Aktuální vydání

celé číslo

03

2021

Digitální transformace, chytrá výroba, digitální dvojčata

Komunikační sítě, IIoT, kybernetická bezpečnost

celé číslo

Umělá inteligence při tlakovém lití

Záměrem společností Toyota Industries Corporation a Siemens bylo zajistit výrobu kvalitních dílů pro autoklimatizace, vyráběné tlakovým litím. Proto navázaly spolupráci na vývoji prostředku umělé inteligence, který dokáže předpovědět jakékoli odchylky při tlakovém lití.

Tento projekt je jedním z prvních pokusů, jak využít umělou inteligenci k predikci defektů při tlakovém lití. Toyota Industries Corporation chce využít vyvinutý systém k dalšímu rozvoji své technologie a začlenit ho do svých výrobních závodů v Japonsku a v zámoří. Data pro zpracování jsou ukládána na jednostece Siemens Industrial Edge a společnost Siemens doufá, že i další podniky ve zpracovatelském průmyslu začlení do svých provozů její prostředky pro digitalizaci a automatizaci, jako je Industrial Edge.

Obr. 1. Odlitek z hliníku, vyráběny ve společnosti Toyota Industries Corporation tlakovým litím

Lití hliníku pod tlakem je rychlá tvářecí technologie, ideální pro výrobu kovových odlitků s velkými nároky na přesnost rozměrů, a proto se často používá při výrobě automobilových dílů. Roztavený hliník se vstřikuje do formy pod vysokým tlakem, a tím vznikají přesné a odolné hliníkové odlitky. Ve výrobním závodě Toyota Industries Corporation se takto vyrábějí odlitky pro kompresory pro automobilové klimatizace, což je oblast, ve které má tato společnost největší podíl na globálním trhu

Tlakové lití je náročné na řízení kvůli neustálým změnám výrobních parametrů. V průběhu lití kolísá mimo iné teplota roztaveného hliníku nebo rychlost vstřikování. Úspěch závisí na úsudku zkušených pracovníků. Někdy však je potřeba součásti dodatečně opracovat, aby byly odstraněny odchylky a byla dodržena vysoká kvalita.

Při dvouletém vývoji využívaly obě společnosti řídicí jednotku Siemens Simatic S7-1500 ke shromažďování velkých dat v celkovém rozsahu přibližně 40 000 datových bodů na každý typ tlakového odlitku. Tato data byla poté analyzována metodou umělé inteligence. Podařilo se předcházet defektům a zlepšit kvalitu monitorováním stavu výroby v reálném čase a automatickým předpovídáním abnormálního chování zařízení, které vedou k problémům s kvalitou. Výrobní data jsou zpracovávána prostředkem umělé inteligence na predikci defektů, který běží na Industrial Edge, což umožňuje okamžitou analýzu dat o výrobních podmínkách v době vstřiku a posouzení kvality dílu ihned po odlití. Tato metoda umělé inteligence zvyšuje produktivitu, zlepšuje kvalitu a usnadňuje práci operátorů.

(ev)