Inteligencia artificial para el control en tiempo real de mecanizado

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Mitsubishi Electric y el Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología Industrial Avanzada (AIST) desarrollaron una tecnología de IA que realiza ajustes en tiempo real en equipos de automatización de fábrica (FA) para el mecanizado de precisión. Además de eliminar la necesidad de realizar ajustes manuales que requieren mucho tiempo, la IA estima el nivel de confianza de las inferencias relativas a factores como el error de mecanizado y, a continuación, controla el equipo de FA en función de los niveles de confianza adecuados.

En las fábricas que utilizan equipos de FA para la fabricación ágil, como las máquinas de corte con controlador numérico computarizado (CNC) y los robots industriales, los movimientos, velocidades de funcionamiento y aceleraciones de los equipos se controlan durante los procesos ejecutados.

La nueva tecnología de Mitsubishi Electric permite que la IA aprenda los factores de trabajo durante el funcionamiento del equipo de FA y luego realice ajustes en tiempo real según sea necesario. Además, la tecnología formula fenómenos físicos, como la fricción, y luego incorpora estas expresiones matemáticas para permitir el aprendizaje durante el funcionamiento, lo que hace posible la adaptación a los factores de procesamiento que cambian constantemente.


Lea también: Reducción de la excentricidad de las herramientas de corte


El nuevo algoritmo de Mitsubishi Electric calcula el nivel de confianza de inferencias mediante el aprendizaje de las características de la máquina de cada proceso y cada dispositivo de destino. Como ejemplo de la fiabilidad de la tecnología de control de IA de Mitsubishi Electric, la empresa desarrolló una solución de corrección de errores de IA para máquinas de corte CNC. La IA estima el error de mecanizado que cambia constantemente, o la diferencia entre la posición actual de la máquina de corte y el parámetro de corte, para permitir la corrección incluso durante el mecanizado dinámico.

Los niveles de confianza de las inferencias de error de la IA están indexados para garantizar que la corrección de errores se realice sólo si el nivel de confianza es adecuadamente alto. Las pruebas confirmaron que la precisión del mecanizado mejora en un 51% en comparación con el uso de la corrección de errores no soportada por la IA. Además, los niveles de confianza bajos pueden mejorarse mediante el reaprendizaje.

Se espera que esta tecnología conduzca a operaciones más estables, fiables y productivas, especialmente en la fabricación ágil.

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