Onderzoek naar betere lasprocessen met AI

De Technische Universiteit Graz en voestalpine Böhler Welding voeren gezamenlijk onderzoek uit naar AI-ondersteunde oplossingen voor het optimaliseren van het lasproces onder de naam ‘Spark Science Center’.

Het ‘Spark Science Center’ werd gepresenteerd tijdens een vakevenement op de TU Graz, waar experts uit politiek, bedrijfsleven en wetenschap de invloed van kunstmatige intelligentie op efficiëntie en kwaliteit bij het lassen bespraken.

De nieuwe samenwerking werd bekend gemaakt tijdens een vakevenement op de TU Graz, waar experts uit politiek, bedrijfsleven en wetenschap de invloed van kunstmatige intelligentie op efficiëntie en kwaliteit bij het lassen bespraken.

Analyse invoervariabelen

Een goed lasresultaat is afhankelijk van de optimale stroom-spanningskarakteristiek van de lasmachine. Dit optimum wordt bepaald door verschillende invoervariabelen. Het project richt zich op de ontwikkeling van intelligente systemen die invoervariabelen zoals basismateriaal, toevoegmaterialen, beschermgassen of lasmethoden automatisch kunnen analyseren en de lasparameters in realtime kunnen aanpassen. Het doel is om de voorheen handmatig uitgevoerde correcties te vervangen door automatisering met machine learning – voor een consistent hoge kwaliteit en maximale procesbetrouwbaarheid.

Speciale testlijn

“In principe creëer je een enorme dataruimte met alle lasresultaten als functie van verschillende invoervariabelen”, legt Christof Sommitsch uit, hoofd van het Instituut voor Materiaalkunde, Verbindings- en Vormtechnologie aan de Technische Universiteit Graz. “Het machine learning -model analyseert deze, levert afhankelijkheden en uiteindelijk een voorstel voor de lasopdracht.” Om de benodigde echte data te verkrijgen voor het trainen van het machine learning-model, wordt het basislaslaboratorium aan de Technische Universiteit Graz verder ontwikkeld en worden bij voestalpine Böhler Welding grootschalige data gegenereerd op een speciale technologische testlijn op basis van het voorwerk in het laboratorium. Het project zal naar verwachting ongeveer acht jaar duren. De eerste onderzoekstappen worden al uitgevoerd in het kader van een proefschrift.

Bedrijvengids

Ook interessant voor jou

Automatisering

Veilig en slim Nederlands AI-platform in ontwikkeling

07-05 AI is niet meer weg te denken van de werkvloer, maar veel bedrijven missen…

Verbinden

AI verhoogt productiviteit en kwaliteit laserlassen

30-04 “Gebruikers kunnen hun productiekosten verlagen omdat de AI-oplossing andere, tijdrovende kwaliteitsinspecties kan vervangen”, zegt…

Materialen

Tata Steel zet hightech laser en AI in voor meer staalrecycling

26-03 Onder de naam ‘Digital Twins for Green Steel’ (DiGreeS) zoeken de drie instanties naar…

Automatisering

AI-gestuurd roboticaplatform pakt uitdagingen high-mix productie aan

25-03 Ter gelegenheid van de Hannover Messe presenteert Deutsche Messe jaarlijks de robotics Award, die…

Verspanen

Digitale technologieën voor efficiënte automatisering op elk niveau

24-03 Meer dan ooit vereisen de uitdagingen van vandaag dat bedrijven een solide strategie hanteren…

Automatisering

Trumpf gebruikt AI voor betere snijkanten

18-03 Om het te gebruiken, maken productiemedewerkers een foto van de snijkant van hun onderdeel…

Automatisering

Altair met AI en simulatietechnologie op Hannover Messe

12-03 AI en machine learning “AI en machine learning zijn van cruciaal belang om het…

Automatisering

Gratis webinars over werken met AI

18-02 Kunstmatige intelligentie, ofwel Artificial Intelligence (AI) wordt inmiddels voor allerlei toepassingen gebruikt. Of je…

Metaalnieuws inBeeld

30/10/2024

VIDEO: dit was Euroblech 2024

24/10/2024

Q-Fin wint EuroBLECH Award in categorie oppervlaktetechnologie

28/10/2024

WiCAM introduceert nieuwe buigmodule op historische plek

28/10/2024

Nieuwe lasersnijmachine LVD in drie modulaire designs