Resumen

Este documento propone el uso de un algoritmo de aprendizaje Q de doble profundidad fusionado con modelos rápidos de proceso  para permitir un diseño de programación de pases que incluye optimización multiobjetivo. La propuesta de implementación del algoritmo fue probada en un proceso de forja a escala industrial que converge de manera estable con valores de recompensa altos. Los programas de pasadas generados produjeron de manera confiable la geometría final deseada del lingote; utilizando de manera efectiva la fuerza de prensa disponible sin exceder los límites de la planta, minimizando el número de pasadas.

• Materias:Procesos industriales Procesos de manufactura Optimización matemática Mejoramiento de procesos Desarrollo de procesos
• Subjects:Industrial processes Manufacturing processes Mathematical optimization Process improvement Process development
• Palabras claves:Forja abierta, Aprendizaje de refuerzo, Aprendizaje-Q de doble profundidad, Diseño de proceso, Optimización de proceso
• Keywords:Open-die forging, Reinforcement learning, Double deep Q-learning, Process design, Process optimization