Soutien à la surveillance du processus de fraisage grâce à la détection automatisée des anomalies
Le défi
Les procédés de fraisage sont confrontés à des défis importants liés à l'usure des outils, aux vibrations excessives, aux variations de matériaux et à d'autres facteurs susceptibles de compromettre la qualité des produits, d'entraîner des imprécisions dimensionnelles, des défauts de surface, des retouches coûteuses, des rebuts ou des arrêts de production imprévus.
C'est pourquoi les opérateurs surveillent en permanence les machines afin de détecter tout bruit inhabituel, vibration anormale ou autre signe de dysfonctionnement.
Ce démonstrateur complète la détection manuelle des anomalies par un système d'alerte automatisé, améliorant ainsi l'efficacité et la régularité des opérations, et réduisant les risques liés aux problèmes non détectés.
Ce que fait ce démonstrateur
Phase 0 : Collecte et analyse des données. Lors de cette première phase, les signaux de la machine pendant le fraisage des produits seront collectés et analysés. Idéalement, cela nécessite la mise en place du boîtier de capteurs CRM et la collecte de données sur la qualité des produits. L’utilisation de capteurs similaires est également envisageable.
Phase 1 : Apprentissage. Une fois les données disponibles, un modèle (IA) de comportement normal sera appris.
Phase 2 : Détection automatique des anomalies. Après la phase d’apprentissage, le modèle entrainé sera appliqué pour détecter les écarts par rapport au comportement normal susceptibles d’entraîner une baisse de la qualité des produits.
Les signaux seront surveillés en continu et des alertes seront déclenchées en cas d’anomalie détectée.
Phase 2.1 (optionnelle) : Adaptation. Tout au long de la phase 2, des retours d’information (par exemple, des opérateurs de la machine ou via des boucles d’auto-correction) seront recueillis et les modèles seront adaptés si nécessaire.
Ce que vous gagnez
- Réduction du risque de production de rebuts
- Diminution du besoin de contrôles qualité fastidieux
- Réduction du risque d'arrêts de production imprévus
- Analyse des processus de fraisage basée sur les données
À qui cela s’adresse
Ce démonstrateur est idéal pour les entreprises du secteur de l’usinage qui souhaitent minimiser les risques liés aux anomalies non détectées (rebuts, arrêts imprévus, etc.) et accompagner leur personnel dans leurs tâches de surveillance quotidiennes. L'entreprise idéale est ouverte aux approches basées sur les données et dispose des capacités nécessaires pour collecter des données de capteurs en temps réel (par exemple, à l'aide du boîtier de capteurs CRM).
Coût estimé de la mise en œuvre
Budget total estimé: 0 € à 1 000 € pour une configuration de base (hors boîtier de capteurs)
- Boîtier de capteurs
- Selon les disponibilités de l’entreprise
- Matériel de stockage et de traitement des données des capteurs et d’exécution des modèles
- Dispositif d’affichage/d’alerte en cas d’anomalies
Programme pilote
À quoi ressemble un prototype pour ce démonstrateur?
Durant la phase pilote (2 à 4 semaines), nous déploierons un système de détection d'anomalies qui alertera les opérateurs en temps quasi réel en cas de comportement anormal des machines.
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Apprentissage : Le système sera d'abord entraîné à comprendre le comportement normal.
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Application : Une fois entraîné, le système surveillera les processus de fraisage et émettra des alertes en cas de comportement s'écartant de la norme établie.
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Retour d'information : Tout au long de la phase d'application et à la fin de la phase pilote, nous recueillerons des retours d'information afin d'améliorer le système.
Services fournis pendant le pilote:
- Installation et configuration sur site par l'équipe projet
- Formation et session d'introduction pour les opérateurs (demi-journée)
- Surveillance à distance et assistance technique pendant la phase pilote
- Analyse exploratoire des données des capteurs de la PME
- Formation à l'utilisation d'un système de détection d'anomalies basé sur les données de la PME
- Visite de suivi à mi-parcours du projet pilote
- Rapport d'évaluation final du projet pilote : conclusions et recommandations
Ce que vous devez avoir / fournir:
- Une fraiseuse CNC compatible avec accès aux données des capteurs (idéalement, le boîtier de capteurs CRM)
- Fraisage de plusieurs produits (idéalement identiques ou similaires) sur cette machine en production courante
- Connexion réseau (Wi-Fi ou Ethernet) à proximité de la machine
- Un interlocuteur dédié disponible pendant l'installation et pour toute question
- Un interlocuteur dédié disponible pour fournir un retour d'information pendant la phase pilote (par exemple, en classant les anomalies détectées comme “anomalie réelle” ou “fausse anomalie”) et à la fin de cette phase
- Une prise de courant à moins de 2 mètres de la machine et un espace suffisant pour installer le matériel (de la taille d'une tour d'ordinateur) et un écran