Deere recorre à IA para resolver problemas de porosidade de soldagem

A soldagem é parte integrante da indústria de fabricação de equipamentos pesados, e um dos desafios que os técnicos enfrentam durante a soldagem é a porosidade – a presença de cavidades no metal de solda.

Essas cavidades enfraquecem a resistência da solda e exigem retrabalho ou até mesmo o descarte de toda a peça defeituosa.

Isso pode ser caro e demorado. Embora engenheiros de solda treinados possam detectar porosidade com inspeção auditiva e visual, esses engenheiros podem ser difíceis de encontrar. Eles também podem ter dificuldade em ouvir ou ver defeitos em configurações de fábrica barulhentas e esfumaçadas.

Os sistemas de monitoramento automatizado existentes geralmente apresentam uma alta taxa de falsos positivos, diminuindo a produção e aumentando os custos.

A John Deere, que fabrica máquinas agrícolas, de construção e florestais, fez uma parceria com a Intel para construir uma solução baseada em inteligência artificial (IA) para esse problema.

As soluções de visão de máquina têm sido difíceis de criar para aplicações de soldagem devido a ambientes extremamente agressivos com fumaça e faíscas que podem dificultar o posicionamento da câmera.

Para superar esses desafios, trabalhamos com a John Deere e nossos parceiros para criar uma solução de IA com uma câmera colocada perto da solda, fornecendo insights além das capacidades do olho humano.

Aproveitando o kit de ferramentas Intel OpenVINO (Visual Inference and Neural Network Optimization), a solução examina o streaming de vídeo quadro a quadro, procurando defeitos.

Quando os defeitos são identificados pelo modelo de IA, a solução desliga instantaneamente o robô de soldagem para que um técnico possa intervir com segurança. Tentativas anteriores em toda a indústria para lidar com problemas de porosidade de solda durante o processo de soldagem nem sempre foram bem-sucedidas. Se essas falhas forem encontradas posteriormente no processo de fabricação, elas exigirão retrabalho ou até mesmo descarte de montagens completas, o que pode ser dispendioso e disruptivo.

Com base em nosso piloto com a Deere, a solução pode detectar defeitos de porosidade com precisão de até 97,14% – uma enorme economia de custo e produtividade para os fabricantes. A solução autônoma não depende de nenhuma fonte de alimentação de terceiros ou do modelo de robô de solda, tornando-a verdadeiramente escalável.

O sistema integrado de ponta a ponta também permite que os fabricantes conectem equipamentos de soldagem novos e existentes, capture vários fluxos de dados de imagem com uso intensivo de computação e implante modelos de aprendizado de máquina em dispositivos de borda.

É claro que os desafios da qualidade da solda não são exclusivos da John Deere. O que é único é a abordagem da Deere. Os engenheiros da empresa estão se apoiando em IA e visão de máquina para automatizar a inspeção de qualidade, permitindo que detectem problemas à medida que ocorrem para impulsionar a tomada de decisões rápidas no chão de fábrica, automatizar o processo de controle de qualidade para melhorar a qualidade, reduzir custos e aumentar o rendimento da fábrica.

Ao trabalhar com a Deere, nosso foco era garantir a longevidade da solução para dar suporte a outras necessidades de qualidade ou eficiência que a empresa possa ter no futuro.

Este é um grande aprendizado para as empresas que desejam adicionar inteligência aos equipamentos, processos e gerenciamento de fabricação existentes. É vital fazer parceria com fornecedores de soluções que possam ajudar a resolver os desafios de hoje, garantindo a interoperabilidade e a escalabilidade para flexibilidade e facilidade de uso no futuro.

“A soldagem é complicada. Esta solução de IA tem o potencial de nos ajudar a produzir nossas máquinas com mais eficiência do que antes”, disse Andy Benko, diretor de qualidade da unidade de construção e silvicultura da Deere.