41 I+D TRATAMIENTOS TÉRMICOS Y DE SUPERFICIES menos, después de cada décima capa y reajustar el proceso. Un consorcio germano-canadiense se ha propuesto automatizar este tipo de procesos de control. En el proyecto ‘Artificial Intelligence Enhancement of Process Sensing for Adaptive Laser Additive Manufacturing AI-SLAM’, los socios están desarrollando conjuntamente un software para fabricantes de plantas que puede utilizarse para ejecutar procesos LMD de forma automática. Para ello, el sistema registra automáticamente las geometrías durante el proceso de recubrimiento, detecta las desviaciones del contorno especificado y reajusta los parámetros del proceso, como la velocidad de avance. Los parámetros de control optimizados se calculan con la ayuda de la inteligencia artificial. El software analiza un conjunto de datos más amplio y aprende de forma independiente a mejorar iterativamente el proceso. El hito más reciente del proyecto de tres años fue la puesta en marcha de la funcionalidad del software tanto para los componentes de escaneo como para la planificación automática de la trayectoria en las instalaciones del Fraunhofer ILT. COLABORACIÓN GERMANOCANADIENSE PARA MÁS APLICACIONES DE IA Por parte alemana, el Instituto Fraunhofer de Tecnología Láser ILT de Aquisgrán y el desarrollador de software BCT de Dortmund participan en AI SLAM. En Canadá, el proyecto está coordinado por el Consejo Nacional de Investigación de Canadá NRC. Un equipo de la Universidad McGill (Montreal) se encarga de la parte de investigación del proyecto, mientras que Braintoy (Calgary) participa en la programación de los algoritmos de aprendizaje automático. Apollo Machine and Welding Ltd de Alberta participa en el proyecto como proveedor de servicios industriales para LMD. Los puntos centrales del proyecto son bastante complejos: básicamente, hay que recopilar y procesar sistemáticamente la mayor cantidad posible de datos de proceso. A partir de estos datos, las complejas rutinas aprenden automáticamente cómo puede optimizarse el control del proceso para, en última instancia, producir más con menos esfuerzo. Los socios canadienses siguen desarrollando la tecnología LMD para empresas de reparación como Apollo, que utiliza varias toneladas de material al año para la reparación de piezas de desgaste, como el diente de la trituradora de rocas. Por ello, las expectativas de aumento de la eficiencia mediante el control automatizado del proceso son elevadas. El trabajo del proyecto en ambos continentes funciona sin problemas gracias a las reuniones periódicas por vídeo y a los documentos en línea elaborados conjuntamente. En las visitas virtuales al laboratorio, los socios se han familiarizado con los entornos de software y hardware de cada uno. Para intercambiar datos de procesos e implementar losmodelos de aprendizaje automático, se ha puesto a disposición de todos los socios del proyecto la plataforma web propia de Braintoy, denominada mlOS (Machine Learning Operating System). El proyecto AI-SLAM se desarrollará hasta marzo de 2024 como parte del programa de financiación 3+2 con Canadá. El programa está financiado por parte de Alemania por el Ministerio Federal de Educación e Investigación y por parte de Canadá por el NRC. Se centra en el uso de la Inteligencia Artificial para desarrollar nuevas tecnologías para la producción industrial. Los proyectos individuales proceden de una gran variedad de industrias. Las aplicaciones potenciales abarcan un amplio abanico, desde los sectores de la minería y la energía, pasando por la industria del automóvil y las telecomunicaciones, hasta la construcción y la gestión de infraestructuras. n Las piezas de desgaste, como este diente de trituradora de piedra con un diámetro exterior de unos 140 mm, se restauran con el proceso LMD. Gracias a la IA, se optimizarán los procesos de reparación de superficies irregulares. Foto: Apollo Machine and Welding Ltd, Canadá. Un consorcio germanocanadiense estudia aplicar la IA en procesos de fabricación aditiva
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