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LFAM ahora representa un nicho de mercado en rápido crecimiento, con una demanda creciente de varias industrias, como la aeroespacial, marina, arquitectura y diseño. Caracol se encuentra entre los primeros y más reconocidos proveedores de tecnología de sistemas de fabricación aditiva de granulados compuestos de gran formato.
La calidad representa uno de los mayores desafíos para las tecnologías AM: garantizar de manera constante el rendimiento funcional requerido y un alto nivel de precisión en los productos finales es fundamental para permitir la adopción de estas tecnologías, especialmente para aplicaciones avanzadas y altamente reguladas. El monitoreo continuo de las variables del proceso, el estado de la máquina y las condiciones ambientales de trabajo (por ejemplo, temperatura y humedad) ayuda a garantizar la estabilidad, la repetibilidad y la eficiencia del ciclo de producción.
Caracol ha trabajado diligentemente para introducir esta tecnología en sus sistemas Heron AM, brindando el más alto grado de confiabilidad y repetibilidad para su proceso. Los sistemas de monitorización suelen detectar posibles amenazas y comportamientos inesperados, problemas de rendimiento o problemas de incumplimiento de forma totalmente automatizada, a través de una amplia gama de sensores instalados en las máquinas. Usando algoritmos y aprovechando el aprendizaje automático, los datos se extraen, almacenan y visualizan a través de visualizaciones detalladas en tiempo real. Las funciones automáticas de detección y generación de informes sientan las bases para los ajustes en línea de los parámetros del proceso. La modificación automática se produce durante el proceso de impresión, para mitigar o corregir el propio defecto y así evitar la generación de rechazos o no conformidades de producción. Además, el impacto positivo de los sistemas de monitorización y control, integrados en las impresoras 3D industriales, se traduce en una importante optimización de los recursos utilizados en el proceso. La reducción de los costos relacionados con la “mala calidad” conduce a menos desperdicio, al tiempo que reduce el uso de materias primas, las horas de mano de obra y de máquina requeridas y el tiempo dedicado a la inspección y posproducción de piezas defectuosas.
En este escenario, Caracol trabajó en RAMICOS – Sistema de Control Inteligente para Sistema Robótico de Fabricación Aditiva a Gran Escala, proyecto financiado por el Ministerio de Desarrollo Económico de Italia. A través de la colaboración con MADE Competence Center y Politecnico di Milano, la empresa se ha propuesto lograr varios objetivos para fines de 2023, que incluyen: identificar problemas comunes que ocurren durante el proceso de impresión de los sistemas robóticos LFAM, definir y caracterizar los defectos relativos generados que influir en la deposición del material extruido; identificar los tipos de sensores y su posicionamiento correcto, recopilar los datos apropiados del seguimiento y control del proceso; realización de pruebas y sesiones de prueba para evaluar la eficacia de la integración de los sensores propuestos; realización de una sesión de prueba para mitigar los riesgos relacionados con problemas de calidad de materiales, con respecto a polímeros reforzados con fibra y nuevos materiales; e identificar un sistema de recopilación y análisis de datos, para detectar y rastrear anomalías mientras proporciona información para respaldar la toma de decisiones.
Para la fase ejecutiva del proyecto, el sistema Caracol Heron AM LFAM fue equipado con cerca de diez sensores para rastrear varios parámetros, incluyendo el consumo eléctrico del sistema y sus componentes, la temperatura y humedad del ambiente de trabajo, la temperatura de extrusión, cualquier golpes y vibraciones en la extrusora, la energía consumida por el motor del tornillo de la extrusora y mucho más. Al registrar todas estas señales y cotejar los datos, se generó un gemelo digital del componente impreso, lo que permitió identificar las áreas afectadas por problemas de deposición de material. Además, Caracol ha desarrollado algoritmos de aprendizaje automático para la identificación automática de defectos y la generación de alarmas.
El uso de tales herramientas puede tener un impacto positivo en los procesos de producción y en las empresas de varias maneras. En primer lugar, al facilitar el trabajo de los operadores como soporte de decisiones, ayuda a las tareas de los departamentos de calidad y mantenimiento al identificar rápidamente la causa raíz de los problemas y ayuda a predecir el uso de recursos para la producción, como el consumo de energía por parte de los gerentes operativos. .
Completar este proyecto ha abierto una fase de mayor desarrollo para Caracol. La empresa quiere implementar estas soluciones inteligentes de impresión 3D para garantizar que los clientes puedan beneficiarse de recibir notificaciones inmediatas sobre cualquier problema de impresión que ocurra y poner en marcha acciones correctivas automatizadas. El objetivo final de Caracol es garantizar siempre la mejor calidad de los componentes moldeados, minimizando costos y maximizando la eficiencia del proceso.
