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En este artículo se presenta un modelo basado en redes neuronales capaz de predecir el tiempo necesario para pasar las diferentes galgas de un tren desbastador y acabador en función de ciertas características del desbaste y parámetros de proceso. El objetivo final es aumentar la eficacia de la laminación evitando colisiones y colas que provoquen pérdidas de tiempo y energía. Se propone utilizar para esta tarea redes neuronales por su capacidad de predicción en aquellos casos en los que existen relaciones no lineales desconocidas entre las variables de entrada y las de salida. Además, son capaces de aprender de datos industriales reales y, por tanto, no requieren suposiciones previas o modelos matemáticos del proceso, estando la transferibilidad asegurada ya que es posible utilizar distintas bases de datos procedentes de diferentes trenes de laminación.