Mecânica

IA na indústria revoluciona controle de qualidade

Redação do Site Inovação Tecnológica - 27/06/2023

IA transforma controle de qualidade na indústria em inspeção em tempo real

Nesta demonstração, a IA detecta o material que está sendo furado, ajustando os parâmetros do processo, como velocidade da broca e do avanço, em tempo real.
[Imagem: Fraunhofer IWU]

Previsões de qualidade

A inteligência artificial não está fazendo a diferença apenas na geração de textos e imagens.

Engenheiros do Instituto Fraunhofer, na Alemanha, apresentaram um sistema de IA diretamente aplicável na indústria, alterando o modo como se faz controle de qualidade e de processos.

Em lugar dos tradicionais sistemas de sensores ou visão de máquina, com seus softwares dedicados associados, o sistema de IA opera de uma forma totalmente flexível, o que permite que ele seja aplicado não apenas em diferentes etapas dentro de uma fábrica, mas também em fábricas com processos totalmente diferentes.

Uma das primeiras aplicações nos quais a equipe testou seu programa consistiu em nada menos do que fazer o controle de qualidade funcionar em tempo real, não precisando esperar até que a peça fique pronta para verificar se ela atende aos requisitos de qualidade. O programa consegue prever, com alto nível de certeza, se uma peça está sendo fabricada conforme as especificações ainda durante a etapa de usinagem, com o processo de produção em andamento.

Isto representa uma melhoria radical em relação aos sistemas de inspeção das linhas de fabricação usados hoje, eliminando a necessidade de testes posteriores, reduzindo o consumo de matéria-prima e energia e ganhando tempo.

E esse sistema de previsão de qualidade durante o processamento é versátil, podendo ser integrado em muitos processos de fabricação industrial, incluindo etapas de usinagem, como furação, torneamento e fresamento. Na perfuração, por exemplo, a velocidade de rotação, a taxa de avanço e as medições de um sensor de vibração fornecem informações sobre o resultado qualitativo esperado. Isso permite obter uma avaliação de qualidade, por exemplo, na furação profunda, sem a necessidade de destruir a peça para medição.

Máquinas ajudam humanos assumirem o controle

As previsões de qualidade podem ser visualizadas e monitoradas em uma tela.
[Imagem: Fraunhofer IWU]

Metalurgia e moldagem

No campo da metalurgia, o programa provou ser particularmente eficaz na conformação a quente. Nesse processo, a peça é aquecida no forno acima da temperatura de austenitização (aproximadamente 880 °C) antes da prensagem. Uma vez que a temperatura alvo desejada para a dureza ideal é atingida, a chapa quente é colocada na prensa e ajustada ao formato desejado. Isso resulta em uma estrutura martensítica, endurecendo o material.

Como a qualidade do produto é fundamental nesse processo, intensivo em uso de energia, a temperatura do forno geralmente é ajustada mais alta do que o necessário. Ao antecipar a dureza prevista, a IA fornece uma orientação baseada em dados para ajustar a temperatura, permite otimizar o funcionamento do forno e evita o gasto desnecessário de energia.

Nos processos de moldagem por injeção, a IA monitora parâmetros específicos, como a temperatura do molde, a velocidade de rotação da rosca do granulado, a temperatura de fusão, o tempo de retenção do molde e o tempo de resfriamento. Quaisquer contramedidas oportunas, com base em previsões de qualidade desfavoráveis, ajudam a reduzir significativamente o refugo.

Finalmente, em todos os cenários de aplicação testados, a IA pode ser utilizada diretamente no processo de fabricação (em linha) para monitorar todo o lote, por meio de 100% de inspeções, eliminando de vez as inspeções por amostragem aleatória.

Surpreendentemente, treinar os vários modelos de IA para as diversas aplicações industriais não exigiu um supercomputador e nem uma montanha de dados: Cerca de 100 amostragens de cada caso foi suficiente, complementadas com o conhecimento do processo. Para a operação em ambiente de produção, o poder de computação exigido é tão pequeno que, na maioria dos casos a computação de borda (local) foi suficiente.