El proyecto de investigación DarWIN

El proyecto de investigación DarWIN acelera el aprendizaje de las máquinas de varios fabricantes

Máquinas de varios fabricantes El programa de colaboración entre plus10, SKZ y Sumitomo (SHI) Demag identifica los avances de la IA y cómo las máquinas de moldeo por inyección de múltiples fabricantes pueden aprender unas de otras.

La spin-off de Fraunhofer plus10 ha llevado a cabo una investigación orientada a la aplicación junto con el Centro de Plásticos del Sur de Alemania SKZ. Como parte de su proyecto de investigación DarWIN, se han desarrollado nuevas herramientas de optimización de procesos basadas en la IA y dirigidas específicamente a las máquinas de inyección. Sumitomo (SHI) Demag fue seleccionada para realizar la serie final de pruebas de investigación.

Este ambicioso proyecto, que constituye un faro para el aprendizaje automático de las máquinas en el futuro, se ha centrado en el desarrollo de modelos de aprendizaje continuo que ofrezcan una mayor calidad de moldeo en tiempos de ciclo más cortos, durante las 24 horas del día. Para llevar a cabo esta estrategia global y facilitar las reacciones autónomas a situaciones de producción individuales, el equipo de investigación ha captado el valioso aprendizaje profundo de diferentes fabricantes de maquinaria.
 
El proyecto de investigación DarWIN acelera el aprendizaje de las máquinas de varios fabricantes
Equipo del proyecto de investigación DarWIN (LTR Dr. Thorsten Thümen de Sumitomo (SHI) Demag, Felix Georg Müller de plus10, Christoph Mussauer de SKZ, Marco Fischer y Melanie Rohde de Sumitomo (SHI) Demag).

 

Tras un programa de I+D iniciado a mediados de la década de 2020, los avances se aceleraron en 2021 con una serie de pruebas de aprendizaje automático facilitadas por la spin-off plus10 de Fraunhofer y el centro de plásticos SKZ. Etiquetado como proyecto de investigación DarWIN, este programa de IA se centró específicamente en la recopilación de comportamientos de procesamiento detallados y transferibles de múltiples modelos de máquinas de moldeo por inyección utilizando datos de máquina de alta frecuencia.

Gracias a la transferibilidad de los modelos de aprendizaje automático preformados, el proyecto DarWIN demuestra que las máquinas individuales de distintos fabricantes tienen la capacidad de aprender unas de otras. En realidad, esto significa que los modelos de comportamiento individuales de una máquina concreta no tienen que volver a aprenderse por completo cada vez. En su lugar, pueden adaptarse a la máquina y a la aplicación del producto mediante pequeños ajustes automatizados.

Esta capacidad de adaptación a las condiciones imperantes, por ejemplo, las características de la materia prima y las condiciones ambientales, proporciona pruebas sólidas de que los patrones de procesamiento y los modelos de comportamiento son transferibles a máquinas de tamaño y tecnología similares, independientemente del fabricante.
 

Pruebas de IA realizadas en máquinas Demag de Sumitomo (SHI)

 

Recientemente, plus10 y el SKZ han realizado una serie de pruebas piloto de IA en máquinas Demag de Sumitomo (SHI). Gracias a la conectividad de alta frecuencia de la máquina, las máquinas Sumitomo (SHI) Demag proporcionan la plataforma ideal para poner a prueba los algoritmos de plus10.

Al ofrecer una comunicación en tiempo real en el rango de los milisegundos, los avanzados controladores de máquinas de la empresa están “preparados para la IA”. Esta interfaz digital universalmente compatible permite una comunicación perfecta entre todos los activos de la maquinaria. Además, facilita la implementación de herramientas de optimización basadas en IA de aprendizaje continuo. Consiguiendo una productividad óptima en todo momento y permitiendo nuevos avances en el diseño de la interfaz, el aprendizaje continuo y los desarrollos de software basados en IA.

Al proporcionar este entorno de prueba real, Sumitomo (SHI) Demag sigue demostrando cómo la empresa está abordando de forma proactiva las innovaciones que vienen, ofreciendo una automatización inteligente y dando forma activamente al futuro del moldeo por inyección.

Apoyo a la producción sostenible de plásticos

Los resultados de la simulación de la prueba refuerzan el fuerte énfasis de la industria en la transformación sostenible de los plásticos. En concreto, la tecnología plus10 permite el procesamiento estable de materiales sensibles y heterogéneos, como los reciclables termoplásticos postconsumo y los elastómeros de curado rápido. De este modo, apoya toda la eficiencia y las características definitorias de una economía de procesamiento de plásticos totalmente circular.

El proyecto de investigación DarWIN fue financiado por el Ministerio Federal de Educación e Investigación (código de financiación BMBF 01IS20066). Los resultados, que concluyeron el 31 de diciembre de 2021, se están procesando e incorporando al software plus10. Está previsto publicar los resultados detallados a finales de 2022. Se compartirán actividades adicionales y demostraciones en vivo de los resultados del desarrollo en eventos especializados, incluyendo el ‘Encuentro de Moldeo por Inyección Digital’ que se celebrará en el SKZ de Würzburg.