Il 40 percento del tempo necessario per l’identificazione, il controllo di qualità e l’imballaggio viene dedicato al riconoscimento delle parti presso la casa automobilistica BMW. Richiede caratteristiche di identificazione automatica delle parti stampate in 3D. Il BMW Group di Monaco è ora uno dei primi beta tester di AM-Vision, il sistema olandese di AM-Flow che utilizza l’intelligenza artificiale per riconoscere le immagini delle parti. BMW è stata così in grado di ridurre significativamente il tempo di smistamento delle parti stampate in 3D.
Grazie al sistema di visione AM di AM-Flow , BMW dimezza il tempo necessario per disimballare un ordine di produzione per una delle sue stampanti a letto di polvere. Lo riporta l’Additive Manufacturing Hub Brainport Eindhoven in un comunicato stampa alla rivista 3D-borderless. Il tempo risparmiato dipende dalla composizione dell’ordine, ad esempio dal numero di prodotti diversi e dalle forme geometriche. Con un numero crescente di parti da stampare, è necessario il riconoscimento automatico per ridurre i costi.
Questi sono i primi risultati di un test che BMW sta conducendo con il sistema di rilevamento basato sull’intelligenza artificiale di AM-Flow. Sono stati presentati di recente al Rapid.Tech 3D . Durante la conferenza online, Philip Obst del BMW Group, che gestisce un grande centro AM a Monaco, ha condiviso molti dettagli sulle prime esperienze della casa automobilistica con il sistema olandese.
Perché è necessario il rilevamento automatico?
Come quasi tutte le altre case automobilistiche, BMW utilizza da tempo le stampanti 3D per la prototipazione e la produzione (Image © Additive Manufacturing Hub Brainport Eindhoven).
Secondo Philip Obst, le tecnologie di stampa 3D a base di polvere come le stampanti HP MFJ o SLS richiedono funzioni di identificazione automatica perché lo smistamento manuale richiede troppo tempo. Il 40% del tempo necessario per l’identificazione, il controllo qualità e l’imballaggio viene dedicato al riconoscimento delle parti. Questo è un problema particolare durante la stampa di prototipi.
Ha delineato i metodi di lavoro in BMW a Philip Obst come segue:
“Quindi non ci è permesso mettere etichette o numeri perché non ci è permesso toccare il design del prototipo. Quindi dobbiamo davvero ordinare a mano e il personale usa elenchi con piccole foto per confrontare le parti”.
tasso di rilevamento
Il BMW Group di Monaco è uno dei primi beta tester di AM-Vision, il sistema olandese che utilizza l’intelligenza artificiale per riconoscere le immagini delle parti. A tale scopo, le immagini delle 10 telecamere vengono confrontate con le immagini renderizzate dei modelli 3D. In BMW, la percentuale di parti correttamente riconosciute è compresa tra l’80, il 95 e talvolta il 99 percento, a seconda di fattori come la forma e il numero di parti diverse in un ordine di produzione.
Nella sua presentazione al Rapid.Tech 3D, Philip Obst parla del sistema di autoapprendimento:
“Il numero di falsi segnali è basso. Puoi decidere di condividere i dati con AM-Flow se non sono prototipi di protezione IP elevata. Quindi il tasso di rilevamento aumenta ulteriormente”.
Il risparmio di tempo durante il disimballaggio
In pratica, ciò significa che disimballare un ordine di produzione con 17 parti – secondo l’esempio che ha fornito – è 8 minuti più veloce che manualmente. Maggiore è il numero, maggiore è il risparmio di tempo.
Philip Obst continua: “Solo per la grande stampante Farsoon SLS, abbiamo bisogno di tre tabelle per ordinare tutte le parti”. Nella foto, tutte le parti hanno le stesse dimensioni. Anche le parti sinistra e destra sono spesso difficili da distinguere con l’occhio umano. D’altra parte, il sistema ha problemi con le deviazioni della superficie. Lievi differenze, dovute ad esempio alla goffratura, rendono difficile il riconoscimento.
BMW sta lavorando a una soluzione con AM-Flow per aumentare il tasso di riconoscimento del sistema di visione AM per parti molto piccole.
Presentazione a Formnext
Al prossimo Formnext , che si terrà dal 15 al 18 novembre 2022 a Francoforte sul Meno, le parti interessate avranno l’opportunità di conoscere l’intero ecosistema di produzione additiva di Brainport Eindhoven. Il 16 novembre si svolgerà una speciale giornata di mobilità per le aziende automobilistiche
