L'intelligence artificielle doit améliorer la qualité et l'efficacité

© Fraunhofer IPA

Avec l'intelligence artificielle (IA), une équipe de recherche du Fraunhofer IPA souhaite rendre la peinture des pièces en plastique dans l'industrie automobile et des véhicules utilitaires plus efficace. Pour cela, des algorithmes intelligents doivent analyser toutes les données générées lors du processus de peinture et avertir précocement en cas de défauts.

La peinture est encore aujourd'hui considérée comme un processus difficile à maîtriser de manière continue. Il existe un risque de rebuts, de pannes d'équipement et de retouches, car, par exemple, l'épaisseur de la couche de peinture spécifiée ne peut pas toujours être respectée partout. D'où la ambition du groupe de recherche de l'Institut Fraunhofer pour la technologie de production et d'automatisation IPA : ils veulent réduire le nombre de défauts de 30 % et les temps d'arrêt de 20 %. De plus, la consommation annuelle de peinture et le délai de mise en service de nouvelles couleurs devraient chacun diminuer de dix pour cent.

Les chercheurs comptent atteindre ces objectifs en combinant d'abord les données de qualité, telles que les défauts visibles de peinture ou les mesures d'épaisseur de la couche de peinture, avec les données du processus provenant du contrôle de l'installation. À partir de ces données, un modèle comportemental très précis doit être créé, qui sera analysé à l'aide d'une méthode d'apprentissage automatique. Les algorithmes doivent détecter précocement les écarts de qualité potentiels et indiquer immédiatement leur cause.

Un haut degré d'automatisation et de numérisation permet l'utilisation de l'IA

Les chercheurs se concentreront sur la peinture de capteurs, de rétroviseurs, de poignées de porte et d'autres pièces en plastique dans le secteur automobile et des véhicules utilitaires. « Dans cette industrie, le volume de production est élevé, ce qui suscite également un vif intérêt pour l'amélioration de l'efficacité », explique Oliver Tiedje, responsable du groupe de technologie d'application humide et de simulation au Fraunhofer IPA. « De plus, les installations de peinture présentent un très haut degré d'automatisation et de numérisation, ce qui rend l'utilisation de l'IA prometteuse. »

Le projet de recherche « Amélioration de l'efficacité des processus de peinture par une mise en réseau multicouche des données de processus et de qualité via des modules de comportement auto-apprenants » (pAInt-Behaviour) se poursuit jusqu'au 31 mai 2024 et est soutenu par le ministère fédéral de l'Éducation et de la Recherche avec près de 1,3 million d'euros. Les partenaires du projet, en plus du Fraunhofer IPA, sont la société b+m surface systems GmbH, AOM Systems GmbH, le HELMUT FISCHER GMBH INSTITUT FÜR ELEKTRONIK UND MESSTECHNIK et SMP Automotive GmbH.