Com o rápido desenvolvimento da tecnologia, a tecnologia de inteligência artificial (ia) está gradualmente penetrando em todas as áreas da indústria de manufatura, revolucionando os processos de produção tradicionais. Na indústria de processamento de metal, especialmente no processo de forjamento a temperatura, a inspeção e o controle de qualidade das peças forjadas são os principais pontos para garantir a qualidade do produto e a eficiência da produção. Este trabalho explorará o uso da inteligência artificial na inspeção e controle de qualidade de peças forjadas a temperatura e as vantagens que traz.
A inspeção tradicional de qualidade de peças forjadas baseia-se principalmente em inspeções visuais manuais ou no uso de ferramentas de medição simples, porém este método é ineficiente e sujeito a erros. E a tecnologia de reconhecimento de imagem baseada em aprendizado de máquina pode identificar rapidamente e com precisão os defeitos do forjamento, como rachaduras, bolhas, inclusões, etc. Através do modelo de treinamento para aprender as características de vários defeitos, o sistema de inteligência artificial é capaz de detectar a qualidade de um grande número de peças forjadas em um curto período de tempo, o que melhora muito a eficiência e a precisão da inspeção.
Técnicas de deep learning podem ser usadas para analisar e otimizar processos de controle de qualidade em processos de forjamento a temperatura. Através da mineração profunda e análise de dados históricos de produção, o modelo de aprendizagem profunda pode descobrir os fatores críticos que afetam a qualidade das peças forjadas, como parâmetros do equipamento, qualidade da matéria-prima, técnicas de operação, etc. Com essas informações, as empresas podem ajustar seus processos produtivos, otimizar os parâmetros do processo e reduzir a ocorrência de problemas de qualidade na origem.
A aplicação de sensores inteligentes oferece a possibilidade de inspeção e controle de qualidade em tempo real durante a produção de forjamento a temperatura. Através da instalação de sensores inteligentes em pontos críticos do equipamento, é possível monitorar em tempo real o estado de funcionamento, temperatura, pressão e outros parâmetros críticos do equipamento. Quando os dados são anormais, o sistema pode automaticamente alertar e tomar medidas de controle correspondentes para garantir a estabilidade do processo de produção e da qualidade do produto.
A aplicação de tecnologias de computação em nuvem possibilita o diagnóstico e prevenção de falhas remotamente. Ao carregar os dados do local de produção para a nuvem, a análise de big data com técnicas de inteligência artificial permite prever o risco de falha dos equipamentos e tomar medidas preventivas. Além disso, quando o dispositivo falha, os especialistas podem acessar remotamente os dados na nuvem para diagnosticar problemas e formular soluções, o que melhora muito a eficiência e a precisão da solução de problemas.
O processo de forjamento a temperatura envolve o ajuste e controle de vários parâmetros, como temperatura de aquecimento, velocidade de resfriamento e pressão. Os métodos tradicionais de otimização paramétrica dependem principalmente da experiência e de tentativa e erro, sendo ineficientes e difíceis de encontrar a solução ótima. Entretanto, algoritmos de otimização inteligentes, como os algoritmos genéticos e enxame de partículas, podem rapidamente buscar soluções ótimas globais, melhorando a qualidade e o desempenho do produto. Ao integrar estes algoritmos em sistemas de gestão de produção, as empresas podem ajustar e otimizar automaticamente os parâmetros do processo.
A aplicação da inteligência artificial na inspeção e controle de qualidade de forjamento a temperatura traz vantagens significativas para as empresas, incluindo o aumento da eficiência e precisão da inspeção, otimização do processo de produção, redução do risco de qualidade e melhoria da utilização do equipamento. No entanto, a aplicação de técnicas de inteligência artificial apresenta alguns desafios, tais como questões de segurança de dados e proteção da privacidade, capacidade de generalização de modelos, entre outros. No futuro, com o progresso contínuo da tecnologia e a expansão do cenário de aplicação, a inteligência artificial desempenhará um papel maior no processo de forjamento a temperatura e trará mais oportunidades de inovação.
