レーザ材料加工でAIができること

October, 2, 2023, Aachen--自動化と欠陥ゼロの生産は、機械製造における重要なトレンドである。人工知能(AI)は、その両方を前進させる上で大きな役割を果たす。
今日では、プロセス監視データの偏差を検出し、リアルタイムで品質管理を実装できる。将来的には、AIはさらに多くのプロセスを規制し、支援機能を通じてプロセス計画を簡素化する。2023年11月24日、23日に開催される第3回「レーザ技術のためのAI会議」では、材料加工でのAIのアプリケーションにおけるこれらの傾向やその他の傾向について議論される。

レーザ材料加工のための最新のシステムから、かなりの量のデータが得られる。:一方で、レーザと加工ヘッド内の光学素子のモニタができ、他方では、プロセスモニタリングは相互作用ゾーンからのデータを提供する。今日、このデータにより、個々の加工ステップの品質をモニタ、記録することが可能になり、たとえば、ユーザが、時間の経過や多くの機械にわたる機械加工プロセスの変化を評価するのに役立つ。

同じことが機械または一連のレーザシステム全体の状態にも当てはまる-ここでも、時間の経過とともに、または多数の機械にわたって変更の追跡ができる。これにより、大量のデータが生成され、データは局所的にまたは中央で処理される。さらに、画像は膨大なデータで構成されており、その評価に人工知能はすでに確立されている。システムは、標準からの逸脱、さらにはエラーや誤動作を検出して明確に分類するようにトレーニングされている。

AIアプリケーション用レーザシステムの設計
「これらのAI機能はよく知られているが、現在、AIの可能性を最大限に活用するために最初から設計された新しいマシンの構築が問題になっている」と、今年のAI for Laser Technologyカンファレンスの主催者の1人、Carlo Holly教授は、重要な傾向を説明している。「センサ技術とアルゴリズムは一緒に適合し、理想的には最初から調整された方法で計画されなければならない」と付け加えている。

次の目標は自己学習マシンである。それらは4つのステップで機能する:まず、センサはプロセスからデータを生成する。次に、データが分析され、理解可能、つまり既存のデータに基づいて解釈される。第3番ステップでは、システムはプロセスの結果がどのように発展するかをシミュレートする。この目的のために、以前の傾向を外挿したり、特定のパラメータの影響をシミュレートしたりできる。これにより、第4番ステップ、システム制御が可能になる。これまで、AIは主に機械の品質監視と予知保全に使用されてきた。閉じた制御ループは「次なる目玉」である。

AI によるプロセス計画の簡素化
とは言え、デジタルプロセスデータが利用可能になるにつれて、AIはさらに多くのことができるようになる。過去のデータにより、新しい加工タスクのパラメータ範囲と、プロセスが適切に実行される特定の材料を計算することができる。新しい機械加工プロセスが計画され、設定されると、AIは時間とリソースを節約し、したがってコストを節約できる。

「AIは、人間ならはるかに多くの時間を必要とするマルチパラメタシステム内で最適なソリューションを見つけることができる」(Holly)。AIを使用すると、Industry 4.0の分野のデジタルツインで知られているように、新しいプロセスをコンピュータでテストできる。「これらのハイテクシステムでは、われわれは、適切な複数の資格を持つジュニアスタッフを見つけるという課題にますます直面するようになる」(Holly)。結局のところ、このようなシステムをシミュレートして計画したい人は誰でも、機械工学、コンピュータサイエンス、物理学の知識を持っている必要がある。

応用分野は広い
「われわれは、すでにAIが使われているのを見ているが、それはほんの始まりに過ぎない」とHollyは現状を説明している。AIは、溶接部の欠陥の検出や金属廃棄物の選別に使用される。会議では、アプリケーション、接合、積層造形などに関するいくつかのプレゼンテーションが行われる。当然のことながら、ソフトウェアとインフラストラクチャも主要なトピックであるため、Microsoftの全体講演が待ち望まれている。「結局のところ、システム、プロセス、アルゴリズムの開発方法を統合することがすべてである」とHolly教授は今年の会議の方向性を要約している。