Optimisation des processus dans le moulage par injection L'IA pour lutter contre les rebuts

Par Dipl.-Ing. Annedore Bose-Munde 4 min Temps de lecture

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L'intelligence artificielle révolutionne la transformation des matières plastiques : elle contribue de manière significative à l'optimisation des processus. Le congrès VDI PIAE (Plastics in Automotive Engineering) montrera comment cela fonctionne dans le domaine du moulage par injection.

Grâce à un processus d'ajustement, les données réelles sont comparées en temps réel, pendant la production, aux paramètres numériques idéaux. Les écarts sont ainsi immédiatement visibles. L'IA agit en quelque sorte comme un « régleur de machine virtuel ».(Bild:  plus10 GmbH)
Grâce à un processus d'ajustement, les données réelles sont comparées en temps réel, pendant la production, aux paramètres numériques idéaux. Les écarts sont ainsi immédiatement visibles. L'IA agit en quelque sorte comme un « régleur de machine virtuel ».
(Bild: plus10 GmbH)

La numérisation et l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) ne sont pas de simples tendances, mais des facteurs essentiels à l'optimisation des processus dans la transformation des matières plastiques. Le congrès VDI PIAE (Plastics in Automotive Engineering) démontrera de manière impressionnante comment l'IA contribue à améliorer l'efficacité dans le moulage par injection.

Les 18 et 19 mars, le congrès PIAE ouvrira ses portes au Kongresshaus de Baden-Baden afin de mettre une nouvelle fois l'accent sur l'importance des plastiques dans la construction automobile. Cette année, pour la première fois, l'événement propose des sessions « Spotlight » approfondies consacrées à des thèmes d'actualité.

Au total, les visiteurs pourront assister à 50 conférences animées par des experts issus d'équipementiers et de sous-traitants, abordant des thèmes allant des matériaux recyclables à la construction légère, en passant par les processus basés sur l'IA et les nouveaux concepts de fabrication. L'un des thèmes centraux sera l'utilisation judicieuse de l'IA dans le moulage par injection de pièces techniquement complexes.

KI-Tolo, un « régleur de machines » virtuel

« L'apprentissage d'un modèle de processus complexe à partir uniquement des quelque 700 données en temps réel d'un processus de moulage par injection, c'est-à-dire sans modélisation manuelle, offre de nombreuses possibilités d'optimisation du processus en temps réel », explique Felix Georg Müller, PDG et cofondateur de Plus10 GmbH.(Bild:  plus10 GmbH)
« L'apprentissage d'un modèle de processus complexe à partir uniquement des quelque 700 données en temps réel d'un processus de moulage par injection, c'est-à-dire sans modélisation manuelle, offre de nombreuses possibilités d'optimisation du processus en temps réel », explique Felix Georg Müller, PDG et cofondateur de Plus10 GmbH.
(Bild: plus10 GmbH)

Felix Georg Müller, PDG et cofondateur de Plus10 GmbH, une spin-off de l'Institut Fraunhofer pour les techniques de production et l'automatisation (IPA), explique les avantages des outils d'optimisation intelligents. « L’outil propose des ajustements des paramètres de réglage en fonction de la situation. Ceux-ci s’appuient sur des données de processus à haute fréquence, combinées à des données contextuelles relatives à la matière première et aux conditions environnementales. L’objectif est d’éviter les rebuts », explique M. Müller. L’outil d’optimisation Hopper, qui apprend en temps réel, illustre comment l’IA peut jouer le rôle de « régleur de machine virtuel » en analysant les données en temps réel et en effectuant des prévisions avant que des défauts ne surviennent.

L'IA traite les données et optimise les paramètres en temps réel au cours du processus

M. Müller souligne : « L'apprentissage d'un modèle de processus complexe à partir uniquement des quelque 700 données en temps réel d'un processus de moulage par injection et des équipements auxiliaires associés, c'est-à-dire sans modélisation manuelle, est très passionnant et offre de nombreuses possibilités d'optimisation du processus en temps réel. » Il présentera deux exemples pratiques lors du salon PIAE : une presse à injection à deux composants pour des pièces en PC-TPE et un autre exemple avec injection de COC et insert. « Dans ces deux exemples, je montrerai comment l’outil d’optimisation Hopper apprend un modèle de processus et l’optimise “à la volée” », explique M. Müller.

Outil d'IA aux applications variées

L'outil d'IA Hopper est déjà utilisé dans le moulage par injection de pièces en thermoplastiques et en élastomères. M. Müller explique : « En principe, les spécialistes du moulage par injection peuvent utiliser l’outil d’IA Hopper pour la fabrication de matériaux exigeants et parfois difficiles à transformer, pour lesquels, en fonctionnement continu, même les plus infimes variations de matière première peuvent entraîner des rebuts. »

La société Freudenberg l'utilise par exemple pour la fabrication de joints d'étanchéité radiaux. Parmi les autres applications, on peut citer les plastiques techniques courants tels que le PA, le PBT, le PEEK, le PC, le POM, le TPE ainsi que le COC/COP.

L'utilisation de l'IA réduit les rebuts de 6 à 18 %

M. Müller met en évidence les avantages économiques : « Les retours d’expérience sur des applications réelles de moulage par injection utilisant Hopper montrent une réduction des rebuts comprise entre 6 et 18 %. Concrètement, cela signifie que le taux de pièces conformes augmente, car il est possible d’optimiser activement à la fois les rebuts et la durée du cycle. »

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Cycle d'optimisation continu de l'outil d'IA Hopper.(Bild:  plus10 GmbH)
Cycle d'optimisation continu de l'outil d'IA Hopper.
(Bild: plus10 GmbH)

De plus, le temps de changement d'outil peut être réduit d'environ 30 minutes, car la machine est directement configurée avec un jeu de paramètres adapté au lot de matière en cours. Cela minimise la nécessité d'un réglage manuel de précision. « Cela évite un réglage manuel fastidieux, ce qui est particulièrement difficile pour le personnel moins expérimenté », explique M. Müller.

Lutter contre la pénurie de main-d'œuvre qualifiée grâce à l'IA

Les outils d'IA tels que Hopper sont non seulement essentiels pour l'efficacité et la qualité des produits, mais ils contribuent également à pallier la pénurie de main-d'œuvre qualifiée dans l'industrie. Ils offrent des possibilités d'utilisation variées et un potentiel d'économies significatif, comme le démontrera de manière impressionnante le congrès PIAE le démontrera de manière impressionnante.