Les constructeurs de machines canadiens reçoivent de nombreuses commandes des industries minière et pétrolière. Par exemple, les dents des concasseurs de roches utilisés par l’industrie minière doivent être régulièrement révisées. Grâce au procédé de dépôt de matériau au laser (LMD = Laser material deposition), les industries peuvent appliquer de nouvelles couches sur la pièce usée jusqu’à ce que la forme géométrique d’origine soit reconstituée.
Le piège de ce processus de réparation est l’usure inégale de la pièce, ce qui signifie que des couches d’épaisseur variable doivent être appliquées. Un opérateur doit mesurer ce phénomène après chaque étape de revêtement ou au moins après chaque dixième couche et réajuster le processus.
Un consortium germano-canadien s’est donné pour mission d’automatiser ce type de processus de contrôle. Dans le cadre du projet « Artificial Intelligence Enhancement of Process Sensing for Adaptive Laser Additive Manufacturing AI-SLAM« , les partenaires développent conjointement un logiciel pour les fabricants d’installations qui peut être utilisé pour exécuter automatiquement les processus LMD. À cette fin, le système enregistre automatiquement les géométries pendant le processus de revêtement, détecte les écarts par rapport au contour spécifié et réajuste les paramètres du processus, tels que la vitesse d’avance.
Les paramètres de contrôle optimisés sont calculés à l’aide de l’intelligence artificielle. Le logiciel analyse un ensemble de données plus important et apprend de manière autonome comment améliorer le processus de manière itérative. L’étape la plus récente de ce projet de trois ans a été la mise en service de la fonctionnalité logicielle pour le balayage des composants et la planification automatique de la trajectoire à l’installation Fraunhofer ILT.
Une collaboration germano-canadienne pour plus d’applications de l’IA
Du côté allemand, le Fraunhofer Institute for Laser Technology ILT d’Aix-la-Chapelle et le développeur de logiciels BCT de Dortmund participent au projet AI SLAM. Au Canada, le projet est coordonné par le Conseil national de recherches du Canada (CNRC). Une équipe de l’Université McGill (Montréal) est responsable du volet recherche du projet, tandis que Braintoy (Calgary) participe à la programmation des algorithmes d’apprentissage automatique. Apollo Machine and Welding Ltd (Alberta) participe au projet en tant que fournisseur de services industriels pour le LMD.
Les points centraux du projet sont assez complexes : il s’agit essentiellement de collecter et de traiter systématiquement le plus grand nombre possible de données de processus. À partir de ces données, des routines complexes apprennent ensuite automatiquement comment optimiser le contrôle du processus afin de produire plus avec moins d’efforts.
Les partenaires canadiens poursuivent le développement de la technologie LMD pour des entreprises de réparation telles qu’Apollo, qui utilise chaque année plusieurs tonnes de matériaux pour la réparation de pièces d’usure – comme la dent du concasseur de roches. Par conséquent, les attentes en matière de gains d’efficacité grâce au contrôle automatisé des processus sont élevées.
Les projets menés sur les deux continents fonctionnent sans problème grâce à des réunions vidéo régulières et à des documents en ligne préparés conjointement. Lors de visites virtuelles de laboratoires, les partenaires se sont familiarisés avec leurs environnements logiciels et matériels respectifs. Pour échanger des données de processus et mettre en œuvre les modèles d’apprentissage automatique, la propre plateforme web de Braintoy, appelée mlOS (Machine Learning Operating System), a été mise à la disposition de tous les partenaires du projet.
Le projet AI-SLAM se déroulera jusqu’en mars 2024 dans le cadre du programme de financement 3+2 avec le Canada. Le programme est financé du côté allemand par le ministère fédéral de l’Éducation et de la Recherche et du côté canadien par le CNRC. L’accent est mis sur l’utilisation de l’intelligence artificielle pour développer de nouvelles technologies pour la production industrielle. Les projets individuels proviennent d’une grande variété d’industries. Les applications potentielles couvrent un large éventail : des secteurs minier et énergétique à l’industrie automobile et aux télécommunications, en passant par la construction et la gestion des infrastructures.
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