IZENA

Mekanizazio-prozesuan ebaketa-baldintzen optimizazioa

AZALPENA

Mekanizazio-prozesuetan ebaketa-baldintzen optimizazioa Reinforcement Learning (RL) algoritmoen bidez, mekanizazio-prozesuaren errendimendua hobetzeko estrategia gisa, hainbat parametro dinamikoki egokituz, hala nola ebaketa-abiadura, ebaketa-sakonera, aitzinamendua eta ebaketa-indarra. Helburu nagusia prozesuaren eraginkortasuna maximizatzea, erreminten higadura minimizatzea eta pieza mekanizatuen kalitatea hobetzea da, kostuak eta energia-kontsumoak murrizten diren bitartean.

EKIPO ETA OSAGAI GARRANTZITSUENAK

Mekanizazio-ekipoak

Piezak mekanizatzeko eta saiakuntzak egiteko tresneria, hainbat ebaketa-parametrorekin.

AKTIBOAK ESKAINTZEN DITUEN ZERBITZUAK

Ebaketa-algoritmoen optimizazioa

AKTIBOA KUDEATZEN DUEN ERAKUNDEA

Mondragón Goi Eskola Politeknikoa JMA SCoop

Harremanetarako pertsona: Urko Zurutuza Ortega

Eska iezaguzu 4.0 proposamen bat

Erlazionatutako beste aktibo batzuk

begIA – Ikusmen Artifizialeko Proba Mahaia eta Prestakuntza Plataforma

Ver

EHiNA, Erreminten Higaduraren Neurketa Adimentsua

Ver

Egituren dinamika ezaugarritzeko eta modelizatzeko laborategia

Ver

Material aurreratuak karakterizatzeko laborategia

Ver

Materialen Indukzio eta Iraunkortasun bidezko Tratamendu Termikoen Laborategia

Ver

DED oinarritutako metalezko fabrikazio gehigarriko monitorizazioa

Ver

Industria Kontrolerako Digital Twin Plataforma

Ver

CIRCLE: Eskala Handiko Fabrikazio Gehigarriarako eta Konponketako Zelula

Ver

Hitz egiguzu zure beharraz

Utziguzu zu hobeto ezagutzen. Zure enpresaren produkzio-sistemaren eraginkortasuna hobetuko duten teknologia adimendunak eta material aurreratuak inplementatu nahi badituzu balio erantsi handiagoko soluzioak eskaintzeko, bete formulario hau.