Že vrsto let Fraunhofer IPA skupaj s podjetjem Trumpf v laboratoriju »Fleksibilna obdelava pločevine« razvija rešitve na osnovi umetne inteligence za neposredno uporabo v tamkajšnji proizvodnji. Zdaj ekipa v objavi predstavlja pomemben rezultat za avtomatizirano optimizacijo parametrov strojev za lasersko rezanje pločevine.
Za visoko kakovost izdelkov in učinkovitost v proizvodnji je odločilno, da so parametri proizvodnih strojev ustrezno nastavljeni. To je še posebej pomembno pri težavah z materialom ali posebnih kakovostih materialov. Pogosto se nastavitve še vedno izvajajo ročno. Znanje je tako vezano na strokovnjaka in njegovo individualno strokovnost. Ročne prilagoditve so poleg tega časovno zahtevne, kar pomeni, da slabo nastavljeni stroji pogosto predolgo ostanejo neučinkoviti. Zaradi kompleksnih proizvodnih procesov tudi pogosto niso vidni vsi relevantni odnosi. Ti dejavniki vodijo do nižje kakovosti robnih površin, nizke produktivnosti in visokih proizvodnih stroškov.
Avtomatizirano parametriranje z uporabo prenosa znanja
Umetna inteligenca (UI) ponuja možnost avtomatiziranega nastavljanja parametrov proizvodnih strojev in tako premaguje pomanjkljivosti ročnega pristopa. Pri tem je raziskovalni ekipi Fraunhofer IPA in podjetja Trumpf uspelo doseči pomemben napredek. Kajti, če želimo avtomatizirano nastaviti parametre strojev, to pomeni veliko dela: doslej je bil potreben iterativen proces, ki analizira proizvodnjo objekta in njegovo kakovost ter ju povezuje.
Če tukaj uporabimo umetno inteligenco, se potrebne iteracije znatno zmanjšajo. S pomočjo algoritmov za strojno optimizacijo je mogoče obstoječe podatke o strojih uporabiti preko objektivnih kakovostnih parametrov in na tej podlagi uporabiti prenos znanja. Tako je mogoče optimalne parametre določiti z minimalnim številom iteracij. »Naš razviti UI-algoritm uspešno izkorišča predznanje iz že zbranih podatkov. Hkrati hitro predlaga nove konfiguracije parametrov, ki lahko znatno izboljšajo kakovost izdelkov v primerjavi z ročnim nastavljanjem«, poroča Philipp Wagner, znanstveni sodelavec na Fraunhofer IPA.
Praktična validacija v obdelavi pločevine
Dosežene rezultate je ekipa neposredno validirala v proizvodnji podjetja Trumpf. Testi so potekali pri laserskem rezanju pločevine z lasersko ravno mizo. S pomočjo metode umetne inteligence je bilo mogoče avtomatizirano izboljšati parametre strojev z malo truda. Tako lahko Trumpf še poveča kakovost svojih izdelkov, zlasti za odstopajoče kakovosti materialov, in zniža proizvodne stroške za stranke. Poleg tega se poenostavi upravljanje s stroji. Nenazadnje je tudi manj odpadkov, kar prispeva k ciljem trajnosti podjetja. Philipp Leube iz podjetja Trumpf pojasnjuje: »Z našim novim izdelkom lahko optimizacijo izvedemo neposredno na delu stranke. To prihrani optimizacijo na testnih delih, za katere je treba material posebej rezervirati ali dodatno naložiti in nato odstraniti.«
Še ena prednost razvite rešitve je, da se kakovost robnih površin lahko zelo hitro avtomatizirano in objektivno oceni. Osnova za to je le hitro zajemanje slike in analiza slike na osnovi umetne inteligence. Pri analizi je mogoče vključiti tudi kriterije iz ustrezne DIN EN ISO 9013.
Dodatne možnosti uporabe
Razvita rešitev ni uporabna le za lasersko rezanje pločevine, temveč je perspektivno mogoča tudi za mnoge druge proizvodne procese z visokim raznolikostjo, kot so na primer brizganje, avtomatizirana montaža kablov ali proizvodnja baterijskih celic.
Kontakt:
