Identificación de causas de demoras: Realización de informe en base a prácticas de análisis de procesos.

Desarrollo de scripts de análisis de datos en tiempo real para sistema de gestión de alertas en planta.

Modelado de comportamiento del control del Centrador ante perturbaciones.

Integración de señales del Centrador para anticipar fallas.

Implementación del control en PLC.

Documentación técnica: Donde se resaltan los cambios en los controladores realizados y proponiendo mejoras en la planificación del proceso para reducir demoras.

Excel y Python (Pandas) para analizar datos históricos de producción y demoras, enfocándose en productos con alta frecuencia de fallas. Se aplicaron criterios de ingeniería de procesos para detectar patrones de comportamiento.

Se creó un programa en Lenguaje C, fácilmente integrable en PLCs. Para leer señales de múltiples sensores (posición, ancho, ondulación) en función de los metros de chapa, sincronizando variables tomadas en distintos puntos de la línea. Y se implementó en los Controladores PLC

MATLAB/Simulink para programar el modelo dinámico, correlacionando variables de producto para modelar perturbaciones y tunear la señal del centrador en un control PID. Se identificaron patrones que anticipaban oscilaciones críticas.

La lógica en PLC Siemens se programó usando Lenguaje C y FBD que, ante oscilaciones detectadas, reduce la velocidad de la línea y ajusta los parámetros del PID del centrador, mejorando la capacidad de reacción del sistema.

Se presentó el contenido a técnicos, clientes y proveedores de distintas disciplinas y se adjuntaron manuales de mantenimiento y operación de los sistemas.

Diagnóstico del problema de calidad en base a prácticas internas de proceso.

Relevamiento del proceso manual de dosificación.

Diseño de lógica de control predictivo-correctivo.

Modelado dinámico del proceso según concentración de ácido.

Implementación de corrección automática por ensayo de laboratorio.

Documentación técnica de la evaluación del impacto y continuidad del proyecto.

Python/Pandas para análisis multivariante para identificar la relación entre la variabilidad en la concentración de ácido y los resultados del proceso, proponiendo automatizar la dosificación como solución inmediata.

Ensayos químicos en laboratorio (ataque químico, titulaciones y espectrofotometría) y elaboración de una tabla de concentraciones de ácido para diferentes estados del proceso, evidenciando la necesidad de un sistema predictivo y adaptativo.

Desarrollo de un algoritmo en Lenguaje C para PLC Siemens, capaz de controlar, corregir y aprender del comportamiento del proceso en función de datos históricos y ensayos de laboratorio. Accionando un conjunto de válvulas y bombas de alimentación presentes en planta. Sin necesidad de adquirir equipamiento nuevo.

XCOS (Scilab) para simular la respuesta del sistema ante variaciones de velocidad, ancho y espesor, permitiendo calibrar parámetros del control.

Integración de la base de datos del Piso de Planta con el PLC, disparando ajustes automáticos en la dosificación cada vez que se registra un nuevo ensayo.

Se presentó el contenido a técnicos, clientes y proveedores de distintas disciplinas y se adjuntaron manuales de mantenimiento y operación de los sistemas.

Desarrollo de una plataforma web para cotización automática de piezas.

Desarrollo de API para la extracción automática de datos geométricos desde archivos DXF, clasificación de procesos de mecanizado según geometría y modelado de precios según características técnicas.

Validación de resultados con archivos de prueba.

Comunicación con clientes y desarrolladores para ajuste de requerimientos e implementación.

Desarrollo de script en AutoLISP para interpretar entidades del dibujo, calcular áreas, perímetros y márgenes, y diferenciar entre líneas de corte y grabado según capas y colores.

Desarrollo en C# de una API  en la que el cliente puede subir archivos DXF a través de una interfaz web, iniciando el proceso de análisis y recibiendo la cotización.

Soporte durante periodo de pruebas, gestionando informes de errores y cotizaciones exitosas en tiempo real para asegurar la correcta cotización.

Contacto directo y cooperación con usuarios técnicos y  desarrolladores de librerías de software mediante GitHub para realimentar y colaborar con el desarrollo de herramientas de acuerdo a necesidades específicas.