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Apr 28, 2023

Comment l'intelligence artificielle transforme le moulage par injection

Geoff Giordano | 14 juin 2022 L'ère de la fabrication de l'industrie 4.0 dépend tellement

Geoff Giordano | 14 juin 2022

L'ère de la fabrication de l'industrie 4.0 dépend tellement de la précision basée sur les données que l'intelligence artificielle (IA) joue un rôle croissant dans l'exploitation de ces données pour améliorer les performances des machines, y compris les mouleurs à injection.

L'IA dans la fabrication englobe un éventail de technologies qui permettent aux machines de fonctionner avec une intelligence qui émule celle des humains. L'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel aident les machines à se rapprocher de la capacité humaine à apprendre, à porter des jugements et à résoudre des problèmes. L'efficacité renforcée par les données permet aux processus d'évoluer plus rapidement et de manière plus rentable.

« L'IA devient de plus en plus importante dans l'ingénierie mécanique, notamment en raison de la nécessité d'automatiser les processus de moulage par injection de manière efficace et flexible malgré des tailles de lots toujours plus petites et des cycles de vie des produits plus courts », a déclaré Werner Faulhaber, directeur de la recherche et du développement chez Arburg. "Les exemples d'application de l'IA incluent la programmation automatique des systèmes robotiques, la résolution ciblée des dysfonctionnements et un système de pièces de rechange avec traitement d'image "intelligent". Arburg travaille à rendre le moulage par injection plus intelligent, étape par étape, en veillant à ce que la machine apprenne en permanence, reste stable et puisse même s'optimiser à l'avenir."

Arburg forme des systèmes de production flexibles et contrôlables en combinant machines, automatisation et solutions informatiques propriétaires. Le système de contrôle Gestica de la société, avec ses fonctions d'assistant intelligent, fait partie intégrante de ces systèmes. "Tous les robots à six axes Kuka, par exemple, ont été équipés en standard de la nouvelle interface utilisateur Gestica", a noté Faulhaber. "Cela simplifie la programmation, ainsi que la surveillance, le stockage et l'évaluation des données de processus."

Une application sur laquelle Arburg travaille est la programmation automatique de ses systèmes robotiques linéaires Multilift. "L'idée est que l'opérateur entre simplement la destination, comme avec un appareil de navigation automobile, et le système calcule automatiquement l'itinéraire optimal. Pour les systèmes robotiques, cela signifie que l'opérateur entre simplement les positions de départ et d'arrivée souhaitées, et le système de contrôle s'occupe du reste."

Wittmann Battenfeld, qui a pleinement adopté la connectivité Industrie 4.0 dans son portefeuille de machines de moulage par injection et auxiliaires au cours des dernières années, utilise l'IA avec ses robots pour surveiller les temps de cycle et contrôler les vitesses des robots en dehors de la machine de moulage.

Les capacités d'apprentissage automatique de l'entreprise - HiQ Flow et la technologie CMS - seront exposées au salon K de cette année du 19 au 26 octobre à Düsseldorf, en Allemagne. La vitesse du retour sur investissement peut être aussi courte que quelques cycles avec HiQ Flow, et le logiciel peut souvent être adapté aux anciennes machines de moulage par injection équipées d'une commande de machine B8. Une version CMS Pro sera disponible ultérieurement.

"La technologie tire de nouvelles conclusions à partir des paramètres actuels et devient ainsi de plus en plus intelligente à mesure qu'elle surveille les performances", a déclaré Christian Glueck, chef de produit. "Nous nous limitons à une détermination méthodique des paramètres. Par conséquent, le temps nécessaire à l'utilisation de la technologie est minime, tout comme le prix."

En comparant l'IA et l'apprentissage automatique, Glueck a déclaré : "L'IA nécessite en fait un investissement en temps beaucoup plus élevé et, par conséquent, un investissement financier plus élevé. Un grand nombre de paramètres doivent être enregistrés à partir d'un processus en cours et les paramètres pertinents sont déterminés sur la base des écarts. Ceux-ci sont comparés aux données de mesure du produit".

Sur la base de facteurs tels que les changements de matériau, la température ambiante, l'usure de la machine, l'usure de l'outil et d'autres influences, "l'IA peut déterminer quels paramètres de la machine doivent être modifiés pour que le produit puisse être fabriqué dans ses tolérances de qualité. Cela peut prendre des mois, car des erreurs doivent d'abord se produire afin d'en tirer des leçons".

Wittmann a cofinancé un tel programme d'évaluation avec l'université autrichienne Montanuniversität Leoben, "mais nous avons constaté que le temps nécessaire pour le rendre utilisable pour la production devait être remis en question car en plus de l'étude à long terme du processus, vous avez également besoin de la main-d'œuvre nécessaire pour le gérer. "

Le mode Eco de l'entreprise réduit l'usure du robot en s'assurant qu'il ne tourne pas plus vite que nécessaire, ce qui permet en fin de compte de réduire les coûts de maintenance et d'énergie. Proposé en standard sur de nombreux robots Wittmann, le mode Eco "ne nécessite aucune programmation ou interface spéciale avec l'IMM ou l'opérateur/programmeur", a déclaré Jason Long, directeur national des ventes pour les robots et l'automatisation pour Wittmann USA. "Tout ce que l'utilisateur final a à faire est de dire au robot combien de secondes il doit revenir sur l'IMM avant que le moule ne s'ouvre."

Une autre caractéristique de Wittmann, Eco-Vac conserve l'énergie en définissant quelques paramètres sur le robot et en permettant au robot d'éteindre et de rallumer ses circuits de vide. "Le robot surveille le niveau de vide du circuit utilisé pour retirer la pièce du moule. Si le robot détecte que le vide est réduit à un niveau tel qu'il pourrait laisser tomber la pièce avant qu'on ne le lui dise, le robot activera le vide jusqu'à ce qu'il atteigne à nouveau le niveau de sécurité, puis s'éteindra." Cette fonctionnalité réduit la quantité d'air comprimé utilisée par chaque robot "et pourrait permettre aux clients d'économiser des centaines de dollars par an et par robot".

Alors que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont davantage exploités pour améliorer les opérations de moulage par injection, la simple collecte de données ne suffit pas pour optimiser les processus, a averti Faulhaber. "Vous avez également besoin de l'expertise des processus et de la connaissance du domaine. À l'avenir, l'évaluation de nombreuses données directement dans l'unité de contrôle offrira une valeur ajoutée supplémentaire."

Arburg utilise l'IA "pour développer des modèles maîtres en utilisant l'expérience et les données collectées au fil des ans sur les processus, les matériaux et les machines", a poursuivi Faulhaber. "Le client a alors pu affiner le modèle maître fourni" à la pointe "et optimiser ses processus. Le système de contrôle Gestica développé en interne, le système informatique hôte Arburg et le portail client arburgXworld donnent ici un avantage.

« L'un des objectifs à moyen terme d'Arburg est de développer un système pour les jumeaux numériques de machines de moulage par injection personnalisées. Cela ouvrira de toutes nouvelles possibilités pour simuler le cycle et faire des prévisions énergétiques. De plus, des vues 3D et des plans d'installation de la machine - stockés dans le portail client arburgXworld et dans le système de contrôle - assistent l'opérateur », a déclaré Faulhaber.

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