La IA mejora la precisión del fresado CNC en compuestos reforzados con fibra de carbono
Red de Producción IA de Augsburgo: sensores ultrasónicos y machine learning para optimizar mecanizado de CFRP
La Red de Producción IA de Augsburgo (fundada en enero 2021, Augsburgo, Alemania) reúne a la Universidad de Augsburgo, el Fraunhofer IGCV (Instituto de Tecnología de Fundición, Compuestos y Procesamiento) y el Centro de Tecnología de Producción Ligera del Centro Aeroespacial Alemán (DLR ZLP). Su objetivo: investigación conjunta en tecnologías de producción basadas en IA en la interfaz entre materiales, tecnologías de fabricación y modelado basado en datos. Una aplicación donde la IA puede apoyar procesos de producción es el mecanizado de compuestos reforzados con fibra.
Estructura del artículo
En la recién establecida Red de Producción IA, los científicos investigan cómo la IA puede optimizar procesos de producción. Por ejemplo, al final de muchas cadenas de valor en aeroespacial o ingeniería mecánica, máquinas CNC procesan el contorno final de componentes de compuestos de polímero reforzado con fibra. Este proceso de mecanizado exige mucho a la herramienta de fresado. Investigadores de la Universidad de Augsburgo ven potencial para optimizar procesos de mecanizado usando sensores que monitorizan el sistema de fresado CNC. Actualmente usan IA para evaluar los flujos de datos de estos sensores.
Los procesos de fabricación industrial son a menudo altamente complejos, con muchos factores influyendo en el resultado. Por ejemplo, equipos y herramientas de mecanizado se desgastan rápido, especialmente con materiales duros como la fibra de carbono. La capacidad de reconocer y predecir grados críticos de desgaste es esencial para entregar estructuras compuestas mecanizadas y recortadas de alta calidad. La investigación en una máquina CNC industrial muestra cómo tecnología de sensores adecuada, acoplada con IA, puede proporcionar tales pronósticos y mejoras.
Sonido estructural y machine learning
La mayoría de máquinas CNC modernas tienen sensores básicos integrados que registran consumo energético, fuerza de avance y par. Sin embargo, estos datos no siempre son suficientes para resolver detalles finos del proceso de fresado. Por ello, en la Universidad de Augsburgo se desarrollaron sensores ultrasónicos para analizar sonido estructural e integraron en una máquina CNC industrial. Estos sensores detectan señales de sonido estructural en rango ultrasónico generadas durante el fresado que se propagan a través del sistema hasta el sensor.
El sonido estructural permite conclusiones sobre el estado del proceso de mecanizado. "Este es un indicador tan significativo para nosotros como los golpes de arco para un violín", explica el Prof. Dr. Markus Sause, director de la Red de Producción IA. "Los profesionales de la música pueden saber inmediatamente por el sonido de un violín si está afinado y qué tan bien domina el instrumento el intérprete." ¿Cómo funciona este enfoque para una máquina CNC? Machine learning es la clave.
Para optimizar el proceso de fresado CNC basándose en datos de sensores ultrasónicos, los investigadores entrenan un algoritmo con datos grabados y estados correspondientes (ej. buen o mal mecanizado). El operador puede reaccionar a la información de estado del sistema presentada o el sistema puede programarse para reaccionar automáticamente.
Mantenimiento predictivo: actuar con previsión
El machine learning no solo optimiza el fresado directamente en la pieza, sino que también planifica ciclos de mantenimiento de una planta productiva de forma económica. Las piezas funcionales deben trabajar el mayor tiempo posible para aumentar eficiencia, pero deben evitarse fallos espontáneos por piezas dañadas.
El mantenimiento predictivo es un enfoque donde la IA, usando datos de sensores recolectados, calcula cuándo debe reemplazarse una pieza. En la máquina CNC investigada, un algoritmo reconoce cuándo cambian ciertas características de la señal de sonido. Así no solo identifica el grado de desgaste de la herramienta, sino que predice el momento óptimo para reemplazarla. Estos y otros procesos IA se incorporan en la Red de Producción IA de Augsburgo. Las tres organizaciones principales trabajan con otras instalaciones productivas para crear una red de fabricación reconfigurable de forma modular y optimizada en materiales.
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