Projet modèle à l’Université de Wuppertal pour optimiser la production de couteaux

Projet modèle à l’Université de Wuppertal pour optimiser la production de couteaux

Participant au projet de recherche (de gauche à droite) : Jörg Nußbaum et Sebastian Zeleny du Berger Gruppe, Prof. Dietmar Tutsch et Tobias Wiegard de l’université, et à genoux : Jannik Schuppener (Université Bochum) et Dr. Kai Uwe Paffrath du groupe TKM. Photo : TKM/Dr. Kai Uwe Paffrath

WZ, 6 janvier 2021

de Timo  Lemmer

Wuppertal/Remscheid Ensemble avec le groupe TKM de Remscheid, les chercheurs veulent se faire une idée de l’utilisation de l’intelligence artificielle.

Un projet de recherche avec une forte participation du Bergisch Land veut optimiser la production de couteaux : Si le professeur Dietmar Tutsch de l’université de Wuppertal et ses collègues parviennent à leurs fins, une production plus intelligente, plus rentable et plus écologique est possible. À cette fin, une IA (intelligence artificielle) est en cours de développement, qui prendra principalement en compte et analysera les aspects matérielles-technologiques de la production. Le professeur Sebastian Weber, de l’université de Bochum, traduira ensuite ces résultats en optimisations.

« Jusqu’à présent, il existait des modèles mathématiques qui utilisaient différentes approches pour révéler le potentiel d’amélioration. Dans ce projet, nous voulons innover et développer des approches d’optimisation informatisées basées sur les données de production, les paramètres des machines et les données sur les matériaux. À cette fin, les données du processus de production seront enregistrées dans chaque sous-étape individuelle », explique l’expert en automatisation Tutsch. De son côté, l’expert en matériaux Weber ajoute qu’il existe une variété d’'approches pour pouvoir réagir directement aux processus d’usinage respectifs, par exemple dans le traitement thermique des composants, avec les approches de l’IA. Et le Dr Kai Uwe Paffrath, représentant le partenaire industriel TKM Group, ajoute : « Ces données sont ensuite analysées à l’aide de l’ordinateur, qui peut en tirer beaucoup plus que ce qui était possible auparavant. Pour interpréter les données, l’IA doit avoir une compréhension de base du processus. » Les chercheurs travaillent principalement sur ce projet à Wuppertal, les experts en matériaux à Bochum et les praticiens chez TKM et chez Heinz Berger Maschinenfabrik.

Les partenaires industriels impliqués dans le projet sont TKM GmbH en tant que chef de consortium dirigé par Thomas Meyer et Dr. Kai Uwe Paffrath en tant que chef de projet, Heinz Berger Maschinenfabrik GmbH & Co. KG autour du Dr Andreas Groß et du chef de projet Jörg Nussbaum. L'exécution scientifique est assurée par la chaire de technologie de l’automatisation/Informatique de Wuppertal autour du professeur Dietmar Tutsch et par la chaire de technologie des matériaux autour du professeur Sebastian Weber à Bochum.

Le titre un peu lourd du projet « Knowledge Discovery in Production - Intelligent Optimization of the Production of Molded Products Using Knowledge Discovery Methods » - KnowDiPro en abrégé - s’intègre dans un réseau de recherche plus vaste du groupe familial TKM, basé à Remscheid. « Nous avons lancé différents projets qui doivent contribuer à l’efficacité des ressources et à la protection de l’environnement avec des mesures dans le domaine de la numérisation et de l’automatisation de la fabrication. »

KnowDiPro vise spécifiquement à optimiser la production de couteaux, a-t-il précisé. Le projet est centré sur les couteaux circulaires - qui sont chargés dans l’industrie, par exemple, de découper les rouleaux de papier toilette dits « mères » aux dimensions standard des ménages. « Il existe un grand potentiel d’optimisation », explique M. Tutsch. « Par exemple, il existe de nombreux processus de broyage dans lesquels beaucoup de matière est broyée. » D’une part, la quantité ici devrait être réduite, d’autre part, le métal devrait être réutilisé. Tutsch : « Chaque couteau doit être optimisé individuellement, et à chaque étape de la production. Cela commence par la trempe de l’acier à outils utilisé, qui est très gourmande en énergie. » C'est précisément à ce stade que l’expertise de Bochum revêt une importance décisive. Une fois que l’acier a été analysé individuellement, les paramètres de trempe requis pour chaque lame peuvent être ajustés. « Cela nous donne une stabilité de processus », déclare Paffrath : « Les erreurs sont évitées dans une plus large mesure ou détectées plus tôt. »

Il existe déjà de nombreux fournisseurs sur le marché qui peuvent collecter toutes les informations des différentes étapes de production. Cependant, il y a toujours un problème quant à ce que l’on peut tirer de ces informations au final. Paffrath : « C'est ce que nous voulons saisir technologiquement, en utilisant l’expertise combinée de la technologie des matériaux et de la technologie de l’information. »

Dans la première étape du projet, qui doit durer trois ans, les participants tentent d’apporter des optimisations autour des couteaux circulaires. « À long terme », précise M. Tutsch, « le sujet très complexe est conçu de manière à pouvoir être transféré à d’autres types de produits. » Le Land de Rhénanie-du-Nord-Westphalie finance le projet dans le cadre du programme « Progress.NRW », afin de permettre à d’autres entreprises de participer aux résultats.

Le partenaire du secteur de la construction mécanique, Heinz Berger Maschinenfabrik, doit ensuite veiller, dans le cadre du transfert de connaissances vers l’industrie, à ce que les petites et moyennes entreprises puissent bénéficier des avancées. Tutsch : « Nous voulons finalement utiliser ces méthodes dans d’autres projets. Nous avons bon espoir qu’au final, de nombreuses sociétés et entreprises pourront en tirer profit. » Selon lui, l’industrie de la coutellerie et de l’outillage, qui caractérise la région du Bergisches Land, devrait globalement en profiter.


www.wz.de/nrw/wuppertal/modellprojekt-der-universitaet-wuppertal-soll-messerproduktion-optimieren_aid-55544233
X

Nous utilisons des cookies

Nous utilisons des cookies sur notre site web. Certaines sont nécessaires, tandis que d’autres nous aident à améliorer ce site et votre expérience.