Predição de lascas de aquecimento durante a fabricação de aços inoxidáveis duplex.

Abstract

Os aços inoxidáveis duplex são utilizados em aplicações que necessitam de alta resistência à corrosão associada à elevada resistência mecânica. A fabricação da camada interior de tubos flexíveis, utilizados para extração de petróleo, é uma das principais aplicações deste aço, sendo submetidos à ambientes extremamente agressivos. Portanto problemas de qualidade, tanto internos quanto superficiais, no aço podem reduzir sua vida útil significativamente. Em função disso, esse trabalho propõe um estudo para predição de um dos principais defeitos que acomete os aços duplex, denominado lascas de aquecimento. Para realização do estudo, foram coletadas variáveis de produto e do processo de Aciaria dos aços Duplex. Em seguida, os dados foram tratados e explorados através de quatro algoritmos de aprendizagem de máquina distintos: Regressão logística, Random Forest, SVM e Gradient Boosting. Os métodos de Ensemble, Stacking Ensemble e Voting Classifier, foram aplicados nos modelos utilizados para melhorar a precisão das previsões. A métrica utilizada para avaliar se a adequação dos modelos se ajusta aos dados foi a acurácia, na qual o melhor desempenho foi obtido a partir do modelo Gradient Boosting. A análise SHAP foi aplicada para facilitar a interpretabilidade dos resultados e dessa forma foram elencadas a variáveis com maior influência na ocorrência do defeito lascas de aquecimento. Uma árvore de decisão foi construída para obtenção da receita a ser seguida de forma a atingir menores valores de ocorrência de lascas de aquecimento.