La IA se une al torneado-fresado de la mano de DMG MORI

La inteligencia artificial está pasando de ser un tema de futuro a convertirse en una herramienta práctica para la fabricación industrial. En consonancia con ello, DMG MORI presentó una demostración de torneado-fresado en la Feria de Hannover 2026 para mostrar cómo la IA puede aportar un valor añadido sustancial a lo largo de la cadena de procesos CNC, desde la preparación del trabajo y el mecanizado hasta el análisis de datos energéticos y de estado.

Cuando el yate oceánico IMOCA ‘DMG MORI Global One’ surca las olas y las ráfagas del océano a gran velocidad, la fiabilidad no es opcional, sino un requisito previo para el éxito. No hay segundas oportunidades en lo que respecta a los materiales, los componentes y la fabricación. Esto es especialmente cierto en el caso de los cojinetes sometidos a grandes esfuerzos de la quilla giratoria. Por ello, el ejemplo se centra en un cojinete de quilla trasero fabricado en titanio: un ejemplo práctico de componentes estructurales complejos, como los que se requieren en la industria aeroespacial, la tecnología médica y la construcción de centrales energéticas.

El titanio se considera un material difícil debido a su resistencia, tenacidad y la elevada generación de calor durante el mecanizado. El propio componente también exige la máxima precisión. Al mismo tiempo, la geometría de la placa de apoyo del «cojinete de la quilla» requiere numerosos pasos de mecanizado. En una sola sujeción: torneado, taladrado y fresado simultáneo en 5 ejes, complementado con tecnología de medición durante el proceso. Las operaciones completas de torneado-fresado de este tipo son ejemplos de la creciente complejidad y de la perspectiva necesaria sobre una cadena de procesos coherente.

En consecuencia, la optimización comienza aquí, en la fase de preparación del trabajo: los sistemas CAM basados en IA facilitan el análisis de la geometría y la creación de estrategias de mecanizado, mientras que las simulaciones 3D garantizan trayectorias de herramienta sin colisiones, teniendo en cuenta los modelos de la máquina. Esto reduce los bucles de iteración entre el CAM, la simulación y la máquina, y permite lograr procesos de mecanizado robustos con mayor rapidez.

Un proceso estable de torneado-fresado también comienza con la gestión de herramientas. Una búsqueda de herramientas asistida por IA en el sistema CAM ayuda a los usuarios a identificar rápidamente las herramientas adecuadas y los portaherramientas completos. Directamente en la máquina, el Tool Visualizer aporta entonces mayor transparencia sobre el estado de las herramientas: la medición sin contacto de las herramientas en el área de trabajo, la creación automática de desplazamientos y la detección de desgaste y daños, incluida la generación de modelos 3D, ayudan a reducir los costes de configuración y a aumentar la fiabilidad del proceso. Además, el widget CELOS X Easy Tool Monitor 2.0 ayuda a realizar un seguimiento de los datos de monitorización de herramientas.

Durante el mecanizado, se registran y evalúan continuamente señales de la máquina y del proceso, como la carga del husillo, las vibraciones o el comportamiento del avance. El widget CELOS X MPC (Machine Protection Control) supervisa el proceso y detecta condiciones inusuales en una fase temprana para identificar a tiempo situaciones críticas y proteger las máquinas y las herramientas.

Además, la función AI Chip Removal muestra la detección y eliminación automáticas de acumulaciones críticas de virutas mediante movimientos de limpieza definidos, con el fin de reducir las interrupciones y estabilizar el mecanizado.

La tecnología de medición durante el proceso es un componente clave del control de calidad: los ciclos de medición directamente en la máquina comprueban las geometrías y las superficies funcionales durante el mecanizado. Los efectos térmicos o los cambios en la tensión de la pieza pueden provocar desviaciones dimensionales, especialmente con el titanio. Las mediciones durante el proceso permiten realizar correcciones tempranas e integran la calidad directamente en el flujo de trabajo.

Además de la productividad y la calidad, el consumo de recursos también está cobrando cada vez más importancia. Tres aplicaciones de CELOS X supervisan y reducen el consumo de energía, realizan un seguimiento de los costes energéticos y las emisiones de CO₂ en tiempo real, ahorran energía mediante funciones automáticas de activación y calentamiento, y detectan fugas de aire en una fase temprana.

La demostración Turn-Mill en la Feria de Hannover es una prueba impresionante del estado actual del uso de la IA en la fabricación CNC. El ejemplo también subraya las aspiraciones de futuro de la estrategia Machining Transformation (MX): desde la preparación del trabajo, la integración de procesos y la automatización hasta la Green Transformation (GX). Con la recopilación sistemática de datos de planificación, procesos, calidad y energía, se va desarrollando gradualmente una imagen digital cada vez más detallada de la fabricación real.

Aspectos destacados

• IA a lo largo de la cadena de procesos CNC: la demostración Turn-Mill muestra la integración digital de procesos, desde la preparación digital del trabajo hasta el análisis energético
• Mecanizado completo de un cojinete de quilla de titanio: ejemplo práctico de componentes estructurales sofisticados para la industria aeroespacial, la tecnología médica y la construcción de plantas energéticas
• Asistencia de IA en el procesamiento: ciclos tecnológicos como MPC y AI Chip Removal respaldan procesos de mecanizado estables y robustos
• Garantía de calidad integrada: la tecnología de medición durante el proceso y el Tool Visualizer aumentan la transparencia y la fiabilidad del proceso
• Transformación del mecanizado (MX): el uso coherente de los datos como base para las cadenas de procesos digitales

IA en el proceso

• Preparación digital del trabajo: los flujos de trabajo basados en IA facilitan el análisis y la implementación: los programadores reciben sugerencias específicas y las trayectorias de las herramientas se comprueban virtualmente teniendo en cuenta el modelo de la máquina.
• Gestión de herramientas: la búsqueda de herramientas asistida por IA en el sistema CAM agiliza la selección de herramientas adecuadas y juegos completos de herramientas. En el propio proceso, el Tool Visualizer aporta transparencia sobre el estado de la herramienta mediante mediciones sin contacto en el espacio de trabajo, incluyendo la creación de desplazamientos, la detección de desgaste/daños y la generación de modelos 3D; el widget de CELOS X ‘Easy Tool Monitoring’ ofrece una visión general del estado y la vida útil de la herramienta.
• Mecanizado (asistencia de IA): se registran y evalúan señales del proceso como la carga del husillo, las vibraciones y el comportamiento del avance. El MPC (Machine Protection Control) detecta condiciones de proceso inusuales en una fase temprana y protege la máquina y la herramienta; AI Chip Removal detecta acumulaciones críticas de virutas y las elimina automáticamente mediante movimientos de limpieza definidos.
• Calidad en el proceso: la tecnología de medición durante el proceso comprueba las geometrías y las superficies funcionales durante el mecanizado. Esto permite detectar a tiempo influencias como los efectos térmicos, la desviación de la herramienta o los cambios de tensión, y compensarlas mediante correcciones en el proceso de mecanizado: la calidad se integra directamente en el proceso.
• Datos de energía y estado: la recopilación continua de datos muestra los requisitos energéticos de cada paso del mecanizado y destaca los tiempos no productivos como factores de consumo de recursos. Tres aplicaciones de CELOS X supervisan y reducen el consumo de energía, realizan un seguimiento de los costes energéticos y las emisiones de CO2 en tiempo real, ahorran energía mediante apagados automáticos y detectan fugas de aire en una fase temprana.
• Disponibilidad: el mantenimiento preventivo utiliza datos de estado para identificar las necesidades de mantenimiento en una fase temprana y hacer que el mantenimiento sea planificable, centrándose en los ejes y husillos para aumentar la disponibilidad de la planta y reducir el tiempo de inactividad no planificado.