RESUMEN:
El objetivo de este proyecto es desarrollar estrategias óptimas de regulación y monitorización, aplicables a procesos continuos multivariantes, según un enfoque que integre el control automático (APC) y el control estadístico (SPC). El fundamento de esta estrategia consiste en modelizar las relaciones dinámicas que ligan los inputs y parámetros del proceso con las características de calidad y productividad, mediante el uso de funciones de transferencia dinámica múltiples. El desarrollo de los algoritmos de control se realizará mediante la técnica de control predictivo multivariante. La detección eficiente de causas especiales de variabilidad se realizará mediante monitorización de las respuestas del proceso y de sus ajustes, lo que exige desarrollar en un contexto multi-input/multi-output herramientas estadísticas para la detección de observaciones anómalas en modelos ARIMAX múltiples. Los enfoques a desarrollar se centrarán en procesos industriales continuos reales, gracias a la colaboración de empresas españolas que tienen relación con los grupos de I+D+I participantes.
PALABRAS CLAVE: Regulación automática (APC), Control estadístico de procesos (SPC), Modelos ARIMAX, Control predictivo, Mejora continua de la calidad y la productividad, Optimización.
En colaboración con el grupo GIEM – Ing. Estadística Multivariante de la Universidad Politécnica de Valencia.