Manutenzione Predittiva – Progetto sull’usura degli utensili di mandrino

Intelligenza artificiale al servizio del tuo impianto
       Scritto da Simone Vuotto

In questo articolo descriviamo il progetto per la predizione dell’usura di utensili impiegati in lavorazioni meccaniche, realizzato in collaborazione con Cembre S.p.A. Il progetto è stato motivato dalla volontà di Cembre di ridurre gli sprechi di materiale in produzione, sia inerenti agli articoli da lavorare che agli utensili stessi, e al contempo ridurre il numero di manutenzioni non programmate dovute a un eccessivo utilizzo di utensili usurati.

Il livello di usura degli utensili ricopre un aspetto importante nelle lavorazioni meccaniche in ambito industriale. Il deterioramento di questi utensili, se non adeguatamente gestito, determina una diminuzione della qualità dei pezzi prodotti, una diminuzione della produttività e un aumento dei costi dovuto al maggior materiale di scarto e a un incremento delle manutenzioni impreviste.

Per queste ragioni, molte aziende si stanno attrezzando per il monitoraggio di questi utensili grazie all’utilizzo di nuove tecniche di Intelligenza Artificiale (vedi l’articolo “Tool Wear Monitoring with Artificial Intelligence Methods: A Review” pubblicato sulla rivista scientifica “Journal of Manufacturing and Materials Processing”).

Cembre, azienda leader nella produzione di connettori elettrici e attrezzature per la loro installazione, ha deciso di affidarsi all’esperienza degli specialisti di T4SM per la realizzazione di uno strumento di analisi del livello di usura degli utensili di un mandrino Robodrill a 5 assi con controllo numerico Fanuc, usati nella foratura di una particolare lega metallica.

Nella prima fase del progetto abbiamo studiato, con il supporto degli ingegneri di Cembre, il macchinario in questione e abbiamo predisposto la strumentazione e la sensoristica necessaria per l’acquisizione in alta frequenza dei segnali di interesse.

Successivamente abbiamo progettato e implementato alcuni moduli software per consentire l’acquisizione e il processamento di questi dati. Grazie a questi software sono stati raccolti i dati di diversi utensili nell’arco di un periodo di tempo prolungato. Inoltre, è stato fornito un ulteriore software per permettere agli operatori specializzati di Cembre di inserire il livello oggettivo di usura di un utensile, misurati con un microscopio elettronico, durante vari momenti nella fase di vita dell’utensile.

Nella fase successiva, i dati raccolti sono stati analizzati e utilizzati per valutare diversi tipi di algoritmi. Il risultato di questa analisi è stato un modello di classificazione di usura addestrato con i dati raccolti fino a quel momento. Il modello risultante è stato poi validato con nuovi dati, arrivando ad un livello di accuratezza superiore al 90%.

Infine, nell’ultima fase del progetto, il modello costruito nella fase precedente è stato messo in produzione, rendendolo fruibile agli operatori della macchina tramite un pannello operatore.

Questo programma rende accessibile all’operatore il lavoro svolto fino a questo punto in modo intuitivo: permette di visualizzare, per ogni utensile registrato, il livello di usura e il numero di fori fatti da quest’ultimo fino a questo momento. Inoltre, permette all’operatore di indicare facilmente quali punte sono state montate sul mandrino e di gestire quelle a magazzino.

Il lavoro si è concluso con la messa in produzione del modello di machine learning atto a identificare in modo continuativo il livello di usura delle punte usate sul mandrino.

Questo ha portato al raggiungimento dell’obiettivo prefissato dal cliente: un miglioramento nel monitoraggio e della gestione degli utensili impiegati durante le lavorazioni meccaniche, riducendo gli sprechi di materiale e i fermi macchina e di conseguenza i costi di produzione.

Il lavoro svolto ha portato inoltre alla pubblicazione dell’articolo scientifico “A New Architecture Paradigm for Tool Wear Prediction during AISI 9840 Drilling Operation”, presentata il 24/11/2023 alla 5° Conferenza Internazionale sull’Industria 4.0 e Smart Manufacturing di Lisbona dagli Ing. Munaro e Tavormina di Cembre.

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