Optimización de los procesos productivos mediante la modularización

Optimización de los procesos productivos mediante la modularización

Usando inteligencia artificial y tecnología de medición óptica, SURFinpro detecta, clasifica y visualiza defectos en tiempo real a medida que avanza el proceso. Fuente: Fraunhofer-Gesellschaft

Mayor velocidad, precisión y flexibilidad: es importante aprovechar todas las oportunidades posibles para optimizar su producción. Para ello, científicos del Instituto de Tecnología de Materiales y Vigas que llevan el nombre de Fraunhofer IWS desarrolló SURFinpro, una solución que utiliza inteligencia artificial y tecnología de medición óptica para detectar, clasificar y visualizar defectos en tiempo real y reportarlos a la planta de producción. Los expertos presentarán su sistema del 27 al 30 de junio de 2023 en El mundo láser de la fotónicastand común de Fraunhofer 441 en el pabellón A3.

Ultraligero, ultrafino, ultraconfiable, todo a altas velocidades de producción – Dr. Christopher Taudt, director de grupo de metrología de superficie en el Centro de aplicaciones de Fraunhofer para metrología óptica y tecnologías de superficie AZOM, con sede en Zwickau, parte de Fraunhofer IWS, y su equipo se aseguran de que las promesas de los productos se hagan realidad. Juntos, los científicos desarrollaron un sistema que detecta defectos superficiales, artefactos y cambios de textura y los evalúa con el apoyo de la inteligencia artificial.

Este proceso permite la captura de información de superficie 3D de alta resolución. Los datos de medición se utilizan para generar información complementaria para los procesos de producción actuales. “El sistema no solo detecta defectos, sino que también los clasifica e inmediatamente establece un contexto más amplio. Nuestros clientes reciben información sobre el tipo de defecto junto con muchos otros parámetros, como la densidad del defecto, las dimensiones geométricas y la frecuencia”, añade Taudt. “Este es un valor agregado significativo sobre los sistemas convencionales”.

Mayor precisión a velocidades más altas

El sistema de medición lleva más de un año operando con éxito en la industria, analizando el proceso rollo a rollo con sustratos de 70 centímetros de ancho. Para explotar aún más el potencial de optimización, Christopher Taudt y el equipo de SURFinpro están entrenando el sistema como parte de la producción continua utilizando un catálogo de defectos. A medida que se informan los defectos, se alimentan a la red neuronal, lo que mejora la precisión de detección.

Los investigadores utilizan la información de medición para ver si aparecen nuevos defectos o si se modifican los defectos existentes, lo que requiere una respuesta dinámica del sistema. “Por un lado, estamos trabajando en el desarrollo de mejores redes neuronales que requieran menos datos”, explica el científico, “además, también estamos desarrollando nuevas estrategias de capacitación como parte de la operación continua”.

Los expertos de Fraunhofer AZOM ahora están adaptando su tecnología a nuevas áreas de aplicación, como procesos continuos para la producción de compuestos de fibra. “En este caso, nuestros socios no solo están interesados ​​en evitar los defectos del subsuelo, sino que también quieren que la tecnología sea capaz de identificar y evaluar componentes en múltiples dimensiones”, explica Taudt. Otro grupo objetivo que el equipo prevé para los algoritmos y el sistema de clasificación de defectos es la industria de los semiconductores, como la producción de materiales semiconductores flexibles.

Actualmente, la solución Fraunhofer AZOM utiliza hasta cuatro cámaras. En el siguiente paso, los investigadores planean agregar sistemas de cámaras adicionales. Esto sería beneficioso independientemente del proceso que se esté evaluando, desde procesos de fibra compuesta que involucran componentes muy grandes hasta procesos tradicionales de rollo a rollo como los que se usan en la industria fotovoltaica, por ejemplo.

Otro aspecto clave para los investigadores es la velocidad del sistema. Particularmente en los plásticos reforzados con fibra, pero también en el procesamiento de textiles, los tiempos de ciclo muy cortos deben ser particularmente rápidos.

“Aumentar la velocidad es un tema importante y tenemos la experiencia para satisfacer estas demandas. Nuestra solución utiliza tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático principalmente para el análisis real, pero también para acelerar los pasos de evaluación”, explica el líder del grupo, y agrega: “Un proceso de análisis de medición efectivo consiste en una cantidad manejable de pasos individuales que filtran y reducen los datos. Estamos constantemente desarrollando nuevas tecnologías en esta área para acelerar aún más este proceso y extraer la misma cantidad de información con menos datos, por ejemplo”.

Inteligente e ingeniosamente modular

Los investigadores creen que una de las características clave de su sistema es su modularidad. Con un enfoque modular sofisticado que utiliza componentes potentes, SURFinpro ofrece una amplia gama de implementaciones potenciales y es fácil de adaptar: “Muchas de las tecnologías que usamos en nuestro sistema se han desarrollado como componentes independientes de tal manera que también pueden ser implementado con eficacia en una variedad de otros contextos y proyectos.

El proyecto Fraunhofer AZOM es un gran ejemplo de cuán efectivo y práctico puede ser este enfoque modular.

En el Laser World of Photonics de este año, Christopher Taudt y su equipo presentarán su solución, utilizando un ejemplo del proceso de rollo a rollo para la producción de células solares flexibles. Los visitantes de la feria del 27 al 30 de junio podrán ver la solución para la captura de datos y el análisis del proceso en curso en tiempo real en el stand conjunto 441 de Fraunhofer en el pabellón A3.

Proporcionado por Fraunhofer-Gesellschaft


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