Las tecnologías de unión por soldadura al arco e hilo wire arc additive manufacturing (WAAM), desempeñan un papel importante en la fabricación de componentes ya que presentan uniones soldadas frecuentemente. Por ello, es fundamental que, a través de inteligencia artificial basada en la digitalización de los procesos, se puedan crear uniones resistentes mecánicamente para que sus propiedades no se vean afectadas con el paso del tiempo y a su vez, poder establecer ventajas competitivas para las empresas.
Es por ello que, Hispavista Labs, junto a Hispavista y Lortek, participa en el desarrollo del proyecto ZEDESAW a fin de avanzar en el concepto ZDM (Zero Defect Manufacturing) y poder predecir la calidad de la soldadura a través de la trazabilidad de procesos y productos basado en el Internet de las Cosas (IoT), la analítica avanzada de datos, Big Data, la computación cloud o la Inteligencia Artificial (IA). El objetivo es proporcionar soluciones orientadas a la mejora de los procesos industriales de la Industria 4.0, alineado con la estrategia Basque Industry 4.0.
En definitiva, se trata de incorporar Inteligencia Artificial a las tecnologías digitales de unión con el fin de poder predecir la calidad de la soldadura al arco y WAAM. En este contexto, el proyecto abarca el desarrollo de un sistema de inspección avanzado que permite predecir la calidad de la soldadura al arco y WAAM a través de la sensórica integrada durante el proceso y la inspección postproceso. De modo que, la información adquirida, puede alimentar modelos IA basados en los conceptos de computación en niebla (Fog Computing) y sistemas serverless. Otro de sus objetivos se centra en evitar reprocesados, achatarramiento de material o derroches energéticos, con el propósito de lograr uniones robustas que ayuden a las empresas de la CAPV obtener ventajas competitivas.
Con el fin de poder garantizar una solución optima y satisfactoria para ZEDESAW, marcamos los siguientes objetivos específicos como áreas de mejora y desarrollo:
- Adquisición y monitorización de las variables del proceso de soldadura al arco y WAAM mediante la integración de sensórica en la célula inteligente de soldadura como la del propio equipo (robots, cnc, fuentes de soldadura…).
- Sistema de procesamiento en la niebla (Fog Computing) para la reducción de la latencia y la sobrecarga de la red permitiendo el procesamiento de datos en Edge y la toma de decisiones más cercana al nodo generador de información.
- Modelo de Inteligencia Artificial para la predicción de la calidad de la soldadura en base a datos de series temporales y su parametrización, incluyendo datos obtenidos en la inspección posterior al postproceso de la soldadura al arco y WAAM, basado en la inclusión de datos obtenidos en la inspección posterior al proceso.
- Sistemas serverless construidos sobre el paradigma de Function-as-a-Service que permita el despliegue de modelos de IA en la fase de inferencia y que permita desplegar e iterar modelos a mayor velocidad de desarrollo.
¿Soluciones?
- Sistema de For Computing para el despliegue de aplicaciones en
- Sistema de inspección para la calidad de la soldadura al arco y WAAM.
- Modelo IA para la predicción de la calidad de la soldadura al arco y WAAM.
- Sistemas serverless para el despliegue de modelos de IA.