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Nov 03, 2023

Prevedere la qualità della produzione con l'intelligenza artificiale

Che ne dite di prevedere con elevata certezza se un componente soddisfa i requisiti di qualità anche mentre è in corso una fase di lavorazione? L’intelligenza artificiale (AI) lo rende possibile. L'intelligenza artificiale

Che ne dite di prevedere con elevata certezza se un componente soddisfa i requisiti di qualità anche mentre è in corso una fase di lavorazione? L’intelligenza artificiale (AI) lo rende possibile. Le soluzioni di intelligenza artificiale sviluppate presso Fraunhofer IWU rappresentano un miglioramento rispetto ai precedenti sistemi di ispezione in linea, eliminando la necessità di una lunga rimozione a scopo di test. Tali previsioni di qualità durante la lavorazione possono essere integrate in molti processi di produzione industriale, spesso in combinazione con sensori esistenti ed economici. Tuttavia, questa IA può essere utilizzata anche per scopi di ottimizzazione. Può aiutare a controllare i parametri di input del processo, ad esempio evitando gli scarti fin dall'inizio o riducendo il consumo di energia nella produzione senza compromettere la qualità.

Previsioni di qualità

Le tipiche aree di applicazione future per la soluzione AI di nuova concezione includono fasi di lavorazione come foratura, tornitura e fresatura. Nella foratura, ad esempio, la velocità di rotazione, la velocità di avanzamento e le misurazioni effettuate da un sensore di vibrazioni forniscono informazioni sul risultato qualitativo atteso. Ciò consente di ottenere una valutazione della qualità, ad esempio, nella foratura profonda senza la necessità di distruggere il pezzo per la misurazione.

Ottimizzazione dei processi

Nel campo della lavorazione dei metalli, l’uso dell’intelligenza artificiale si è dimostrato particolarmente efficace nella formatura a caldo. In questo processo, il pezzo viene riscaldato nel forno al di sopra della temperatura di austenitizzazione (circa 880 °C) prima della pressatura. Una volta raggiunta la temperatura target desiderata per una durezza ottimale, la lamiera calda viene inserita nella pressa e formata. Ciò si traduce in una struttura martensitica, indurendo così il materiale. Poiché in questo processo ad alto consumo energetico la qualità del prodotto è fondamentale, la temperatura del forno viene spesso impostata su un valore più alto del necessario. Prevedendo la durezza prevista, l'intelligenza artificiale fornisce una guida basata sui dati per la regolazione fine della temperatura di indurimento.

Nei processi di stampaggio a iniezione, l’intelligenza artificiale monitora parametri specifici come la temperatura dello stampo, la velocità di rotazione della vite per il granulato, la temperatura di fusione, il tempo di mantenimento dello stampo e il tempo di raffreddamento. Contromisure tempestive basate su previsioni di qualità sfavorevoli aiutano a ridurre significativamente gli scarti.

Ispezioni al 100% – Basso numero di set di dati di addestramento

In tutti gli scenari applicativi, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata direttamente nel processo di produzione (in linea) per monitorare l’intero lotto attraverso ispezioni al 100%. Le ispezioni a campione appartengono quindi al passato.

Per l’addestramento di vari modelli di intelligenza artificiale, in molte applicazioni è sufficiente un numero di set di dati a due cifre, integrato con competenze di processo. Durante il funzionamento, la potenza di calcolo dell’edge computing (locale) è spesso sufficiente.

Per ulteriori informazioni: www.iwu.fraunhofer.de

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