Deere recurre a la IA para resolver los problemas de porosidad de la soldadura

La soldadura es una parte integral de la industria de fabricación de equipos pesados ​​y uno de los desafíos que enfrentan los técnicos durante la soldadura es la porosidad:la presencia de cavidades en el metal de soldadura.

Estas cavidades debilitan la resistencia de la soldadura y requieren un nuevo trabajo o incluso el desecho de toda la pieza defectuosa.

Esto puede ser costoso y llevar mucho tiempo. Si bien los ingenieros de soldadura capacitados pueden detectar la porosidad con inspección auditiva y visual, estos ingenieros pueden ser difíciles de encontrar. También pueden tener dificultades para escuchar o ver defectos en ambientes de fábrica ruidosos y llenos de humo.

Los sistemas de monitoreo automatizado existentes a menudo experimentan una alta tasa de falsos positivos, lo que ralentiza la producción y aumenta los costos.

John Deere, que fabrica maquinaria agrícola, de construcción y forestal, se asoció con Intel para crear una solución basada en inteligencia artificial (IA) para este problema.

Durante mucho tiempo, las soluciones de visión artificial han sido difíciles de crear para aplicaciones de soldadura debido a los entornos extremadamente duros con humo y chispas que pueden dificultar la colocación de la cámara.

Para superar estos desafíos, trabajamos con John Deere y nuestros socios para crear una solución de inteligencia artificial con una cámara colocada cerca de la soldadura, que brinda información más allá de las capacidades del ojo humano.

Aprovechando el kit de herramientas Intel OpenVINO (Visual Inference and Neural Network Optimization), la solución examina la transmisión de video cuadro por cuadro en busca de defectos.

Cuando el modelo de IA identifica los defectos, la solución apaga instantáneamente el robot de soldadura para que un técnico pueda intervenir de manera segura. Los intentos anteriores en toda la industria para abordar los problemas de porosidad de la soldadura durante el proceso de soldadura no siempre han tenido éxito. Si estos defectos se encuentran más tarde en el proceso de fabricación, requieren un nuevo trabajo o incluso el desecho de ensamblajes completos, lo que puede ser perjudicial y costoso.

Según nuestro programa piloto con Deere, la solución puede detectar defectos de porosidad con una precisión de hasta el 97,14 %, lo que supone un enorme ahorro de costos y productividad para los fabricantes. La solución independiente no depende de ninguna fuente de alimentación de terceros ni del modelo del robot de soldadura, lo que la hace verdaderamente escalable.

El sistema integrado de extremo a extremo también permite a los fabricantes conectar equipos de soldadura nuevos y existentes, captura múltiples flujos de datos de imágenes con uso intensivo de cómputo e implementa modelos de aprendizaje automático en dispositivos periféricos.

Por supuesto, los desafíos de calidad de la soldadura no son exclusivos de John Deere. Lo que es único es el enfoque de Deere. Los ingenieros de la empresa se están inclinando por la IA y la visión artificial para automatizar la inspección de calidad, lo que les permite detectar problemas a medida que ocurren para impulsar una toma de decisiones rápida en la planta, automatizar el proceso de control de calidad para mejorar la calidad, reducir costos y aumentar el rendimiento de la fábrica.

Mientras trabajábamos con Deere, nuestro objetivo era garantizar la longevidad de la solución para respaldar otras necesidades de calidad o eficiencia que la empresa pudiera tener en el futuro.

Esta es una gran ventaja para las empresas que buscan agregar inteligencia a los equipos, procesos y gestión de fabricación existentes. Es vital asociarse con proveedores de soluciones que puedan ayudar a resolver los desafíos actuales al tiempo que garantizan la interoperabilidad y la escalabilidad para lograr flexibilidad y facilidad de uso en el futuro.

“La soldadura es complicada. Esta solución de IA tiene el potencial de ayudarnos a producir nuestras... máquinas de manera más eficiente que antes”, dijo Andy Benko, director de calidad en la unidad forestal y de construcción de Deere.