Un conjunto de datos de curvas de fuerza univariadas para el análisis de series temporales basadas en datos

Área de la Ciencia:

• Ingeniería de fabricación
• Ciencia de los datos
• Control de la calidad

Sus antecedentes:

• La disponibilidad de datos es un reto importante para el desarrollo de herramientas basadas en datos en la fabricación.
• Las conexiones con pinzas son cruciales en entornos industriales y requieren un control de calidad sólido.
• Los métodos existentes para analizar los datos de la fuerza de contracción son limitados.

Objetivo del estudio:

• Introducir un conjunto de datos novedoso y completo de curvas de fuerza de pinzamiento para aplicaciones de fabricación.
• Facilitar el desarrollo de modelos de aprendizaje automático específicos para los procesos de crimping.
• Proporcionar un conjunto de datos de referencia para el análisis de series temporales univariadas en el control de calidad industrial.

Principales métodos:

• Recogió 2.439 curvas de fuerza de apriete de una máquina de apriete semiautomática.
• Curvas anotadas utilizando un sistema de detección de anomalías de última generación.
• Clasificación manual detallada de las curvas en múltiples categorías de calidad.

Principales resultados:

• Ahora se dispone de un conjunto de datos único de 2.439 curvas de fuerza de curvatura anotadas.
• El conjunto de datos incluye tanto la detección automatizada de anomalías como las clasificaciones de calidad manuales detalladas.
• Esto facilita la investigación en el aprendizaje automático y el análisis de series temporales para la fabricación.

Conclusiones:

• El conjunto de datos presentado aborda la necesidad crítica de disponibilidad de datos en la fabricación.
• Sirve como un recurso valioso para avanzar en el control de calidad basado en datos en los procesos de crimping.
• Permite una mayor investigación y desarrollo de sistemas de fabricación inteligentes.