Se ha desarrollado una nueva tecnología para el seguimiento en tiempo real del desgaste de herramientas en el mecanizado de precisión, utilizando sensores de teléfonos inteligentes.Se espera que este avance mejore la calidad de la producción al permitir el mantenimiento proactivo y el reemplazo oportuno de las herramientas.

Un equipo de investigación conjunto, dirigido por el profesor Chung Wook Park del Departamento de Ingeniería Mecánica y el profesor Sunghoon Lim de la Escuela de Graduados en Ingeniería Industrial e Inteligencia Artificial de UNIST ha creado un método para la predicción del desgaste de herramientas en tiempo real.Este enfoque innovador tiene como objetivo facilitar el reemplazo oportuno de las herramientas de corte, optimizando la eficiencia de la producción.

Los hallazgos de esta investigación sonpublicadoen elRevista de sistemas de fabricación.

En este estudio, el equipo introdujo un modelo predictivo basado en aprendizaje profundo que incorpora técnicas de filtrado para mitigar el ruido de los datos y tener en cuenta las incertidumbres encontradas durante el procesamiento.Este método mejora significativamente tanto el rendimiento como la confiabilidad de las predicciones del desgaste de herramientas al tiempo que mejora la precisión en comparación con investigaciones anteriores.

La aleación de titanio (Ti-6Al-4V), frecuente en los sectores de fabricación de alta tecnología, como los campos aeroespacial y biomédico, plantea desafíos debido al rápido desgaste de las herramientas debido a sus malas propiedades térmicas.En consecuencia, existe una necesidad crítica de monitorear en tiempo real las condiciones de las herramientas.

"Hemos logrado un mayor nivel de precisión en la predicción del desgaste de herramientas minimizando el ruido dentro de los datos de los sensores de los teléfonos inteligentes y aprovechando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo", afirmó Gyeongho Kim, del Departamento de Ingeniería Industrial de UNIST.

Sang Min Yang, del Departamento de Ingeniería Mecánica de UNIST, enfatizó además: "Este desarrollo contribuirá en gran medida al avance de sistemas de producción y fabricación eficientes y rentables, ya que permite predicciones en tiempo real a través de una aplicación de teléfono inteligente, eliminando la necesidadpara sensores caros."

Más información:Gyeongho Kim et al, Desarrollo de un método de predicción del desgaste de herramientas consciente de la incertidumbre basado en el aprendizaje profundo utilizando sensores de teléfonos inteligentes para el proceso de torneado de Ti-6Al-4V,Revista de sistemas de fabricación(2024).DOI: 10.1016/j.jmsy.2024.07.010