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Eventos Anais de eventos

Anais de eventos

COBEM 2021

26th International Congress of Mechanical Engineering

INCREASING OF OEE IN WIRE DRAWING PROCESS USING MACHINE LEARNING TECHNIQUE

Submission Author: Felipe Lara , SP
Co-Authors: Felipe Lara, Niederauer Mastelari
Presenter: Felipe Lara

doi://10.26678/ABCM.COBEM2021.COB2021-0096

 

Abstract

Wire drawing process is a cold plastic deformation of a metal that depends on the raw material quality to reach good performance. When a failure happens, due to the arising chemical inhomogeneity, the equipment stops after a broken wire detection, interrupting a long sequence of circular cross-section reduction. It drastically compromises the entire process since the restart can be time-consuming. Different monitoring methods for the wire drawing process have been studied for decades, but still, there are no commercialized systems delivering consistent results. The lubrication failure detection has shown promising results since components such as thermal imaging became more available recently. Considering the interior of a drawing machine submerged in coolant lubrication, the data acquisition still awaits investigation. The key question examined in this work is the use of machine learning techniques to predict and prevent failures in continuous processes. Focused on the applicability of multi-motor drawing machines, instant measurements compared with references can indicate the necessity of fine adjust in parameters. After determining a critical scenario in real-time, actions are taken to avoid failures. In this regard, we have developed an algorithm that controls a multi-motor system through in situ physical measurements. Our results reveal that by monitoring the synchronism, we can modulate a better operation in a drawing process according to the metal quality. The expected outcome is to enhance the Overall Equipment Effectiveness (OEE), contributing to better reliability when working with recycled raw materials.

Keywords

Wire drawing, machine learning in multi-motors systems, drawing process monitoring, rod residual stress, OEE

 

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