D'Elliot Cloud, en passant par le Projet SCALDATANous sommes engagés dans la numérisation et l'application de nouvelles solutions technologiques pour améliorer la compétitivité des PME. En collaboration avec CITD Engineering and Technologies, Andalucía Smart City Cluster et AEI Smart City ClusterNous avons mené un projet de neuf mois visant à générer des prédictions sur la défectologie des pièces fabriquées au moyen de techniques d'intelligence artificielle appliquées aux paramètres de fabrication.
Données du projet
- Appel à candidatures : Programme de soutien aux grappes d'entreprises et d'innovation (BIC) 2022.
- La durée de l'opération est de deux ans : 9 mois (21/03/2022 - 21/12/2022).
- Budget du projet : 267 590 euros.
- Subvention accordée : 205 491 euros.
Objectif du projet SCALDATA
Les procédés de fabrication additive sont efficaces dans l'utilisation des matériaux et de l'énergie et contribuent à rendre les processus de production plus flexibles. Par conséquent, dans un contexte de ressources limitées, de délais et de coûts de plus en plus serrés, il est impératif de remplacer et de compléter les procédés traditionnels d'enlèvement de matière par des procédés plus efficaces tels que les procédés additifs. Cependant, de nombreux facteurs empêchent encore l'adoption de cette technologie, notamment l'apparition de défauts dans les pièces fabriquées, qui sont imprévisibles, aléatoires et difficiles à détecter.
L'objectif principal du projet sera d'exploiter les données relatives aux processus de fabrication additive sur lit de poudre métallique et d'utiliser l'intelligence artificielle pour générer des prédictions sur la typologie, la localisation et l'effet des défauts dans les pièces produites. La connaissance de cette défectologie, à la fois en termes de localisation et de taille, est d'une importance vitale pour la validation de la pièce, en particulier pour les applications avec des exigences de fatigue.
Actuellement, la distribution des défauts dans une pièce imprimée est obtenue grâce à des méthodes d'inspection non destructives telles que la tomographie ou la radiographie, car il est nécessaire d'atteindre des résolutions minimales pour pouvoir détecter des défauts qui pourraient être critiques pour le bon fonctionnement de la pièce. Ce processus est inefficace en termes de coûts et de temps et conduit souvent à la mise au rebut des pièces après des processus coûteux de fabrication, d'usinage ou d'autres processus de post-traitement et d'inspection.
