Come l'intelligenza artificiale sta trasformando lo stampaggio a iniezione

Apr 10, 2024

Geoff Giordano | 14 giugno 2022

L’era della produzione dell’Industria 4.0 dipende così fortemente dalla precisione basata sui dati che l’intelligenza artificiale (AI) sta svolgendo un ruolo sempre più importante nello sfruttare tali dati per migliorare le prestazioni delle macchine, compresi gli stampatori a iniezione.

L’intelligenza artificiale nel settore manifatturiero comprende una serie di tecnologie che consentono alle macchine di funzionare con un’intelligenza che emula quella umana. L’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale aiutano le macchine ad avvicinarsi alla capacità umana di apprendere, esprimere giudizi e risolvere problemi. L'efficienza potenziata dai dati consente ai processi di muoversi più velocemente e in modo più conveniente.

“L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più importante nell’ingegneria meccanica, anche a causa della necessità di automatizzare i processi di stampaggio a iniezione in modo efficiente e flessibile nonostante lotti di dimensioni sempre più piccole e cicli di vita dei prodotti più brevi”, ha affermato Werner Faulhaber, direttore della ricerca e sviluppo di Arburg. “Esempi di applicazione dell'intelligenza artificiale includono la programmazione automatica di sistemi robotici, la risoluzione mirata dei malfunzionamenti e un sistema di pezzi di ricambio con elaborazione 'intelligente' delle immagini. Arburg sta lavorando per rendere lo stampaggio a iniezione più intelligente, passo dopo passo, garantendo che la macchina apprenda continuamente, si mantenga stabile e possa persino ottimizzarsi in futuro”.

Arburg crea sistemi di produzione flessibili e controllabili combinando macchine, automazione e soluzioni IT proprietarie. Il sistema di controllo Gestica dell'azienda, con le sue funzioni di assistente intelligente, è parte integrante di questi sistemi. "Tutti i robot a sei assi Kuka, ad esempio, sono dotati di serie della nuova interfaccia utente Gestica", osserva Faulhaber. “Ciò semplifica la programmazione, nonché il monitoraggio, l’archiviazione e la valutazione dei dati di processo”.

Un'applicazione su cui Arburg sta lavorando è la programmazione automatica dei suoi sistemi robotici lineari Multilift. “L'idea è che l'operatore inserisca semplicemente la destinazione, come con un dispositivo di navigazione per auto, e il sistema calcolerà automaticamente il percorso ottimale. Per i sistemi robotici, ciò significa che l’operatore inserisce semplicemente le posizioni iniziale e finale desiderate e il sistema di controllo si prende cura di tutto il resto”.

Wittmann Battenfeld, che negli ultimi anni ha abbracciato pienamente la connettività Industria 4.0 attraverso il suo portafoglio di macchine ausiliarie e per lo stampaggio a iniezione, utilizza l’intelligenza artificiale con i suoi robot per monitorare i tempi di ciclo e controllare le velocità dei robot all’esterno della macchina di stampaggio.

Le capacità di apprendimento automatico dell'azienda, ovvero la tecnologia HiQ Flow e CMS, saranno esposte alla fiera K di quest'anno, dal 19 al 26 ottobre a Düsseldorf, in Germania. La velocità del ROI può essere pari a pochi cicli con HiQ Flow e il software può spesso essere adattato alle macchine per stampaggio a iniezione più vecchie dotate di controllo macchina B8. Una versione CMS Pro sarà disponibile in un secondo momento.

"La tecnologia trae nuove conclusioni dai parametri attuali e, quindi, diventa sempre più intelligente mentre monitora le prestazioni", ha affermato il Product Manager Christian Glueck. “Lo limitiamo a una determinazione metodica dei parametri. Pertanto, il tempo necessario per utilizzare la tecnologia è minimo, così come il prezzo”.

Confrontando l’intelligenza artificiale con l’apprendimento automatico, Glueck ha affermato: “L’intelligenza artificiale richiede in realtà un investimento di tempo molto più elevato e, di conseguenza, un investimento finanziario più elevato. Durante un processo in corso è necessario registrare un gran numero di parametri e sulla base delle deviazioni vengono determinati i parametri rilevanti. Questi vengono confrontati con i dati di misurazione del prodotto.

Sulla base di fattori come cambiamenti nel materiale, temperatura ambiente, usura della macchina, usura degli utensili e altri fattori, “l’intelligenza artificiale può determinare quali parametri della macchina devono essere modificati in modo che il prodotto possa essere prodotto entro le sue tolleranze di qualità. Ciò può richiedere mesi, poiché prima è necessario che si verifichino degli errori per poter imparare da essi.

Wittmann ha cofinanziato un programma di valutazione di questo tipo con l'università austriaca Montanuniversität Leoben, "ma abbiamo scoperto che il tempo necessario per renderlo praticabile per la produzione doveva essere messo in discussione perché oltre all'indagine a lungo termine del processo, è necessaria anche la manodopera necessario per gestirlo”.