Progetti di ricerca

Specifica del progetto

L'obiettivo del progetto di ricerca congiunto è sviluppare un sistema di spruzzatura innovativo, controllato da software, miniaturizzato e ad alta precisione, con dosaggio preciso e tracciabile delle quantità, basato sul sistema a estrusione.
Con lo sviluppo previsto si intendono ottenere vantaggi significativi rispetto alla tecnologia attuale:

• Riduzione degli scostamenti nell'erogazione delle quantità da circa il 15% a max. il 5%
• Tracciabilità dell'erogazione delle quantità
• Misurazione virtuale della viscosità del fluido operativo
• Comportamento di regolazione adattivo in relazione alla viscosità del fluido operativo
• Spruzzatura graduata dei componenti con erogazione di volume linearmente variabile
• Raggiungimento di un'elevata dinamica del sistema di spruzzatura con una risposta di regolazione in meno di 50 ms

Focus dei compiti dei partner di progetto

• Sviluppo di un design innovativo per l'elemento di dosaggio
• Implementazione del design dell'elemento di dosaggio in un dimostratore
• Sviluppo del design complessivo del sistema di spruzzatura

• Sviluppo di un controllo intelligente degli ugelli con ricalibrazione
• Sviluppo di un adattamento alla viscosità con sensore virtuale

• Sviluppo di un'unità di azionamento composta da attuatori e elettronica di controllo
• Validazione e calibrazione delle funzioni degli ugelli e sviluppo del modello

Informazioni sui nostri partner

HIESSL Schmiertechnik GmbH (tecnica di lubrificazione)

Fraunhofer IWU - Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik (Istituto per le macchine utensili e le tecnologie di formatura)

Specifica del progetto

L'obiettivo del progetto è sviluppare una nuova soluzione di montaggio modulare basata su IA con postazioni di lavoro autonome, per offrire una maggiore varietà di prodotti senza perdite di efficienza nella produzione. Ciò deve essere ottenuto mediante una rappresentazione simulativa della catena produttiva, la raccolta in tempo reale di dati di produzione trasversali alle macchine e un'analisi dei dati basata su IA con interfaccia verso un sistema sovraordinato di picking degli ordini. L'algoritmo di controllo, supportato dal machine learning, deve inoltre consentire anche alle PMI con produzione prevalentemente manuale di reagire in modo flessibile a diverse variazioni dell'ordine di produzione. Inoltre, i collaboratori riceveranno tutte le informazioni rilevanti sul proprio ordine di produzione in un nuovo ambiente di lavoro digitale.

Situazione iniziale

Le attuali linee di montaggio con tempi di ciclo definiti non sono più in grado di soddisfare le crescenti richieste dei clienti per mancanza di flessibilità e si rivelano sempre meno economiche.

Obiettivi e soluzioni

Lo sviluppo previsto è una nuova soluzione di montaggio modulare basata su IA con postazioni di lavoro autonome per ottenere una maggiore varietà di prodotti.

Risultati attesi

• Riduzione del tempo di lavorazione dei prodotti del 20%
• Riduzione degli slot di buffer del 50%
• Affidabilità del sistema del 99%

Focus dei compiti dei partner di progetto

• Test su una linea di montaggio messa a disposizione appositamente per il progetto
• Determinazione dei dati di produzione rilevanti per la simulazione e lo sviluppo dell'algoritmo di controllo
• Sviluppo di un'interfaccia con il sistema ERP per l'accesso ai dati rilevanti dei cicli di lavoro e dei materiali d'ordine (in cooperazione con iMes)
• Definizione dei requisiti e dei parametri obiettivo da rispettare
• Messa a disposizione di locali per il personale della Hochschule für Angewandte Wissenschaften Kempten per appuntamenti e test in loco
• Investimenti per la realizzazione del progetto

• Sviluppo della rete neurale a supporto dell'algoritmo di controllo per la linea di produzione
• Creazione delle interfacce necessarie per collegare il sistema di controllo al sistema ERP esistente presso Otto Martin Maschinenbau GmbH
• Integrazione del sistema di controllo nella linea di produzione
• Sviluppo di un'interfaccia utente intuitiva per il personale (in modo che non sia necessaria alcuna formazione specifica)
• Implementazione dello scambio automatizzato di dati per determinati processi (ad esempio dati di controllo per l'assicurazione qualità)

• Creazione di una simulazione della linea di produzione di Otto Martin Maschinenbau GmbH il più possibile fedele alla realtà e di un algoritmo per ottimizzarla
• Verifica della plausibilità e della qualità dei dati
• Determinazione della probabilità di accadimento di diversi eventi che influenzano il processo produttivo e, su tale base, creazione di una distribuzione dei risultati
• Sviluppo di un algoritmo che analizza e controlla la produzione in modo predittivo e prescrittivo sulla base di dati obiettivo generati sinteticamente, inclusi eventuali tempi di esecuzione particolari
• Verifica dell'algoritmo risultante mediante ulteriori simulazioni per garantire la robustezza dei risultati

Informazioni sui nostri partner

Otto Martin Maschinenbau GmbH & Co. KG

Hochschule für Angewandte Wissenschaften Kempten

Specifica del progetto

L'obiettivo del progetto di ricerca è sviluppare un "sensore di cristallizzazione intelligente" per un'assicurazione qualità di alto livello nello stampaggio a iniezione e testarlo con utilizzatori finali (Exipnos GmbH, Mercedes Benz AG). Il "sensore di cristallizzazione intelligente" deve essere in grado di ridurre al minimo gli scarti dovuti a distorsione nel processo produttivo e di adottare contromisure in caso di fluttuazioni dei parametri di processo rilevanti per la qualità. La base innovativa è la combinazione di un sensore di temperatura a infrarossi (IR) ultraveloce con un modello di cristallizzazione integrato inline nell'hardware nel "sensore di cristallizzazione".

In una seconda fase, al sensore di cristallizzazione verrà aggiunto un modulo IA per realizzare un "sensore di cristallizzazione intelligente". Questo modulo utilizza i dati del sensore di cristallizzazione e i parametri di processo e ambientali dello stampaggio a iniezione registrati in modo continuo per generare inline una previsione di qualità per ogni singolo componente e genera inoltre suggerimenti per la regolazione dei parametri di stampaggio a iniezione.

Il presupposto è l'addestramento del sistema IA durante la consueta fase di campionatura all'avvio dello stampo a iniezione. La misurazione 3D sarà necessaria solo durante questo periodo di apprendimento del sistema IA; nel processo produttivo vero e proprio essa deve essere sostituita dal sistema IA per l'assicurazione qualità, il che offre significativi vantaggi in termini di tempo e costi.

Focus dei compiti dei partner di progetto

• Sviluppo di un modello di cristallizzazione idoneo all'uso inline, incluso il
• Implementazione in un algoritmo che fornisce parametri di cristallizzazione (temperatura e calore di cristallizzazione) e soddisfa i requisiti di un sensore di cristallizzazione inline utilizzabile in modo routinario in termini di tempo di esecuzione e robustezza

• Integrazione hardware del modello di cristallizzazione sviluppato mediante
• combinazione con il sensore di temperatura IR proprio per formare un "sensore di cristallizzazione", che determina e fornisce inline i parametri di cristallizzazione e li rende disponibili per ulteriori valutazioni

• Sviluppo di un sistema IA addestrato in una fase di campionatura con misurazione 3D dei componenti e che successivamente fornisce previsioni sulla qualità dei componenti e suggerimenti per la regolazione dei parametri di processo

• Test sistematico del "sensore di cristallizzazione intelligente" in condizioni reali, incluso il
• feedback con i partner di progetto necessario per la sua ottimizzazione

Risultati attesi

• Sviluppo di un algoritmo inline robusto basato su un modello di cristallizzazione, in grado di fornire in tempo reale informazioni sullo stato di cristallizzazione locale di componenti in plastica stampati a iniezione
• Integrazione hardware dell'algoritmo sviluppato in un "sensore di cristallizzazione" per l'emissione in tempo reale di parametri di cristallizzazione quali temperatura e calore di cristallizzazione
• Sviluppo di un sistema IA che, dopo una fase di apprendimento con misurazione 3D, consente di formulare affermazioni sulla qualità dei componenti, basandosi esclusivamente sui dati del sensore di cristallizzazione e sui dati di processo convenzionali di accompagnamento
• Combinazione di "sensore di cristallizzazione" e sistema IA in un "sensore di cristallizzazione intelligente" che opera in modo robusto in condizioni di produzione e soddisfa in modo affidabile i requisiti sopra indicati
• Esame delle possibilità di generare, mediante un sistema IA, suggerimenti utili per la regolazione dei parametri di processo dello stampaggio a iniezione sulla base dei dati del sensore di cristallizzazione e dei dati di processo di accompagnamento raccolti

Informazioni sui nostri partner

FOS Messtechnik GmbH

Exipnos GmbH

Fraunhofer-Institut für Mikrostruktur von Werkstoffen und Systemen IMWS

Specifica del progetto

L'obiettivo del progetto di ricerca è lo sviluppo di un controllo intelligente, basato su immagini, di valvole di micro-dosaggio per l'applicazione di fluidi nell'ordine dei nanolitri.
Nell'ambito di questo progetto deve essere sviluppato un innovativo sistema di analisi delle immagini che, sulla base del riconoscimento grafico di pattern, effettui confronti tra valori target ed effettivi delle gocce di fluido durante l'applicazione e la bagnatura della superficie e li visualizzi in immagini. Questo innovativo strumento di analisi dovrebbe consentire di analizzare la quantità di erogazione ottimale e il grado di bagnatura ottimale del fluido da applicare. In questo modo sarà possibile per la prima volta l'applicazione automatizzata di paste saldanti di uso industriale per circuiti elettronici fortemente miniaturizzati su superfici tridimensionali.

Focus dei compiti dei partner di progetto

• Analisi delle proprietà reologiche di fluidi tecnici (paste saldanti, oli, lubrificanti, vernici, flussanti ecc.) per determinare i corretti parametri di impostazione per l'applicazione di diversi fluidi con viscosità variabili
• Sulla base dei parametri determinati, un'ampia gamma di fluidi dovrebbe poter essere lavorata con il sistema di applicazione da sviluppare mediante lievi interventi sul sistema, idealmente solo a livello software
• Progettazione della valvola, incluse geometria di valvola e stantuffo nonché eventuali raggi, superfici e materiali
• Sviluppo dell'attuatore di applicazione (definizione della velocità dello stantuffo nella lavorazione dei singoli fluidi per generare la corrispondente quantità applicata)
• Studio della corsa a impulso dello stantuffo per generare una goccia ottimale
• Analisi della valvola, in funzione della viscosità del fluido, per l'applicazione di quantità specifiche

• Sviluppo di un attuatore nuovo e variabile, idoneo al controllo della valvola di dosaggio, che possa essere accoppiato in tempo reale al feedback del sistema sensoriale (approccio elettromeccanico, pneumatico o idraulico)
• Implementazione della sensoristica sviluppata da iMes Solutions GmbH per il rilevamento inline del volume del fluido e della qualità del dosaggio nel sistema di dosaggio
• Assemblaggio di tutti i componenti meccanici ed elettronici in un sistema di dosaggio compatto
• Sviluppo di un prototipo

• Implementazione di un sistema di misura basato su immagini in grado di valutare il volume del fluido e la qualità di applicazione del sistema di dosaggio sulla base di valutazioni grafiche - composto da una telecamera monocromatica e da un'unità di calcolo esterna
• Conversione di un hardware basato su immagini, a partire da un'immagine 2D, in un risultato di misura valido per quanto riguarda il volume del fluido e la qualità di applicazione
• Addestramento del programma con numerosi algoritmi matematici e basati su grafi

Risultati attesi

L'approccio basato su immagini al controllo dell'applicazione dei fluidi è una novità assoluta nel campo della tecnica di dosaggio. Questo innovativo strumento di analisi consentirà di analizzare la quantità di erogazione ottimale e il grado di bagnatura ottimale del fluido da applicare. Sarà così possibile, per la prima volta, l'applicazione automatizzata di paste saldanti di uso industriale per circuiti elettronici fortemente miniaturizzati su superfici tridimensionali. Inoltre, quantità di grasso o olio controllate con precisione possono essere applicate a componenti miniaturizzati come i microingranaggi.

Informazioni sui nostri partner

Bahner Feinwerktechnik GmbH (meccanica di precisione)

TH Köln (Università di Scienze Applicate di Colonia)

Specifica del progetto

L'obiettivo del progetto è lo sviluppo tecnologico e innovativo di uno stampo progressivo intelligente che consenta un'analisi permanente dello stato e una regolazione successiva attiva e continua durante la produzione.

Lo stato dei componenti dell'utensile soggetti a usura deve essere rilevato da sensori che forniscano informazioni sulla vita utile e sulle regolazioni successive necessarie. L'elaborazione digitale di tali informazioni tramite acquisizione, analisi, visualizzazione e valutazione dei dati, sotto forma di data management, deve essere affidata a un algoritmo da sviluppare in modo innovativo, nonché a nuovi componenti software che consentano l'uso intelligente di questi dati, l'automazione e processi di autoapprendimento.

Focus dei compiti dei partner di progetto

• Sviluppo e produzione in camera bianca di un sistema sensoriale altamente sensibile per l'impiego in stampi progressivi per la formatura dei metalli
• Determinazione di diversi concetti di sensori per la valutazione innovativa dei dati su difetti e usura nell'utensile di formatura
• Sviluppo di un sistema di microsensori per l'analisi degli scostamenti dimensionali sul pezzo di lamiera da lavorare

• Progetto e design di un innovativo diagramma forza-corsa per l'utensile intelligente, per rilevare gli effetti di pressione e pressatura nonché di movimento

• Progettazione e sviluppo dell'utensile di formatura della lamiera come stampo progressivo intelligente e implementazione della sensoristica per l'analisi dei dati
• Sviluppo del posizionamento adeguato dei sensori nell'utensile innovativo senza ostacolare i processi operativi
• Studio dei processi di ogni singola stazione dello stampo progressivo adatti a un processo meccatronico di autoapprendimento e sviluppo dei corrispondenti parametri di processo
• Sviluppo del design altamente complesso dello stampo progressivo e collegamento della tecnologia dell'informazione e della comunicazione per svolgere il ruolo di ottimizzatore della produzione

• Calcolo e sviluppo di nuovi algoritmi a partire dai dati dei processi dell'utensile intelligente
• Sviluppo di un sistema di informazione e comunicazione per elaborare i dati dei sensori e avviare misure di qualità
• Elaborazione dei dati dei sensori e visualizzazione in un sistema software innovativo e di facile utilizzo

Risultati

L'integrazione e l'implementazione del nuovo utensile nei processi produttivi, con parametri dettagliati, valori di misura e valori limite, da parte di tutti i partner coinvolti ha avuto successo.

In sintesi, i vantaggi degli sviluppi tecnologici qui presentati possono essere descritti come segue:

• Garanzia della qualità del prodotto
• Aumento della quantità prodotta
• Riduzione della produzione difettosa
• Aumento della durata degli utensili

Informazioni sui nostri partner

Brabant & Lehnert Werkzeug und Vorrichtungsbau GmbH

IMSAS - Institute for Microsensors, Actuators and Systems dell'Università di Brema