El objetivo del presente proyecto es disponer de un sistema que informe, con la máxima fiabilidad que se pueda conseguir, de la necesidad de cambiar el filtro durante el siguiente proceso productivo, de forma que la sustitución de produzca antes de comenzar un nuevo ciclo e impacte lo menos posible en la producción.

Objetivos Específicos:
1.Recolectar datos relevantes del proceso de extrusión y el estado del filtro en tiempo real.
2.Identificar patrones y correlaciones entre los datos recopilados y el rendimiento del filtro.
3.Diseñar un modelo de predicción utilizando técnicas de aprendizaje automático para anticipar la obstrucción del filtro.
4.Validar y ajustar el modelo utilizando datos históricos y experimentales.
5.Desarrollar una interfaz de usuario intuitiva para visualizar las predicciones y recomendaciones de cambio de filtro.

Una de las claves principales del proyecto es seleccionar las técnicas adecuadas ya que la efectividad del modelado predictivo dependerá en gran medida de la calidad y cantidad de datos disponibles, así como de la elección cuidadosa de los algoritmos y la validación del modelo.

La creación de un algoritmo predictivo para el cambio de filtro en máquinas extrusoras de plástico es un enfoque innovador que busca mejorar la eficiencia y calidad en la producción. Este proyecto se propone abordar la problemática de sustitución del filtro de la máquina extrusora mediante un enfoque basado en datos y tecnología para optimizar al máximo la vida útil del mismo y minimizar el impacto que su cambio produce en la producción.