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Aprendizagem automática

Projeto Fraunhofer ML4P melhora a eficiência do fabrico industrial

12/05/2022
A inteligência artificial é aplicada regularmente em áreas como a análise de imagem e o reconhecimento de voz. No entanto, o seu potencial ainda é pouco utilizado no setor da produção industrial. Vários institutos Fraunhofer desenvolveram recentemente uma solução, no âmbito do Projeto ‘ML4P — Aprendizagem automática na Produção’, que tem como objetivo tornar o fabrico industrial muito mais eficiente, através do recurso à aprendizagem automática. A solução desenvolvida inclui um novo software que pode ser facilmente aplicado em processos de produção já existentes.
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Processo de endurecimento de prensas usado no processamento de chapas metálicas na Fraunhofer IWU em Chemnitz. Os dados de máquinas são analisados através de aprendizagem automática para um processo mais eficiente. Imagem: Fraunhofer.

A indústria de produção é um elemento fundamental para a economia de vários países. Segundo dados do Instituto Federal de Estatística alemão, em 2017, apenas na Alemanha existiam mais de 700.000 empresas industriais com cerca de 7,4 milhões de funcionários, gerando uma receita de mais de 2 mil milhões de euros. Empresas dos setores automóvel, da engenharia elétrica, da engenharia mecânica, da produção alimentar, dos plásticos e da química contribuem para esta força económica. Muitas destas empresas utilizam grandes frotas de equipamentos e instalações de produção complexas. Máquinas modernas equipadas com extensos sensores fornecem uma quantidade crescente de dados, resultando num enorme potencial de otimização da produção, através da análise de dados com recurso à inteligência artificial (IA) e a aprendizagem automática (AA).

Um consórcio formado por vários institutos Fraunhofer procura aproveitar o potencial anteriormente inexplorado em benefício da indústria. No âmbito do Projeto Lighthouse ‘ML4P - Aprendizagem Automática na Produção’, com a duração de quatro anos e liderado pelo Instituto Fraunhofer para Optrónica, Tecnologias e Exploração de Imagem IOSB, o consórcio criou uma solução eficiente, baseada em tecnologias Machine Learning (ML) que as empresas podem utilizar para otimizar os seus processos de produção.

O ML4P utiliza uma abordagem combinada, composta por um modelo de processo com base científica e pelas ferramentas de software dele resultantes. O objetivo é tornar a produção mais rápida e mais eficiente em termos energéticos e de recursos. O pacote de software baseado na AA pode, por exemplo, analisar dados de máquinas para descobrir contextos ocultos e utilizá-los para otimizar o processo de fabrico. É também capaz de melhorar continuamente a produção graças à sua capacidade de aprendizagem, com grandes benefícios para a qualidade final dos produtos.

Modelo de processo multifásico

No entanto, o software é apenas uma parte da abordagem do ML4P - o seu modelo de processo funciona como uma base essencial. Christian Frey, chefe de Sistemas de Medição, Controlo e Diagnóstico do Fraunhofer IOSB e gestor do projeto ML4P, afirma: “Nós não nos limitamos a aparecer com uma solução de software completa para uma empresa - em vez disso, guiamo-los através do modelo de processo, adotando uma abordagem metódica, passo a passo”.

O primeiro passo é analisar o estado atual do processo de produção. Com base nos resultados, os especialistas identificam áreas potenciais de otimização, estabelecem metas e desenvolvem um conceito para implementação do ML4P. No passo seguinte, verificam se o conceito pode realmente ser implementado com a maquinaria disponível e respetivos dados e como ele se alinha com os objetivos da empresa.

“O modelo de processo é dividido em várias fases que se constroem umas sobre as outras. A decisão de uma empresa optar de facto pela ML4P só é tomada quando há a certeza de que o conceito é viável, fácil de implementar e economicamente razoável”, diz Lars Wessels, gestor de projeto adjunto do ML4P.

O passo seguinte envolve a transformação dos dados do processo da maquinaria num modelo de informação digital abrangente. Neste processo, o conhecimento especializado é tão importante como os dados. Os engenheiros envolvem-se ativamente e contribuem com o seu conhecimento sobre todas as etapas do processo, incluindo as tarefas específicas e interações das máquinas. O conhecimento especializado é integrado no pipeline do ML4P, que aprende um modelo de processo a partir dos dados de máquinas. Seguem-se a implementação e as operações de teste. Finalmente o modelo de processo é implementado e a produção diária começa.

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Modelo de processo ML4P para implementação de métodos de aprendizagem automática na produção industrial. Imagem: Fraunhofer.

Ferramentas flexíveis e padrões da indústria

O pacote de software oferece uma gama de ferramentas para implementar uma produção otimizada pela AA, incluindo ferramentas genéricas para tarefas típicas, como a monitorização do estado de funcionamento de uma máquina. Estas são compatíveis com uma série de interfaces de comunicação industrial, tais como OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture). Sempre que possível, os investigadores do Fraunhofer tentaram evitar o uso de protocolos de software proprietário, confiando em vez disso em padrões estabelecidos e interfaces de programação.

Outros pontos fortes deste conceito são a sua escalabilidade e flexibilidade. Uma vez em funcionamento, cada módulo pode ser personalizado a qualquer momento e utilizar os novos dados recebidos para atualizar continuamente o modelo de processo e, assim, destacar potencial para uma maior otimização. Pode ser integrada maquinaria nova, bem como a maioria das máquinas mais antigas - mesmo as que têm 30 ou 40 anos". O que está em causa não são propriamente as máquinas, mas o facto de serem capazes de fornecer dados adequados, por exemplo, se estão equipadas com sensores dedicados", diz Wessels. As empresas mais pequenas também podem aplicar o ML4P, mesmo que queiram apenas otimizar partes específicas de um processo de fabrico.

“Muitas empresas ainda são céticas quanto ao uso da inteligência artificial ou AA porque ainda não reconheceram o enorme potencial que a aprendizagem automática traz para a produção. No entanto, a plataforma modular da Fraunhofer proporciona transparência, flexibilidade e escalabilidade, reduzindo assim a barreira à entrada”, diz Frey.

A equipa do ML4P já testou o conceito integrado em vários campos de aplicação. No Fraunhofer Institute for Machine Tools and Forming Technology IWU foram desenvolvidas soluções para a modelagem de chapa metálica a quente. O Fraunhofer Institute for Factory Operation and Automation IFF otimizou a produção de filtros de membrana e o Fraunhofer Institute for Mechanics of Materials IWM testou o pacote de software numa fábrica de dobragem de vidro. As ferramentas de software foram continuamente melhoradas com base na experiência adquirida durante estes testes no terreno.

“Estamos muito felizes pelo facto de o ambicioso projeto ML4P ter sido concluído com sucesso após quatro anos de trabalho. Pela primeira vez, as empresas do ramo da fabricação têm a oportunidade de experimentar todo o potencial de otimização que a aprendizagem automática pode trazer para a produção”, diz Frey.

Projeto Lighthouse Fraunhofer ML4P

A Fraunhofer utiliza os seus Projetos Lighthouse para definir as prioridades das tecnologias-chave e desenvolver soluções práticas.

“Machine Learning for Production - ML4P”

Objetivo: Aplicar processos de inteligência artificial num contexto industrial para aumentar a eficiência.

Duração do projeto: 2018–2022

Institutos parceiros:

• Fraunhofer Institute for Optronics, System Technologies and Image Exploitation IOSB (líder do projeto)

• Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems IAIS

• Fraunhofer Institute for Factory Operation and Automation IFF

• Fraunhofer Institute for Industrial Mathematics ITWM

• Fraunhofer Institute for Mechanics of Materials IWM

• Fraunhofer Institute for Machine.

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