LMD es una tecnología de fabricación aditiva, que permite la impresión 3D genérica de grandes piezas de metal. El sector de la fabricación aditiva está en crecimiento, ya que permite la producción de componentes complejos en plazos de entrega cortos. Sin embargo, la falta de control suficiente permanece como una barrera y puede resultar en una refundición innecesaria, residuos y un aumento de los tiempos de impresión 3D. Esto reduce tanto beneficios como eficacia.
Este experimento tiene como objetivo resolver las limitaciones actuales en la monitorización y control online del procesado láser, de manera que EMO pueda aprovechar todos los beneficios de la fabricación aditiva y crear productos de mejor calidad.
EMO utiliza actualmente LMD. Como parte de su proceso, EMO necesita reunir y analizar cantidades significativas de datos. Un flujo de trabajo más eficiente podría permitirle completar más proyectos sin necesidad de hacer una mayor inversión. En este experimento se desarrolló un sistema que aprovecha los nuevos avances en inteligencia artificial (IA) en el análisis de imágenes y la obtención de datos a partir de imágenes. La nueva tecnología, denominada CyPLAM, es una aproximación a la monitorización online de LMD. Emplea principios de deep-learning para permitir el control de calidad y la monitorización online y en tiempo real de características clave, tales como dilución y revestido. CyPLAM has sido validado mediante el testado en una aplicación de reparación utilizando LMD.
CyPLAM soluciona los condicionantes de calidad de las piezas creadas con LMD, poniendo a EMO en ventaja, ya que son los primeros en utilizar esta tecnología. Futuros usuarios de CyPLAM pueden contar con un recorte en los costes de producción de más del 30%, además de producir un producto de mayor calidad que requiere menos refundición. En general, los usuarios finales pueden esperar un ahorro del 20% en los costes operacionales y una reducción del 30% en los plazos de entrega, en comparación con las aproximaciones tradicionales.
AIMEN utilizará la tecnología CyPLAM para apoyar su sistema CLAMIR recientemente lanzado, un sistema de control de procesos comercial para la Fabricación Laser Aditiva (Laser Additive Manufacturing).
La experiencia y conocimiento adquiridos durante este experimento permiten al CESGA obtener nuevos proyectos y contratos en la industria. También han creado un curso de formación en machine learning.
La impresión 3D y otras tecnologías de la fabricación aditiva han tenido un gran impacto en la industria de fabricación europea, permitiendo una creación y prototipado de piezas rápido y flexible. Esta industria es hogar de muchas pymes debido al comparativamente bajo coste de entrada, y está creciendo rápidamente.
Beneficios:
1. Utilizando recursos HPC, EMO puede reducir los costes operacionales un 20% y ahorrar más de 2.000 horas de máquina al año.
2. Los usuarios de CyPLAM pueden mantenerse competitivos en el mercado global de la Fabricación Aditiva.
3. Como resultado del conocimiento ganado en este experimento, CESGA está ofreciendo un servicio nuevo de machine learning (Saas) basado en TensorFlow.
EMO es una pyme eslovena especializada en la producción de herramientas y troqueles para estampado, especialmente chapa, en las industrias automovilística y aeroespacial. EMO utiliza la tecnología de láser cladding (Laser Metal Deposition, LMD). AIMEN es una organización sin ánimo de lucro española experta en tecnologías láser, procesos de fabricación y el desarrollo de sistemas de monitorización para aplicaciones industriales.
El proyecto EuroCC ha recibido financiación de la Empresa Común Europea de Informática de Alto Rendimiento (European High-Performance Computing Joint Undertaking- EuroHPC-JU) en virtud del acuerdo de subvención No 101101903. La EuroHPC-JU recibe apoyo del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea y de Alemania, Bulgaria, Austria, Croacia, Chipre, Dinamarca, Eslovenia, España, Estonia, Finlandia, Grecia, Hungría, Irlanda, Italia, Lituania, Letonia, Polonia, Portugal, República Checa, Rumania, Suecia, Reino Unido, Francia, Países Bajos, Bélgica, Luxemburgo, Eslovaquia, Noruega, Suiza, Turquía, República de Macedonia del Norte, Islandia y Montenegro.
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