Vpenjalo prihodnosti: Razvoj pametnega vpenjala iThor za merjenje obrabe orodij z umetno inteligenco

V zadnjih letih strmo narašča zahteva po kompleksnosti in kakovosti obdelave kovin s procesom struženja. Visoko-precizni struženi deli se dandanes uporabljajo v vseh elektromotorjih, krmilni tehniki, v medicini ter seveda v avtomobilski industriji. Proces struženja spada med najbolj natančne in ponovljive proizvodne procese mehanske obdelave, a ima sočasno tudi najstrožje zahteve po natančnosti izdelave, kar zahteva brezhibno stanje stružnih nožev in drugih orodij. Za proces struženja se uporabljajo namenska orodja, ki na letni ravni predstavljajo pomemben delež stroškov potrošnega materiala. Z namenom zagotavljanja konstantne kvalitete postopka struženja se stružni noži menjajo na fiksno periodo izdelanih kosov, ki je za vsak material obdelovanca določena izkustveno, ne glede na njihovo dejansko stanje obrabe. Kakovost struženja pa ni povezana zgolj z izborom stružnega noža in s procesnimi nastavitvami, temveč tudi s kvaliteto (načinom) montaže stružnega noža v vpenjalo. V primeru neustreznega vpetja noža ali pa predolge uporabe se začne ustvarjati izmet, s čimer se poveča strošek nekakovosti – tudi več kot 75% izmeta je lahko povezanega s prekomerno obrabo ali zlomom orodja. Poleg tega prekomerno obrabljen nož bistveno (odvisno od obrabe) dvigne porabo električne energije in torej proizvodni proces naredi manj energetsko učinkovit. Logična rešitev je najti način, s katerim bi se obraba stružnega noža lahko analitično spremljala ali celo prediktivno napovedovala v skladu z obratovalnimi pogoji in kjer menjava orodja ne bi bila več pogojena z vnaprej določeno periodo. Poleg tega bi takšen sistem tudi predstavljal osnovo za samoregulacijo in lastne korekcije procesa preko povratne zanke vpenjalo - stroj.

Razvojno-tehnični del predlaganega projekta se glede na tematiko razvojnih področij deli na 3 stebre. Ključni steber, ki je osnova celotnega projekta je razvoj ustreznega algoritma in izbor ustreznih cenilk, s pomočjo katerih lahko obrabo kot kvalitativen pojav popisan z zajetimi (izmerjenimi) podatki na ponovljiv in zanesljiv način kvantificiramo. To fazi vodi Iskra ISD Strugarstvo, ki ima na podlagi več kot 70 let izkušenj na področju struženja in posledično tudi z določanjem stopnje obrabe rezilnih orodij tako z modernimi stičnimi, kot tudi z nekontaktnimi metodami. V ta namen se bomo v okviru tega razvojnega stebra povezali tudi z zunanjim partnerjem, ki bo specialist na področju razvoja algoritmov na osnovi umetne inteligence v povezavi z metodami merjenja vibracij.

Za zajem podatkov je potreben razvoj ustrezne merilne verige z vso pripadajočo strojno opremo, kar predstavlja obseg dela drugega razvojnega stebra. V okviru aktivnosti tega stebra se bo za namen preliminarnih testiranj, merilno verigo najprej realiziralo z uporabo standardnih strojnih delov; tako mehanskih, kot tudi elektronskih. Po uspešno izvedeni validaciji pa se bo razvilo popolnoma namensko elektroniko, ki bo prilagojena zahtevnim obratovalnim (industrijskim) pogojem in bo tudi omogočala malo ali veliko-serijsko izdelavo z nizkimi proizvodnimi stroški. To področje bo vodilo podjetje SkyLabs, ki ima na področju razvoja in izdelave zajemne, procesne in krmilne elektronike dolgoletne izkušnje in je v preteklosti že razvilo rešitve za podobne namenske aplikacije.

Zadnji razvojni steber je primarno aplikativne narave, znotraj katerega se bo rezultate prvih dveh razvojnih stebrov povezalo v končno delujočo celoto - končni izdelek z nazivom »Pametno vpenjalo iThor (intelligent tool holder)«. Glede na vrsto aktivnosti je delo razdeljeno med Iskro ISD Strugarstvo, ki je vodilna za razvoj in izdelavo mehanskega dela pametnega vpenjala ter na SkyLabs, ki je vodilno za razvoj namenske zajemne in procesne elektronike. Dolgoletne izkušnje obeh konzorcijskih partnerjev na področju malo in veliko-serijske proizvodnje bodo ključne bi realizaciji/izdelavi pametnega vpenjala, ki bo moralo izpolnjevati industrijski način uporabe.

Trajanje projekta: 11/2023 - 11/2025