Permitir que los fabricantes de máquinas aprendan unos de otros

Equipo del proyecto de investigación DarWIN (de izquierda a derecha: Dr. Thorsten Thümen de Sumitomo (SHI) Demag, Felix Georg Müller de plus10, Christoph Mussauer de SKZ, Marco Fischer y Melanie Rohde de Sumitomo (SHI) Demag) / Equipo de investigación DarWIN (Dr. Thorsten Thümen de Sumitomo (SHI) Demag, Felix Georg Müller de plus10, Christoph Mussauer de SKZ, Marco Fischer y Melanie Rohde de Sumitomo (SHI) Demag)

La spin-off de Fraunhofer plus10 investiga en colaboración práctica con el Centro de Plásticos del Sur de Alemania SKZ en el marco del proyecto DarWIN nuevas herramientas de optimización basadas en IA para máquinas de moldeo por inyección. El objetivo es desarrollar modelos que aprendan de manera continua y práctica, permitiendo una mayor calidad con ciclos más cortos y adaptativos las 24 horas del día. Para ello, se incluyen máquinas de diferentes fabricantes y se diseñan estrategias de generalización para fases de aprendizaje transversales. Ahora también se ha llevado a cabo una serie final de pruebas en máquinas de la empresa Sumitomo (SHI) Demag.

Desde mediados de 2020, se llevan a cabo trabajos de investigación y desarrollo, así como series de pruebas desde 2021, por parte de la spin-off Fraunhofer plus10 y del Centro de Plásticos SKZ para el proyecto de investigación DarWIN. Con este proyecto de IA, se aprenden modelos de comportamiento detallados de máquinas de moldeo por inyección basados en datos de alta frecuencia. Gracias a la transferibilidad de modelos de aprendizaje automático preentrenados, las máquinas pueden aprender unas de otras. Esto significa que los modelos de comportamiento de una máquina específica no necesitan ser aprendidos desde cero cada vez, sino que se adaptan en una pequeña fase de ajuste a la máquina y al producto en curso. Estos modelos sugieren parámetros de proceso optimizados para el siguiente ciclo de máquina, permitiendo producir en el menor tiempo posible y sin desperdicio, bajo las condiciones actuales, como la caracterización de la materia prima y las condiciones ambientales. Lo particular del proyecto DarWIN es que las máquinas de diferentes fabricantes aprenden unas de otras. Los modelos de comportamiento son, por tanto, transferibles y no dependen del fabricante, aplicándose a máquinas de dimensiones y tecnologías similares.

Pruebas de IA en máquinas Sumitomo (SHI) Demag

Recientemente, plus10 y SKZ también realizaron estas series de pruebas en máquinas Sumitomo (SHI) Demag. La alta conectividad en tiempo real de las máquinas Sumitomo (SHI) Demag permite entrenar algoritmos de plus10 en ellas. De esta forma, las instalaciones pueden aprender continuamente, evitar desperdicios y operar siempre al máximo rendimiento. Una ventaja de las máquinas Sumitomo (SHI) Demag es que sus controles permiten una comunicación en tiempo real de alta frecuencia, en el rango de milisegundos. Así, las herramientas de optimización basadas en IA, que aprenden de manera continua, pueden implementarse y utilizarse fácilmente en las instalaciones; las máquinas están, por así decirlo, "listas para IA".

Las series de pruebas en el centro técnico de Sumitomo (SHI) Demag no solo contribuyen a la optimización de máquinas de moldeo por inyección, sino que también sirven para el desarrollo de interfaces y la evaluación y mejora continua de herramientas de software basadas en IA. Con la provisión de un entorno de prueba real, Sumitomo (SHI) Demag adopta de manera proactiva temas e ideas innovadoras para sus máquinas y participa activamente en la configuración del futuro del moldeo por inyección.

Resultados de investigación relevantes para una economía de plásticos sostenible

Los resultados del proyecto de investigación también son de gran importancia para una procesamiento de plásticos sostenible. La tecnología plus10 permite procesar de manera estable materiales sensibles o heterogéneos, como reciclados termoplásticos post-consumo o elastómeros de rápida reticulación. Los conocimientos adquiridos apoyan así una economía circular funcional en el procesamiento de plásticos.

El proyecto de investigación "DarWIN" (número de subvención del BMBF 01IS20066) fue financiado por el Ministerio Federal de Educación e Investigación (BMBF) y finalizó el 31 de diciembre de 2021. Actualmente, se están preparando los resultados obtenidos y se integran internamente en el desarrollo de software de plus10. Se planea publicar los resultados finales a finales de 2022, junto con SKZ, y realizar otras actividades y demostraciones en vivo de los avances en eventos especializados como la reunión "Moldeo Digital" en SKZ en Wurzburgo.