Technologie de surveillance de l'usure des outils en temps réel développée à l'aide de capteurs de smartphone
Une nouvelle technologie de surveillance en temps réel de l’usure des outils dans l’usinage de précision a été développée, utilisant des capteurs de smartphone. Cette avancée devrait améliorer la qualité de la production en permettant une maintenance proactive et un remplacement rapide des outils.
Une équipe de recherche commune, dirigée par le professeur Chung Wook Park du Département de génie mécanique et le professeur Sunghoon Lim de l'École supérieure de génie industriel et d'intelligence artificielle de l'UNIST, a créé une méthode de prévision de l'usure des outils en temps réel. Cette approche innovante vise à faciliter le remplacement rapide des outils de coupe, optimisant ainsi l’efficacité de la production.
Les résultats de cette recherche sont publiés dans le Journal des systèmes de fabrication.
Dans cette étude, l’équipe a introduit un modèle prédictif basé sur l’apprentissage profond qui intègre des techniques de filtrage pour atténuer le bruit des données et tenir compte des incertitudes rencontrées lors du traitement. Cette méthode améliore considérablement les performances et la fiabilité des prévisions d’usure des outils tout en améliorant la précision par rapport aux efforts de recherche précédents.
L'alliage de titane (Ti-6Al-4V), répandu dans les secteurs manufacturiers de haute technologie, tels que les domaines aérospatial et biomédical, pose des défis en raison de l'usure rapide des outils résultant de ses mauvaises propriétés thermiques. Par conséquent, il existe un besoin crucial de surveillance en temps réel de l’état des outils.
« Nous avons atteint un niveau de précision plus élevé dans la prévision de l'usure des outils en minimisant le bruit dans les données des capteurs des smartphones et en tirant parti de techniques avancées d'apprentissage en profondeur », a déclaré Gyeongho Kim du Département de génie industriel de l'UNIST.
Sang Min Yang du Département de génie mécanique de l'UNIST a en outre souligné : « Ce développement contribuera grandement à l'avancement de systèmes de production et de fabrication efficaces et rentables, car il permet des prévisions en temps réel via une application pour smartphone, éliminant ainsi le besoin pour des capteurs coûteux. »