Data analysis application to the quality control of a rolling mill

La calidad del producto es una de las mayores exigencias en el mercado de los aceros especiales. Las grietas son una de las principales causas de los defectos de los productos, por lo que es aquí donde se concentran la mayoría de los esfuerzos de mejora de la calidad. Estos defectos no se detectan hasta el final del proceso con un sistema de ensayo no destructivo.
El análisis de las causas de las grietas es un problema complejo de resolver. El acero se transforma en operaciones sucesivas en las que pueden producirse estos defectos y no se detectan hasta que llegan a la sección de acabado.
En este proyecto se utilizan herramientas de análisis de datos y aprendizaje automático para identificar los parámetros críticos que influyen en la aparición de defectos con el fin de mejorar la calidad del producto final.

Product quality is one of the highest demands in the special steels market. Cracks are one of the main causes of product defects, so this is where most quality improvement efforts are concentrated. These defects are not detected until the end of the process with a non-destructive testing system.
The analysis of the causes of cracks is a complex problem to solve. The steel is transformed in successive operations where these defects can occur and are not detected until they reach the finishing section.
In this project, data analysis and machine learning tools are used to identify the critical parameters that influence the appearance of defects in order to improve the quality of the final product.