Un test che verifica lo stato della lamiera in vista della prima fase di lavorazione in soli 15 secondi riducendo il rischio di guasti e la quantità di scarti. Lo ha progettato il Fraunhofer Institute for Machine Tools and Forming Technology IWU combinando le tradizionali prove di carico con un software di apprendimento automatico che crea una previsione dettagliata del comportamento del materiale in ogni fase della lavorazione con la conseguente verifica dei requisiti di qualità.

Un test per la lamiera che riduce il rischio di guasti e la quantità di scarti

Per prima cosa, una piccola sezione della lamiera viene tagliata e collocata in una macchina di prova. Un timbro spinge il metallo verso il basso a una profondità predefinita e un sensore di forza misura il profilo forza-spostamento, cioè registra la quantità di forza richiesta per deformare il materiale fino a un punto specifico.

Il software usa queste misurazioni per trarre conclusioni sul comportamento di deformazione sotto pressione e valuta l’idoneità del metallo per il processo di produzione pianificato” spiega Matthias Riemer, Project Manager presso Fraunhofer IWU.

Per assicurarsi che il software sia in grado di creare una previsione praticabile, vengono deformati nella macchina di prova numerosi campioni individuali di nuovi tipi di lamiera. Le misurazioni del profilo forza-spostamento generate da questo processo vengono impiegate come dati per addestrare gli algoritmi di apprendimento automatico offrendo un profilo di comportamento del tipo lamiera come riferimento. Quando viene testato un coil di lamiera da un lotto diverso dello stesso materiale, gli algoritmi machine learning confrontano queste misurazioni con il profilo esistente e visualizzano il risultato in un grafico.

Il personale di produzione riceve una dichiarazione dettagliata sulla resilienza e sul comportamento del materiale. Il simbolo di un semaforo indica se la lamiera è “OK”, “marginalmente utile” o addirittura “scarto”. “Invece di esaminare il materiale, utilizziamo algoritmi di apprendimento automatico per analizzare le misurazioni. Questo tipo di previsione è più affidabile e sofisticata di un test di carico convenzionale” aggiunge Riemer.

I test possono essere utili anche se le bobine consegnate sono state immagazzinate a temperature variabili per un periodo prolungato o in un locale senza aria condizionata durante i mesi estivi.

 

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