La creciente adopción de la inteligencia artificial (IA) está transformando diversos sectores industriales, y la fabricación por inyección de metal (MIM) no es una excepción. En la actualidad se está trabajando en aplicaciones de IA en los procesos de MIM, tanto en fase experimental como en implementación temprana. La IA está impactando significativamente áreas clave como la optimización de parámetros del proceso, el control de calidad, el mantenimiento predictivo y la selección de materiales.
Las empresas MIM ya están explorando e implementando soluciones basadas en IA para mejorar la eficiencia, reducir costos y aumentar la calidad en la producción de componentes MIM. La investigación actual y las soluciones comerciales demuestran el potencial de la IA para revolucionar los procesos de MIM, marcando el inicio de una nueva era en la fabricación avanzada.
Fabricación por Metal injection Moulding (MIM) e IA: punto de partida
La fabricación por inyección de metal (MIM) es un proceso que combina la flexibilidad del moldeo por inyección de plástico con la resistencia y las propiedades de los metales. El proceso MIM generalmente involucra mezclar polvos metálicos finos con un aglutinante polimérico para formar una materia prima, que luego se moldea por inyección en la forma deseada. Después del moldeo, la pieza «verde» se somete a un proceso de desaglomerado para eliminar el aglutinante, dejando una parte porosa conocida como pieza «marrón». Finalmente, la pieza marrón se sinteriza a altas temperaturas para densificar el metal y lograr las propiedades mecánicas deseadas.
El MIM ofrece varias ventajas, incluida la capacidad de producir geometrías complejas, la producción en alto volumen y la versatilidad de materiales, que van desde aceros inoxidables y aceros de baja aleación hasta aleaciones a base de níquel y titanio. Sin embargo, el proceso también presenta desafíos, como el control de los cambios dimensionales durante el sinterizado y la necesidad de un control preciso sobre los parámetros del proceso para garantizar resultados de alta calidad.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la optimización de procesos MIM
La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en una herramienta cada vez más relevante en la industria manufacturera. Su capacidad para analizar grandes conjuntos de datos, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones ofrece beneficios significativos para la fabricación de componentes MIM. La IA tiene el potencial de impactar positivamente varias áreas dentro de MIM, incluyendo la selección de materiales, el diseño de moldes, la optimización de los parámetros de inyección, el control del desaglomerado y el sinterizado, así como la predicción de defectos y el mantenimiento predictivo de los equipos. La complejidad y la naturaleza multietapa del proceso MIM lo hacen particularmente adecuado para las aplicaciones de IA, que pueden manejar grandes cantidades de datos e identificar relaciones intrincadas entre los parámetros del proceso y los resultados.
- Selección de Materiales: La selección de materiales es un paso crucial en el proceso MIM, ya que el material elegido debe cumplir con los requisitos de la aplicación final en términos de propiedades mecánicas, resistencia a la corrosión y costo. La IA y el aprendizaje automático pueden analizar las propiedades de los materiales y predecir su rendimiento en los procesos MIM: la IA puede acelerar los procesos de diseño de nuevos materiales e implementar un aplicabilidad de forma más rápida y rentable. La IA tiene la capacidad de aprender las relaciones proceso-estructura-propiedad de los materiales, lo que permite una selección más eficiente y precisa.
- Diseño de Moldes: El diseño generativo, que utiliza la IA para crear diseños optimizados, también es relevante para el diseño de moldes. Los algoritmos de diseño generativo permiten analizar simultáneamente geometrías complejas, propiedades de materiales y requerimientos funcionales para generar diseños optimizados, reduciendo hasta un 30% el tiempo de desarrollo inicial. Un caso concreto es el proyecto europeo Des-MOLD, que emplea IA para simular y corregir defectos en herramientas antes de su fabricación. Esto ha logrado reducir un 25% el tiempo de configuración, asegurando que la primera inyección sea funcional.
Las redes neuronales se han utilizado en el moldeo por inyección de plástico para la optimización del diseño de moldes, lo que sugiere la aplicabilidad, en un futuro cercano, para el MIM. - Moldeo por Inyección: El proceso de moldeo por inyección en MIM y los parámetros clave que necesitan optimización incluyen la presión, la temperatura y la velocidad. La IA y el aprendizaje automático se aplican para optimizar estos parámetros. Los métodos ANN/GA se han empleado para optimizar los procesos de moldeo por inyección. El método Taguchi, combinado con la simulación, también se utiliza para optimizar los parámetros de inyección. La IA desempeña un papel en el ajuste en tiempo real de los parámetros de inyección en función de los datos de los sensores. La IA puede permitir un control de circuito cerrado de la etapa de moldeo por inyección en MIM mediante la monitorización continua de los parámetros del proceso y la realización de ajustes en tiempo real para garantizar una calidad y eficiencia constantes.
- Proceso de Desaglomerado (debinding): En Alfa MIMTECH estamos convencidos de que la IA puede desempeñar una interesante aplicación potencial en el control y la optimización del desaglomerado o debinding, un paso esencial para eliminar el material aglutinante de la pieza moldeada. Desde ALFA MIM TECH se está trabajando en la aplicación de IA para la correlación entre los parámetros de proceso de debinding y los resultados óptimos de forma que, en función de la carga del horno, los materiales y secciones máximas de pieza, podamos conocer los parámetros óptimos del ciclo de desligado en cada caso, aumentando la eficiencia del proceso y eliminando defectos en esta etapa.
- Etapa de Sinterizado: En estos momentos, en ALFA MIMTECH también estamos trabajando en el desarrollo de herramientas para optimizar los parámetros de sinterizado y establecer modelos predictivos que permitan prever variaciones dimensionales en las piezas durante esa etapa crítica del proceso.
El vínculo entre las etapas de moldeo y sinterizado también está en el camino de la optimización gracias a simulaciones asistidas con IA. El aprendizaje automático mediante IA permitiría en el futuro desarrollar herramientas de simulación y optimización aún más potentes y eficientes, prediciendo los parámetros ideales para lograr las propiedades del material y la precisión dimensional deseadas.
IA para el Control de Calidad y la Predicción de Defectos en MIM
Garantizar la calidad y detectar defectos en los componentes MIM es fundamental. Uno de los usos más maduros de la IA en MIM es el control de calidad automatizado.
Cámaras de alta resolución combinadas con redes neuronales son capaces de detectar defectos en tiempo real con niveles de precisión muy superiores a los métodos visuales humanos.
| Tipo de defecto | Precisión con IA | Método tradicional |
|---|---|---|
| Porosidades | 99.7% | 92% |
| Deformaciones | 98.5% | 85% |
| Contaminación | 97.8% | 78% |
Empresas como Keyence ya aplican esta tecnología para inspeccionar hasta 1,200 piezas por hora sin intervención humana, lo que optimiza significativamente los tiempos de inspección y reduce los rechazos.
Mantenimiento Predictivo Habilitado por IA en MIM
El mantenimiento predictivo en la fabricación ofrece beneficios como la reducción del tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento. La IA y el aprendizaje automático se aplican para monitorizar el estado de los equipos MIM y predecir posibles fallas.
La combinación de sensores IoT y algoritmos de aprendizaje automático está revolucionando el enfoque del mantenimiento predictivoM. Estos sistemas analizan variables como:
– Vibraciones en husillos
– Temperatura en boquillas
– Presión hidráulica
La IA puede anticipar fallas con hasta 48 horas de antelación, reduciendo en un 40% las paradas no planificadas. Siemens, por ejemplo, ha reportado ahorros anuales de €120,000 por máquina con este enfoque.
IA y MIM: abriendo camino
Además de los esfuerzos que grandes corporaciones están realizando en el momento actual para implementar la IA en distintas soluciones (software CAM, automatización, mantenimiento predictivo, logística, etc, también las empresas de menor dimensión estamos trabajando en esa línea. Como ya se ha mencionado anteriormente, un campo de aplicación a desarrollar en el que estamos trabajando es el de utilizar sistemas expertos para el control del desaglomerado: la IA se puede utilizar para desarrollar sistemas inteligentes que monitoricen y controlen los parámetros del desaglomerado, como la temperatura, el flujo de disolvente y la duración, asegurando la eliminación completa del aglutinante sin dañar la pieza.
Desafíos y retos futuros de la Inteligencia Artificial en el MIM
La inteligencia artificial está teniendo un impacto significativo en varios aspectos de la fabricación por inyección de metal, desde la optimización de los parámetros del proceso hasta la mejora del control de calidad y la habilitación del mantenimiento predictivo. Los beneficios clave incluyen una mayor eficiencia, costos reducidos y una mayor calidad del producto. Los esfuerzos continuos de investigación y desarrollo, junto con la creciente disponibilidad de soluciones comerciales de IA para la industria MIM, indican un futuro prometedor, aunque la implementación exitosa requiere una cuidadosa consideración de los desafíos asociados.
Si bien la IA ofrece un inmenso potencial para la industria MIM, la implementación exitosa requiere abordar los desafíos relacionados con la obtención y calidad de los datos para la creación de modelos de aprendizaje, la integración con sistemas heredados, la adecuación de las infraestructuras, la necesidad de una fuerza laboral calificada y una formación continua para una adopción exitosa de la tecnología y la garantía de seguridad en los sistemas impulsados por IA.
