Usure des outils passée au crible

La problématique de l’usure des outils est relativement complexe. Quelle importance le contrôle et la prévision du comportement d’outils revêtent-ils ? Comment tirer des conclusions pertinentes d’images d’usure ? Quelles sont les données susceptibles d’être utilisées pour prévoir l’évolution d’un outil ? Ou comment utiliser des données de mesure directes tirées d’images vidéo dans un environnement de production ?

Sirris étudie activement la manière dont l'état des outils pendant la production peut être déterminé à partir des données de production. Il peut s'agir de données provenant de capteurs externes ou d'informations disponibles sur les machines. Grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique, ces données peuvent être converties en prédictions sur l’état d'usure, le temps d’utilisation restant et même le type d'usure. Sur la base de ces estimations, une certaine action peut alors être effectuée (par exemple, changer l’outil, ajuster les paramètres, continuer).

Lors de la masterclass consacrée à l’usure des outils organisée le 7 décembre, dans le cadre du projet Machining 4.0, les approches théoriques alterneront avec nombre d’outils et démonstrations pratiques en accordant un temps suffisant aux questions, interactions et discussions.

Les thèmes suivants seront abordés dans ce cadre :

  • Causes profondes de l’usure des outils, notions de base et actions à entreprendre
  • Simulation de l’environnement de production afin de limiter l’usure et mise en pratique de ces mesures
  • Installation de capteurs pour surveiller l’usure
  • Recours à la vue et à l’intelligence artificielle pour déterminer l’usure en toute autonomie
  • Solutions visant à limiter l’usure, telles que l’usage d’outils amortis ou l’adoption de nouvelles méthodes de refroidissement

Intéressé ? Pour en savoir plus sur notre masterclass et vous inscrire à celle-ci !

 

 

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