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Monitorización de procesos basada en IA para la soldadura por fricción-agitación
Ya se trate de las paredes laterales de los trenes de alta velocidad, los contenedores de baterías de los coches eléctricos o las estructuras de los tanques de los vehículos de lanzamiento: diversas industrias tienen requisitos especiales para las soldaduras. La soldadura por fricción-agitación se ha consolidado como una técnica de unión especialmente innovadora. Con el fin de supervisar la calidad de las soldaduras durante el proceso y reducir así el tiempo y los costes de la inspección posterior, KUKA está trabajando en un sistema de supervisión de procesos basado en la inteligencia artificial junto con otros socios de la fábrica KI-Produktionsnetzwerk Augsburg.
Carolin Hort
2 de mayo de 2024
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Tiempo de lectura: 3 minutos
"La soldadura por fricción-agitación es un proceso de unión relativamente nuevo y pionero: además de muchas otras ventajas, es extremadamente eficiente desde el punto de vista energético, garantiza cordones de soldadura de alta resistencia e incluso permite unir materiales difíciles de soldar", afirma el Dr. Thomas Schlech. Es el responsable del proyecto en la Universidad de Augsburgo y se encarga del área de investigación "Aprendizaje de procesos de fabricación" en la red de producción de IA de dicha universidad. Por otro lado, el proceso es físicamente muy complejo y no se pueden descartar anomalías y defectos, especialmente si se quiere optimizar la velocidad de soldadura. "Las desviaciones en el material o la forma de las piezas a unir, o un control del proceso subóptimo, pueden provocar defectos en la unión. Por eso, las empresas suelen comprobar las soldaduras a posteriori mediante procesos complejos a veces manuales", explica Schlech. Esto requiere mucho tiempo y es costoso. Por ello, los expertos de la planta KI-Produktionsnetzwerk están investigando un método fiable para supervisar el proceso en línea y en tiempo real.
Los datos de los sensores proporcionan información detallada sobre el proceso
Para supervisar el proceso, los socios de investigación utilizan diversos sensores que registran las fuerzas, temperaturas y vibraciones que se producen durante la soldadura y permiten extraer conclusiones sobre el proceso. La atención se centra principalmente en el análisis de las señales en el rango ultrasónico, que se generan durante la soldadura por fricción-agitación (FSW) y se propagan a través del sistema hasta los sensores.
KUKA está trabajando con socios en la supervisión de procesos basada en IA para la soldadura por fricción-agitación con robots.
"Con este proyecto queremos cubrir una laguna en la investigación: todavía no existe ningún sistema para el FSW que pueda detectar y clasificar de forma independiente los errores y desviaciones más pequeños y evaluar la gravedad que puede tener un error de este tipo en la aplicación. Las ventajas son evidentes: menos comprobaciones posteriormente ahorran tiempo y dinero. Los datos también se pueden utilizar para optimizar los procesos", explica el Prof. Dr. Markus Sause, director de la unidad de enseñanza e investigación de Ingeniería Mecánica, donde se está investigando el proyecto en la universidad.
De datos complejos a información de procesos
La inteligencia artificial o el aprendizaje automático supervisado entran en juego en el proyecto cuando se trata de interpretar los extensos datos de los sensores que generan en los procesos a escala industrial, tanto en los sistemas de los socios industriales como en los de KI-Produktionsnetzwerk de la Universidad de Augsburgo. Los investigadores evalúan los datos y los asignan a los procesos del proceso de soldadura. Ciertos patrones en los datos de los sensores pueden indicar que una costura de soldadura no se ha ejecutado correctamente. Schlech: "Al igual que un profesor, utilizamos nuestros datos para enseñar a nuestro sistema el significado de ciertas combinaciones de señales. De este modo, el sistema de monitorización aprende la relación entre las señales de los sensores y la aparición de desviaciones en los cordones de soldadura. Una vez completado el entrenamiento, el modelo puede emitir juicios sobre la calidad del cordón basándose únicamente en las señales de los sensores. Si las señales se transmiten al sistema durante el proceso, se puede detectar, localizar y clasificar inmediatamente un defecto". A continuación. el inspector solo tiene que examinar más detenidamente estos puntos críticos después del proceso, si es que lo hace, y no todo el cordón de soldadura.
"El proyecto previsto refleja exactamente lo que queremos lograr con la red de producción de IA. Podemos aportar nuestra experiencia en investigación en el campo de la IA en la producción en un contexto industrial específico con el fin de fortalecer a las empresas de la región. a cambio, la cooperación industrial y la creación de redes con nuestros socios abre un interesante campo de investigación que v a más allá del proyecto", resume Sause.
KUKA suministra una célula de soldadura por fricción-agitación
Para llevar a cabo el proyecto denominado Inteligencia Artificial para la Soldadura por Fricción-Agitación (AI4FSW, por sus siglas en inglés) directamente in situ, se integró un nuevo KR de tamaño medio cell4_FSW en la nave de la red de producción de IA. Till Maier, gestor de cartera AWS en KUKA Alemania, explica: "Con el fin de evaluar la selección de sensores en el robot en una fase temprana, la célula de soldadura por fricción se instaló y puso en funcionamiento en muy poco tiempo. Esto solo fue posible gracias a la estrecha colaboración en el proyecto. La integración temprana de la célula de soldadura minimiza los riesgos del proyecto y reduce los ciclos de desarrollo adicionales".
El proyecto fue aprobado por el Ministerio de Economía, Desarrollo Regional y Energía de Baviera como parte de la línea de financiación Förderlinie Digitalisierung Bayern (VDI/VDE-IT).
Acerca de KI-Produktionsnetzwerk Augsburg
La KI-Produktionsnetzwerk Augsburg es una asociación formada por la Universidad de Augsburgo, el instituto Fraunhofer de Tecnología de Fundición, Compuestos y Procesamientos IGCV, el Centro de Tecnología de Producción Ligera (ZLP) del Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) en Augsburgo y la Universidad de Ciencias Aplicadas de Augsburgo. También participan socios industriales regionales. El objetivo es llevar a cabo investigaciones conjuntas sobre tecnologías de producción basadas en la inteligencia artificial en la interfaz entre materiales, tecnologías de fabricación, modelización basada en datos y modelos de negocio digitales. La KI-Produktionsnetzwerk Augsburg está financiada con 92 millones de euros procedentes de la Agenda de Alta Tecnología del Gobierno del Estado de Baviera.
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