Mitsubishi Electric, líder tecnológico e innovador en el campo de la tecnología CNC, presenta NC MachiningAID, una solución basada en IA, en la feria AMB 2024 que se celebra del 10 al 14 de septiembre en Stuttgart. Esta solución mejorará significativamente los procesos de mecanizado, lo que se traduce en costes más bajos y una mayor eficiencia. En ocasiones, las organizaciones cuentan con la posibilidad de ahorrar costes en el funcionamiento de las máquinas. Esto es porque es posible evitar interrupciones en la producción provocadas por roturas, desviaciones dimensionales, defectos de calidad de la superficie, cambios prematuros de las herramientas o por los tiempos de mecanizado prolongados.
Ante este escenario, la solución NC MachiningAID de Mitsubishi Electric aplica el Machine Learning para predecir el desgaste de la herramienta, analizando datos como las cargas del husillo y del motor, la velocidad de avance, la posición y otros parámetros relevantes para determinar el momento óptimo para realizar el cambio de la pieza. Y es que las recomendaciones de NC MachiningAID se basan en los conocimientos de un modelo de aprendizaje automático que tiene en cuenta tanto los datos históricos como los datos en tiempo real. La solución NC MachiningAID se basa en el Maisart de Mitsubishi Electric. Maisart significa 'Tecnología IA de vanguardia de Mitsubishi Electric', y se trata de una plataforma de IA que integra diversas tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial y que ofrece algoritmos avanzados de aprendizaje automático desarrollados específicamente para aplicaciones industriales.
De este modo, NC MachiningAID utiliza estos algoritmos para aprender de los datos recopilados durante el mecanizado permitiendo que el sistema reconozca las condiciones normales e identifique las desviaciones que podrían indicar problemas potenciales. Maisart permite la monitorización en tiempo real de los procesos de producción y la detección inmediata de anomalías mediante el reconocimiento avanzado de patrones y el análisis predictivo. NC MachiningAID utiliza estas capacidades de detección de anomalías para responder anticipadamente a errores o eventos inesperados en los procesos de mecanizado y así realizar recomendaciones sobre cuándo cambiar una herramienta para maximizar la eficiencia de la producción y minimizar el tiempo de inactividad.
Para utilizar NC MachiningAID en una máquina CNC, solo se necesita la versión basada en Windows de Mitsubishi Electric con control CNC o un PC conectado externamente con LAN. No requiere configuraciones complejas o largas, ajustes regulares, cambios en el programa NC ni una costosa formación de los empleados, ya que no depende de sensores externos. La configuración de la solución NC MachiningAID es muy sencilla. En primer lugar, se lleva a cabo un proceso de mecanizado normal, seguido de un corte por aire y de nuevo se inicia el proceso de mecanizado normal con cinco cambios de herramienta. Estos datos se utilizan para entrenar el modelo de aprendizaje automático, que luego se ajusta continuamente con datos en tiempo real. Así, el sistema comienza automáticamente a monitorear y diagnosticar los procesos.
El sistema puede integrarse fácilmente en las máquinas CNC existentes y utilizarse con diversos materiales y operaciones de mecanizado, lo que garantiza una alta flexibilidad y escalabilidad. NC MachiningAID optimiza el rendimiento de las máquinas CNC para que los materiales, las máquinas y la mano de obra se puedan utilizar de manera más eficiente. Esto es interesante para aquellos usuarios que producen grandes cantidades y tienen altas exigencias de calidad, precisión y eficiencia.
El desgaste de la herramienta afecta la calidad del mecanizado y es un factor de costo significativo. NC MachiningAID supervisa el estado de las herramientas, lo que prolonga su vida útil y reduce los costes de producción al mismo tiempo que garantiza una alta calidad de las piezas y la producción. NC MachiningAID se presentará por primera vez en Europa en la feria AMB 2024 en Stuttgart, en el stand de Mitsubishi Electric en el Hall 7, Stand C 71.