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Un consorcio germano-canadiense estudia aplicar la IA en procesos de fabricación aditiva

Revestimiento y reparación más productivos con inteligencia artificial

Redacción Interempresas09/02/2022
Los procesos aditivos están ganando terreno a las tecnologías de producción convencionales, pues no sólo son más flexibles, sino también más económicos y funcionales. Sólo que su productividad sigue estando por detrás de los procesos convencionales.

Un consorcio germano-canadiense se enfrenta ahora a este problema con la Inteligencia Artificial (IA): gracias a un nuevo software para el control de procesos, la deposición de material por láser, en particular, se optimizará automáticamente y será considerablemente más productiva.

En el caso de geometrías complejas, como la de este diente de cuchilla, o cuando el desgaste es desigual...
En el caso de geometrías complejas, como la de este diente de cuchilla, o cuando el desgaste es desigual, la optimización del proceso basada en la IA permitirá aumentar considerablemente la eficiencia. Foto: Apollo Machine and Welding Ltd, Canadá.

Recubrimiento de piezas de desgaste de forma más eficiente y adaptable

Los fabricantes de maquinaria canadienses reciben muchos pedidos de las industrias minera y petrolera. Por ejemplo, los dientes de las trituradoras de roca utilizadas por la industria minera deben revisarse periódicamente. Mediante el proceso de deposición de material por láser (LMD), las industrias pueden aplicar nuevas capas a la pieza desgastada hasta reconstruir la forma geométrica original. El problema de este proceso de reparación es el desgaste desigual de la pieza, que obliga a aplicar capas de distinto grosor. Un operario debe medirlo después de cada paso de recubrimiento o, al menos, después de cada décima capa y reajustar el proceso. Un consorcio germano-canadiense se ha propuesto automatizar este tipo de procesos de control. En el proyecto ‘Artificial Intelligence Enhancement of Process Sensing for Adaptive Laser Additive Manufacturing AI-SLAM’, los socios están desarrollando conjuntamente un software para fabricantes de plantas que puede utilizarse para ejecutar procesos LMD de forma automática. Para ello, el sistema registra automáticamente las geometrías durante el proceso de recubrimiento, detecta las desviaciones del contorno especificado y reajusta los parámetros del proceso, como la velocidad de avance. Los parámetros de control optimizados se calculan con la ayuda de la inteligencia artificial. El software analiza un conjunto de datos más amplio y aprende de forma independiente a mejorar iterativamente el proceso. El hito más reciente del proyecto de tres años fue la puesta en marcha de la funcionalidad del software tanto para los componentes de escaneo como para la planificación automática de la trayectoria en las instalaciones del Fraunhofer ILT.

Las piezas de desgaste, como este diente de trituradora de piedra con un diámetro exterior de unos 140 mm, se restauran con el proceso LMD...
Las piezas de desgaste, como este diente de trituradora de piedra con un diámetro exterior de unos 140 mm, se restauran con el proceso LMD. Gracias a la IA, se optimizarán los procesos de reparación de superficies irregulares. Foto: Apollo Machine and Welding Ltd, Canadá.

Colaboración germano-canadiense para más aplicaciones de IA

Por parte alemana, el Instituto Fraunhofer de Tecnología Láser ILT de Aquisgrán y el desarrollador de software BCT de Dortmund participan en AI SLAM. En Canadá, el proyecto está coordinado por el Consejo Nacional de Investigación de Canadá NRC. Un equipo de la Universidad McGill (Montreal) se encarga de la parte de investigación del proyecto, mientras que Braintoy (Calgary) participa en la programación de los algoritmos de aprendizaje automático. Apollo Machine and Welding Ltd de Alberta participa en el proyecto como proveedor de servicios industriales para LMD. Los puntos centrales del proyecto son bastante complejos: básicamente, hay que recopilar y procesar sistemáticamente la mayor cantidad posible de datos de proceso. A partir de estos datos, las complejas rutinas aprenden automáticamente cómo puede optimizarse el control del proceso para, en última instancia, producir más con menos esfuerzo. Los socios canadienses siguen desarrollando la tecnología LMD para empresas de reparación como Apollo, que utiliza varias toneladas de material al año para la reparación de piezas de desgaste, como el diente de la trituradora de rocas. Por ello, las expectativas de aumento de la eficiencia mediante el control automatizado del proceso son elevadas. El trabajo del proyecto en ambos continentes funciona sin problemas gracias a las reuniones periódicas por vídeo y a los documentos en línea elaborados conjuntamente. En las visitas virtuales al laboratorio, los socios se han familiarizado con los entornos de software y hardware de cada uno. Para intercambiar datos de procesos e implementar los modelos de aprendizaje automático, se ha puesto a disposición de todos los socios del proyecto la plataforma web propia de Braintoy, denominada mlOS (Machine Learning Operating System). El proyecto AI-SLAM se desarrollará hasta marzo de 2024 como parte del programa de financiación 3+2 con Canadá.

El programa está financiado por parte de Alemania por el Ministerio Federal de Educación e Investigación y por parte de Canadá por el NRC. Se centra en el uso de la Inteligencia Artificial para desarrollar nuevas tecnologías para la producción industrial. Los proyectos individuales proceden de una gran variedad de industrias. Las aplicaciones potenciales abarcan un amplio abanico, desde los sectores de la minería y la energía, pasando por la industria del automóvil y las telecomunicaciones, hasta la construcción y la gestión de infraestructuras.

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