Far imparare i produttori di macchine tra loro

Team della serie di prove del progetto DarWIN (da sinistra a destra: Dr. Thorsten Thümen di Sumitomo (SHI) Demag, Felix Georg Müller di plus10, Christoph Mussauer di SKZ, Marco Fischer e Melanie Rohde di Sumitomo (SHI) Demag) / Team di ricerca DarWIN (LTR Dr. Thorsten Thümen di Sumitomo (SHI) Demag, Felix Georg Müller di plus10, Christoph Mussauer di SKZ, Marco Fischer e Melanie Rohde di Sumitomo (SHI) Demag)

Lo Spin-Off Fraunhofer plus10 ricerca applicazioni pratiche insieme al Süddeutschen Kunststoff-Zentrum SKZ nell'ambito del progetto DarWIN su nuovi strumenti di ottimizzazione basati su IA per presse ad iniezione. L'obiettivo è sviluppare modelli che apprendano continuamente in modo pratico, consentendo una qualità superiore con tempi di ciclo più brevi e adattivi 24 ore su 24. A tal fine, vengono coinvolte macchine di diversi produttori e vengono progettate strategie di generalizzazione per fasi di apprendimento trasversali. Recentemente è stata anche condotta una serie di prove finali su macchine dell'azienda Sumitomo (SHI) Demag.

Da metà 2020 sono in corso le attività di ricerca e sviluppo e, dal 2021, anche le serie di prove del Spin-Off Fraunhofer plus10 e del Centro di Plastica SKZ per il progetto di ricerca DarWIN. Con questo progetto di IA si apprendono modelli comportamentali dettagliati delle presse ad iniezione basati su dati ad alta frequenza delle macchine. Grazie alla trasferibilità di modelli di Machine Learning preaddestrati, le singole macchine possono imparare tra loro. Ciò significa che i modelli comportamentali di una macchina specifica non devono essere completamente riapprenduti ogni volta, ma possono essere adattati in una piccola fase di messa a punto alla macchina e al prodotto in corso di produzione. Questi modelli suggeriscono parametri di processo ottimizzati per il prossimo ciclo di macchina, per poter produrre nel più breve tempo possibile e senza scarti, rispettando le condizioni di contorno attuali, come le caratteristiche del materiale grezzo e le condizioni ambientali. La particolarità del progetto DarWIN è che le macchine di diversi produttori imparano tra loro. I modelli comportamentali sono quindi trasferibili indipendentemente dal produttore e applicabili a macchine di dimensioni e tecnologie simili.

Prove di IA su macchine Sumitomo (SHI) Demag

Recentemente, plus10 e SKZ hanno condotto anche su macchine Sumitomo (SHI) Demag queste serie di prove. La connettività ad alta frequenza delle macchine Sumitomo (SHI) Demag permette di addestrare gli algoritmi plus10 sulle macchine stesse. In questo modo, gli impianti possono imparare continuamente, evitare scarti e operare sempre al massimo della produttività. Un vantaggio delle macchine Sumitomo (SHI) Demag è che i loro controlli consentono una comunicazione ad alta frequenza e in tempo reale, nel range dei millisecondi. Gli strumenti di ottimizzazione basati su IA, che apprendono continuamente, possono così essere facilmente implementati e utilizzati negli impianti; le macchine sono praticamente “pronte per l’IA”.

Le serie di prove nel centro di prova Sumitomo (SHI) Demag non solo contribuiscono all’ottimizzazione delle presse ad iniezione, ma servono anche allo sviluppo delle interfacce e alla verifica continua e al miglioramento degli strumenti software basati su IA. Con la creazione di un ambiente di test reale, Sumitomo (SHI) Demag affronta in modo proattivo temi innovativi e idee per le proprie macchine, contribuendo attivamente a plasmare il futuro della pressofusione.

Risultati di ricerca rilevanti per un’economia sostenibile dei materiali plastici

I risultati del progetto di ricerca sono inoltre di grande importanza per una lavorazione sostenibile delle plastiche. La tecnologia plus10 permette di processare materiali sensibili o eterogenei, come ad esempio post-consumer riciclati termoplastici o elastomeri a reticolazione rapida, in modo stabile. Questi risultati supportano quindi un’economia circolare funzionante nel settore delle plastiche.

Il progetto di ricerca “DarWIN” (codice di finanziamento del BMBF 01IS20066) è finanziato dal Ministero federale dell’istruzione e della ricerca (BMBF) e si è concluso il 31 dicembre 2021. Attualmente, i risultati ottenuti vengono elaborati e integrati internamente da plus10 nello sviluppo software. Per la fine del 2022 è prevista la pubblicazione dei risultati finali e, insieme al SKZ, ulteriori attività e dimostrazioni dal vivo dei risultati di sviluppo in eventi di settore come l’incontro “Stampa 3D” presso SKZ a Würzburg.