Depuis de nombreuses années, l'Institut Fraunhofer IPA collabore avec l'entreprise Trumpf dans le laboratoire « Fabrication de tôles flexible » pour développer des solutions basées sur l'IA pour une utilisation directe dans la production sur place. L'équipe présente maintenant dans une publication un résultat important pour optimiser automatiquement les paramètres des machines pour la découpe de tôles au laser.
Pour une haute qualité de produit et une efficacité dans la fabrication, il est crucial que les paramètres des machines de production soient correctement réglés. Cela joue un rôle particulièrement important en ce qui concerne les variations de matériaux ou les qualités de matériaux spécifiques. Souvent, le réglage se fait encore manuellement. Le savoir est donc lié à l'expert et à son expertise individuelle. De plus, les ajustements manuels sont chronophages, ce qui fait que les installations mal réglées restent souvent inefficaces trop longtemps. En raison de processus de production complexes, il n'est souvent pas possible de reconnaître toutes les corrélations pertinentes. Ces facteurs conduisent à une qualité inférieure des bords de coupe, à une faible productivité et à des coûts de production élevés.
Paramétrage automatisé par apprentissage par transfert
L'intelligence artificielle (IA) offre la possibilité de régler automatiquement les paramètres des machines de production et ainsi de surmonter les inconvénients de l'approche manuelle. Pour cela, l'équipe de recherche de l'Institut Fraunhofer IPA et de Trumpf a réalisé un progrès décisif. En effet, pour régler automatiquement les paramètres des machines, cela nécessitait beaucoup d'efforts : un processus itératif était jusqu'à présent nécessaire, qui analyse la fabrication d'un objet et sa qualité et les met en relation.
En utilisant l'IA, le nombre d'itérations nécessaires est cependant considérablement réduit. Grâce à des algorithmes d'optimisation machine, les données de machine existantes peuvent être utilisées via des paramètres de qualité objectivés et, sur cette base, l'apprentissage par transfert peut être appliqué. Ainsi, les paramètres optimaux peuvent être déterminés avec un minimum d'itérations. « Notre algorithme d'IA développé réussit à utiliser de manière optimale les connaissances préalables issues des données déjà collectées. En même temps, il propose rapidement de nouvelles configurations de paramètres qui peuvent considérablement améliorer la qualité du produit par rapport au réglage manuel », rapporte Philipp Wagner, chercheur à l'Institut Fraunhofer IPA.
Validation pratique dans la fabrication de tôles
Les résultats obtenus ont pu être validés directement dans la production de Trumpf. Les tests ont été réalisés lors de la découpe au laser de tôles avec une machine de découpe laser à plat. Grâce à la méthode IA, il a été possible d'améliorer automatiquement les paramètres des machines avec peu d'efforts. Ainsi, Trumpf peut augmenter la qualité de ses produits, notamment pour des qualités de matériaux déviantes, et réduire les coûts de production pour les clients. De plus, la manipulation des machines est simplifiée. Enfin, il y a moins de déchets, ce qui contribue également aux objectifs de durabilité de l'entreprise. Et Philipp Leube de Trumpf déclare : « Grâce à notre nouveau produit, l'optimisation peut se faire directement sur la pièce client. Cela évite l'optimisation sur des pièces de test, pour lesquelles le matériau doit être réservé ou ajouté et ensuite éliminé. »
Un autre avantage de la solution développée est que la qualité des bords de coupe peut également être évaluée très rapidement de manière automatisée et objective. La base pour cela est simplement une prise de vue rapide et l'évaluation basée sur l'IA de l'image. Pour l'évaluation, des critères de la norme DIN EN ISO 9013 correspondante peuvent également être pris en compte.
Autres possibilités d'application
La solution développée n'est pas seulement applicable à la découpe au laser de tôles, mais également à de nombreux autres processus de production avec une grande variété de produits, comme par exemple le moulage par injection, le montage automatisé de faisceaux de câbles ou la production de cellules de batteries.
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