Fraunhofer IAPT pone en marcha un proyecto de IA sobre reciclaje en la impresión 3D industrial

El Instituto de Investigación Fraunhofer para Tecnologías de Fabricación Aditiva (Fraunhofer Research Institution for Additive Manufacturing Technologies - IAPT) pone en marcha un proyecto de investigación sobre rentabilidad y reciclaje en la fabricación aditiva (FA). El proyecto tiene como objetivo utilizar materiales reciclados como recurso para la impresión 3D industrial de componentes de alta calidad.

Actualmente, la FA con materias primas recicladas suele generar residuos o elevados costes de posprocesamiento. Un nuevo proyecto de Fraunhofer IAPT sienta las bases para el uso rentable de termoplásticos reciclados en la FA y la expansión de los entornos de producción hacia parques de impresoras industriales. El control inteligente durante el proceso, los gemelos digitales y otras aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) tienen como objetivo estabilizar la impresión 3D con materias primas recicladas y garantizar la rentabilidad.

Los polímeros reciclados ofrecen ahorro de costes y una producción más sostenible. Sin embargo, los materiales reciclados varían de un lote a otro, lo que amplifica dos retos en la fabricación aditiva: por un lado, la mayoría de las impresoras 3D siguen un código G estático. Una vez iniciado un trabajo, la máquina ejecuta una trayectoria de herramienta definida y un conjunto de parámetros fijos. No se tienen en cuenta las condiciones reales durante el proceso de impresión. Sin embargo, el comportamiento de flujo, el contenido de humedad y la pureza de las materias primas recicladas —y, por lo tanto, el resultado de la impresión— varían.

Por otro lado, el desgaste individual de las máquinas también da lugar a resultados inconsistentes. Por ejemplo, el desgaste de la boquilla, los contaminantes y otras características específicas de la máquina provocan una extrusión inestable y desviaciones dimensionales.

No tener en cuenta la variabilidad de los materiales reciclados, así como las diferencias entre máquinas, aumenta las tasas de desperdicio. El efecto negativo de los procesos estáticos sobre la rentabilidad se amplifica a medida que el entorno de producción se amplía.

En el nuevo proyecto de IA sobre sostenibilidad y rentabilidad en la impresión 3D industrial, los expertos del Fraunhofer IAPT están combinando sus conocimientos en virtualización, gemelos digitales e IA industrial. El objetivo es un cambio de paradigma de un proceso de bucle abierto —que no tiene en cuenta el proceso de impresión— a un sistema de bucle cerrado.

En el proceso de bucle cerrado, las observaciones relativas a la calidad del material o a las desviaciones en el comportamiento de la máquina relacionadas con el desgaste se incorporan al proceso de impresión en tiempo real. La ‘impresión de bucle cerrado’ utiliza los datos recopilados para ajustar los parámetros del proceso dentro de una capa de impresión a la calidad del material reciclado.

En el camino hacia la ‘impresión de bucle cerrado’, los investigadores del Fraunhofer IAPT están equipando las impresoras 3D con sensores y visión artificial. Los sistemas supervisan la impresión en tiempo real y registran, por ejemplo, la altura de la capa, el ancho de extrusión, la vibración y el comportamiento de la extrusión. Los algoritmos de IA analizan los datos durante la producción y ajustan parámetros como la tasa de extrusión, la velocidad, la temperatura o la potencia del láser. En la ‘impresión de bucle cerrado’, la impresora 3D procesa los resultados del análisis durante el proceso de producción en curso y compensa continuamente las desviaciones, como boquillas desgastadas, influencias ambientales o fluctuaciones en las materias primas recicladas.

Otro objetivo del proyecto es convertir las impresoras 3D en sistemas de aprendizaje. Se pretende que los gemelos digitales de máquinas o piezas de máquinas identifiquen las combinaciones óptimas de parámetros para geometrías específicas, diferentes calidades de material y condiciones de la máquina durante el funcionamiento. Un sistema inteligente de gestión de datos vincula los datos del proceso, la información geométrica, los parámetros de corte y las métricas de calidad recopiladas en el gemelo digital.

A diferencia de los datos aislados en archivos separados, como.stl, código G o registros, el sistema de gestión inteligente transforma cada impresión —ya sea satisfactoria o no— en datos de entrenamiento. Los sistemas de aprendizaje van más allá de reaccionar directamente a las desviaciones en la ‘impresión de bucle cerrado’; acumulan conocimientos y los aplican a futuros proyectos de construcción.

Con la vista puesta en la rentabilidad a largo plazo y la escalabilidad sin fisuras, el equipo del Fraunhofer IAPT está diseñando las estrategias de control y el marco de datos del proyecto específicamente para su uso en grandes parques de impresoras. Los dispositivos periféricos de cada máquina se encargan de la supervisión y el control locales. Una plataforma central agrega los datos de todos los sistemas. Por ejemplo, la información obtenida de una impresora 3D sobre un material reciclado específico puede transferirse a docenas de otras máquinas. La optimización continua se logra no solo para impresoras 3D individuales, sino a nivel de flota.

El actual proyecto de IA en Fraunhofer IAPT abre vías de acceso para que empresas de cualquier tamaño utilicen materiales reciclados y logren una producción más sostenible. La combinación de control en tiempo real, comprensión virtual de los procesos y datos estructurados consolida los materiales reciclados como parte integral de la FA industrial a lo largo de toda la cadena de FA.

Matthias Brück, jefe del Departamento de Virtualización del Fraunhofer IAPT, comenta sobre el punto de partida del proyecto: “El reciclaje en la fabricación aditiva fracasa hoy en día no por la disponibilidad de materiales, sino por la incertidumbre del proceso. Con un control adaptativo y basado en datos, estamos transformando las incertidumbres anteriores en variables manejables. La impresión 3D sostenible se vuelve predecible, certificable y económicamente viable”.