Como IA e Aprendizado de Máquina Revolucionam a Usinagem CNC

Da cadeia de suprimentos até a peça finalizada e instalada, a otimização incremental estará no centro do trabalho de manufatura futuro. O que será necessário para tornar a otimização mais automatizada? Inteligência de máquina e aprendizado de máquina. Exploramos.

O motor da manufatura de hoje reside dentro da usinagem CNC. Mas para onde o CNC está indo? Em direção a otimização contínua e automatizada, dizem especialistas da indústria e acadêmicos.

Otimização pode soar como um conceito simples, mas é complexa — especialmente para automatizar. Há tanta tecnologia subjacente, incluindo software e dados — e interpretação humana — necessários para tornar a automação na manufatura uma realidade.

Olhamos para duas áreas que devem realmente causar impacto dentro de sistemas CNC: aprendizado de máquina e inteligência artificial, ou "IA". Inteligência artificial — seja de algoritmos baseados em software, sondas inteligentes ou comando de voz — é uma metade do quebra-cabeça da otimização. A outra metade é aprendizado de máquina.

Aprendizado de máquina pega dados de máquina e, em teoria, auto-otimiza ou muda de curso para tomar ação corretiva. Isso não significa que não há envolvimento humano. Pelo contrário, significa que há envolvimento humano consistente que define e refina ou ensina uma máquina os parâmetros de otimização — via avaliação analítica, simulação, programação e teste.

Imagine sistemas com mais utilidade preditiva que reportam informações matizadas de máquina e construção de peças e são pré-programados para ajustar e auto-agendar tempo de inatividade ou disparar atividades de máquina em uma célula mais saudável. Imagine sistemas operacionais de máquina que podem se comunicar e agir com maquinistas por comando de voz.

O que está sendo feito hoje para levar a indústria mais perto deste estado futuro? Falamos com o co-fundador e CEO da MachineMetrics, Bill Bither, e outros para descobrir.

IA e Aprendizado de Máquina em Máquinas CNC: O Valor da Visibilidade

Com formação em engenharia mecânica e conhecimento de manufatura na indústria aeroespacial e de defesa, Bither reconheceu uma necessidade de software de processo mais matizado e em tempo real na manufatura. Bither passou cinco anos na Hamilton Sundstrand, uma divisão da United Technologies, onde projetou sistemas hidráulicos.

"Há uma oportunidade de alavancar dados para realmente entender o que está acontecendo no chão de fábrica e tomar decisões melhores", diz Bither. "O desafio é que é bem difícil conectar a máquinas. Então começamos uma empresa há pouco menos de cinco anos para aumentar a visibilidade da produção tornando fácil conectar a máquinas CNC."

MachineMetrics fornece visualização em tempo real de análises de máquinas CNC — ou o que Bither chama de "análises descritivas" que permitem a uma empresa ver métricas de produção precisas, como taxas de utilização, e rastreá-las até metas de produção. Há várias outras áreas de análises que ele fornece informações, incluindo dados diagnósticos, preditivos e prescritivos.

O resultado: aumentos de throughput e eficiência de 20% ou mais em sua base de 100 clientes de fabricantes de médio a grande porte. Dado seu grande conjunto de dados através de milhares de máquinas, a plataforma MachineMetrics também inclui benchmarking — que ajuda empresas a se medirem contra pares e manterem-se competitivas.

Tomar decisões melhores não é só sobre investir em equipamento, diz Bither. Com dados de produção mais detalhados, fabricantes podem avaliar quais processos precisam ser otimizados. Dados diagnósticos podem ajudar equipes de manutenção e fabricantes de máquinas a melhorar funções e criar um loop de feedback do mundo real.

Dados preditivos permitem que equipes entendam condições e quando CNCs precisarão de ajuda. Análises prescritivas capitalizam nas condições para oferecer direção e orientação oportuna a operadores.

Usinagem CNC Inteligente: Alarmes, Gatilhos e Monitoramento de Fuso

"IA é um termo muito genérico", diz Bither. "Se um humano não tem que rodar um cálculo na cabeça e a máquina faz, isso poderia ser considerado 'IA'. Com aprendizado de máquina, há alguns casos de uso muito específicos para isso... Há aprendizado de máquina supervisionado, que requer treinamento e feedback, e aprendizado de máquina não supervisionado que não requer."

Entender falha de fuso ou classificar automaticamente tempo de inatividade poderia requerer aprendizado de máquina, explica Bither. Alertas disparados por lógica simples que notificam um operador que uma máquina parou três vezes hoje não é necessariamente aprendizado de máquina per se — mas é o tipo de algoritmo inteligente baseado em regras que ajuda operadores humanos a rastrear e gerenciar sistemas facilmente.

Tecnologia baseada em inteligência torna o trabalho de um operador mais proativo. Informação bem cronometrada pode ser a diferença entre perder dias de lucro de um CNC e ser capaz de agendar e organizar caminhos alternativos para metas de produção.

Automação e inteligência baseada em sensores inteligentes também chegaram ao gerenciamento de estoque e soluções de vending para ferramentas. Aprenda a assumir o controle e reduzir desperdícios em gastos de suprimentos.

IA e Aprendizado de Máquina Permitem Decisões Mais Inteligentes e Entendimento Mais Profundo de Falha de Ferramenta, Vida da Ferramenta e Qualidade da Peça

MachineMetrics não está sozinha. Engenheiros no Advanced Manufacturing Research Centre's Factory 2050 em Sheffield, Reino Unido, também estão usando IA e aprendizado de máquina para utilização de máquina. Eles estão usando hardware de edge computing para rastrear consumo de energia em componentes de suspensão automotiva. Eles também trabalham com Tinsley Bridge para monitorar processos de manufatura.

"Interrogar nossas taxas de utilização de máquina significa que temos melhor visibilidade do que estava sendo fabricado e quando, e a capacidade de avaliar se estamos agendando efetivamente", diz Russell Crow, diretor de engenharia na Tinsley Bridge, em um artigo da Metrology News.

A próxima fase deste projeto é ensinar as máquinas a aprender e detectar componentes não conformes em produção e encontrar desgaste de ferramenta inconsistente que poderia afetar qualidade da peça.

"Os insights que a IA fornecerá nos permitirão identificar quando nossas máquinas requererão intervenção para trocas de ferramenta, ou por quanto tempo podemos rodá-las sem intervenção", diz Crow. "Prever falha de ferramenta e prolongar vida da ferramenta também afetará nossas taxas de primeira vez certa, reduzindo peças não conformes e aumentando produtividade."

Você precisa de uma pergunta técnica respondida? Pergunte à Equipe Técnica de Metalurgia MSC no fórum.

Automação na Manufatura Libera Tempo para Resolução Crucial de Problemas

O futuro da usinagem será sem dúvida mais automatizado. Com uma iminente lacuna de habilidades e evolução tecnológica acontecendo simultaneamente, a automação elevará o valor de trabalhadores que programam, solucionam problemas e mantêm sistemas CNC automatizados e peças fabricadas.

Designers industriais, engenheiros de processo e operadores de máquina trabalharão mais próximos do que nunca, esperam especialistas da indústria.

"[A] maioria dos fabricantes acredita que a causa nº 1 da escassez de habilidades é 'mudança no conjunto de habilidades devido à introdução de nova tecnologia avançada e automação'", escrevem o Manufacturing Institute e Deloitte em seu relatório de 2018 sobre lacuna de habilidades e futuro do trabalho.

Para aprender muito mais sobre habilidades futuras necessárias no chão de fábrica, leia "Indústria 4.0: Habilidades de Manufatura Necessárias em Fábricas Inteligentes."

Mas chegar a um lugar de automação requer programação complexa de máquina e integração mais profunda de tecnologias baseadas em internet e nuvem. O futuro, por falta de palavra melhor, será otimizado para ser ótimo para produção. E habilidades digitais, junto com pensamento crítico suave e habilidades de gestão de pessoas, também são necessárias, per o estudo Deloitte e Manufacturing Institute, que escreve:

"Na manufatura, isso geralmente se traduz em resolver problemas em produção, como ter a capacidade de identificar falhas de qualidade com peças saindo de uma linha de produção automatizada e, mais importante, tomar ações que remediassem o problema em tempo real."

Crow, da Tinsley Bridge, concorda. Qualidade futura vem de otimização de processo e máquina juntas.

"No futuro, os insights em nossos dados nos permitirão rodar nossas máquinas mais efetivamente, para que possamos liberar tempo para nossos engenheiros trabalharem em tarefas de valor agregado como programação para múltiplos trabalhos ou máquinas, criando uma fábrica mais inteligente que nos ajudará a fabricar produtos tecnologicamente avançados", diz Crow.

Quão doloroso é o processo de recalibração de máquina para você? Fale sobre isso no fórum. [registro necessário]