Empresas dos setores automotivo, de engenharia elétrica, engenharia mecânica, produção de alimentos, plásticos e produtos químicos são usuárias de equipamentos complexos de produção, muitas deles já equipados com sensores que fornecem uma quantidade cada vez maior de dados, os quais formam uma massa de informação com enorme potencial de otimização da produção por meio da análise de dados. Isso é feito usando-se recursos de inteligência artificial e aprendizagem de máquina.

 

O setor de produção industrial ainda aproveita pouco o potencial dessas tecnologias, e por isso várias unidades do instituto alemão de pesquisa Fraunhofer têm trabalhado de forma conjunta para ampliar a sua aplicação na manufatura. Dentro desta proposta, o projeto ML4P (Machine Learning for Production, ou Aprendizagem de Máquina para a Produção) visa tornar a fabricação industrial mais eficiente por meio da aprendizagem de máquina. Trata-se de um pacote de software flexível e que pode ser implementado nos processos de produção já existentes, a exemplo da estampagem, corte e dobra ou soldagem.

 

O projeto de quatro anos é liderado pelo Fraunhofer Institute of Optronics, System Technologies and Image Exploitation (IOSB), e criou uma solução baseada nas chamadas tecnologias facilitadoras da indústria 4.0, capazes de analisar dados de máquina para descobrir contextos ocultos e usá-los para otimizar processos de fabricação.


Passo a passo

 

Christian Frey, chefe de sistemas de medição, controle e diagnóstico do Fraunhofer IOSB e gerente de projeto ML4P, comentou que o trabalho consiste em uma abordagem metódica, passo a passo: ”O primeiro passo é analisar o estado atual do processo de produção. Com base nos resultados, os especialistas identificam áreas potenciais para otimização, estabelecem metas e desenvolvem um conceito para implementação do ML4P. A seguir, eles examinam se o conceito pode realmente ser implementado com o maquinário disponível e como ele se alinha aos objetivos da empresa.

 

A etapa seguinte envolve a transformação dos dados de processo do maquinário em um modelo de informação digital abrangente. Neste processo, o conhecimento especializado é tão importante quanto os dados, e por isso conta com a participação de engenheiros de processo. O sistema é compatível com várias interfaces de comunicação industrial, incluindo o OPC UA . Outros pontos fortes do conceito são sua escalabilidade e flexibilidade.

 

Muitos modelos de máquinas podem ser integradas, o que inclui as mais antigas, com até 40 anos de uso, desde que equipadas com sensores. “Muitas empresas ainda estão céticas em relação ao uso de inteligência artificial e da aprendizagem de máquina porque ainda não reconheceram o enorme potencial que ela oferece para a produção”, informou Frey, complementando que a plataforma modular do Fraunhofer reduz a barreira de entrada para as empresas que estão iniciando na adoção da tecnologia.


Aplicação na conformação a quente

 

A equipe do ML4P já aplicou o conceito integrado em vários campos da manufatura, com destaque para a conformação de chapas a quente, testada no Fraunhofer Institute for Machine Tools and Forming Technology (IWU), em Chemnitz (foto), a unidade de pesquisa dedicada a máquinas-ferramenta e tecnologia de conformação. As ferramentas de software foram continuamente aprimoradas com base na experiência adquirida durante esses testes de campo.

 

Enquanto o desenvolvimento e a integração das ferramentas de software prosseguem, o modelo de processo já foi publicado em versão resumida e está disponível para download gratuito aqui, na forma de relatório oficial do projeto (white paper), em alemão.

Nele é descrita a trajetória desde a definição do problema até a operação contínua do sistema baseado em aprendizagem de máquina, incluindo seis fases com resultados, o diagrama de desenvolvimento do sistema de aprendizagem de máquina e o arquivo de processo virtual.

 

Foto (Fraunhofer): Processo de conformação a quente no Instituto Fraunhofer IWU: os dados da máquina são analisados tendo em vista o aumento da eficiência.


 

 

Leia também:

 

Chapas metálicas e indústria 4.0: a fabricação em versão digital

 

Conectividade entre máquinas no ramo de metais


 

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