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Nov 03, 2023

Previsão da qualidade da produção com inteligência artificial

Que tal prever com alta certeza se um componente atende aos requisitos de qualidade mesmo enquanto uma etapa de usinagem está em andamento? A Inteligência Artificial (IA) torna isso possível. A IA

Que tal prever com alta certeza se um componente atende aos requisitos de qualidade mesmo enquanto uma etapa de usinagem está em andamento? A Inteligência Artificial (IA) torna isso possível. As soluções de IA desenvolvidas na Fraunhofer IWU representam uma melhoria em relação aos sistemas de inspeção em linha anteriores, eliminando a necessidade de remoção demorada para fins de teste. Essas previsões de qualidade durante o processamento podem ser integradas em muitos processos de fabricação industrial, muitas vezes em combinação com sensores econômicos existentes. No entanto, esta IA também pode ser usada para fins de otimização. Pode ajudar a controlar os parâmetros de entrada do processo, como evitar desperdícios desde o início ou reduzir o consumo de energia na produção sem comprometer a qualidade.

Previsões de qualidade

As áreas de aplicação futuras típicas para a solução de IA recentemente desenvolvida incluem etapas de usinagem como furação, torneamento e fresamento. Na perfuração, por exemplo, a velocidade de rotação, a taxa de avanço e as medições de um sensor de vibração fornecem informações sobre o resultado qualitativo esperado. Isto permite obter uma avaliação de qualidade, por exemplo, na furação profunda sem a necessidade de destruir a peça para medição.

Processo otimizado

No campo da metalurgia, o uso da IA ​​tem se mostrado particularmente eficaz na conformação a quente. Neste processo, a peça é aquecida no forno acima da temperatura de austenitização (aproximadamente 880 °C) antes da prensagem. Uma vez atingida a temperatura alvo desejada para a dureza ideal, a chapa quente é colocada na prensa e formada. Isto resulta em uma estrutura martensítica, endurecendo assim o material. Como a qualidade do produto é fundamental neste processo que consome muita energia, a temperatura do forno é frequentemente ajustada para um valor mais alto do que o necessário. Ao prever a dureza prevista, a IA fornece orientação baseada em dados para ajustar a temperatura de endurecimento.

Nos processos de moldagem por injeção, a IA monitora parâmetros específicos, como a temperatura do molde, a velocidade de rotação da rosca do granulado, a temperatura de fusão, o tempo de retenção do molde e o tempo de resfriamento. Contramedidas oportunas baseadas em previsões de qualidade desfavoráveis ​​ajudam a reduzir significativamente o desperdício.

Inspeções 100% – Baixo número de conjuntos de dados de treinamento

Em todos os cenários de aplicação, a IA pode ser usada diretamente no processo de fabricação (em linha) para monitorar todo o lote por meio de inspeções de 100%. As inspeções por amostragem aleatória são, portanto, coisa do passado.

Para treinar vários modelos de IA, em muitas aplicações, um número de conjuntos de dados de dois dígitos é suficiente, complementado com experiência em processos. Em operação, o poder de computação da computação de ponta (local) costuma ser suficiente.

Para mais informações: www.iwu.fraunhofer.de

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