La inteligencia artificial debería mejorar la calidad y la eficiencia

© Fraunhofer IPA

Con inteligencia artificial (IA), un equipo de investigación del Fraunhofer IPA busca hacer más eficiente la pintura de piezas plásticas en la fabricación de automóviles y vehículos comerciales. Para ello, algoritmos inteligentes analizarán todos los datos generados durante el proceso de pintado y alertarán tempranamente sobre posibles errores.

Hasta hoy, la pintura sigue considerándose un proceso que no puede ser controlado de manera integral. Se enfrentan problemas como desperdicio, fallos en las instalaciones y retrabajos, porque, por ejemplo, la capa de pintura no siempre cumple con el grosor especificado en todas las áreas. Por ello, resulta aún más ambicioso lo que un equipo de investigación del Instituto Fraunhofer para Tecnología de Producción y Automatización IPA ha propuesto: quieren reducir en un 30 por ciento la cantidad de errores y en un 20 por ciento los tiempos de parada. Además, buscan disminuir en un diez por ciento el consumo anual de pintura y el tiempo de puesta en marcha de nuevos colores.

Los científicos pretenden lograr esto primero combinando los datos de calidad, como errores visibles en la pintura o mediciones del grosor de la capa, con los datos del proceso provenientes del control de las máquinas. A partir de estos datos, se creará un modelo de comportamiento granular que será analizado mediante un método de aprendizaje automático. Los algoritmos deberán detectar a tiempo posibles desviaciones en la calidad y señalar también su causa.

Un alto grado de automatización y digitalización permite el uso de IA

Los investigadores se centrarán en pintar parachoques, espejos retrovisores, manijas de puertas y otras piezas de plástico en el sector automotriz y de vehículos comerciales. «En esta industria, existe un gran volumen de producción y, por lo tanto, un interés activo en mejorar la eficiencia», dice Oliver Tiedje, jefe del grupo de Tecnología de Aplicación en Seco y Simulación en el Fraunhofer IPA. «Además, en las instalaciones de pintado hay un nivel muy alto de automatización y digitalización, lo que hace prometedor el uso de IA.»

El proyecto de investigación «Mejora de la eficiencia de los procesos de pintado mediante una red de datos de proceso y calidad en múltiples capas, mediante módulos de comportamiento autoaprendibles» (pAInt-Behaviour) aún está en marcha y finalizará el 31 de mayo de 2024, con un apoyo del Ministerio Federal de Educación e Investigación de casi 1,3 millones de euros. Los socios del proyecto, además del Fraunhofer IPA, son b+m surface systems GmbH, AOM Systems GmbH, HELMUT FISCHER GMBH INSTITUT FÜR ELEKTRONIK UND MESSTECHNIK y SMP Automotive GmbH.