John Deere adopte l'IA pour résoudre les défis de porosité en soudage

Le soudage est une partie intégrante de l'industrie de la fabrication d'équipements lourds, et l'un des défis auxquels les techniciens font face pendant le soudage est la porosité — la présence de cavités dans le métal de soudure.

Ces cavités affaiblissent la résistance du soudage et nécessitent une reprise ou même la mise au rebut de la pièce défectueuse entière.

Cela peut être coûteux et chronophage. Si les ingénieurs en soudage formés peuvent détecter la porosité par inspection auditive et visuelle, ces ingénieurs peuvent être difficiles à trouver. Ils peuvent aussi avoir du mal à entendre ou voir les défauts dans des environnements d'usine bruyants et enfumés.

Les systèmes de surveillance automatisés existants connaissent souvent un taux élevé de faux positifs, ralentissant la production et ajoutant aux coûts.

John Deere, qui fabrique des machines agricoles, de construction et forestières, s'est associé à Intel pour construire une solution basée sur l'intelligence artificielle (IA) pour ce problème.

Les solutions de vision par ordinateur ont longtemps été difficiles à créer pour les applications de soudage en raison d'environnements extrêmement difficiles avec de la fumée et des étincelles qui peuvent poser des difficultés pour le placement des caméras.

Pour surmonter ces défis, nous avons travaillé avec John Deere et nos partenaires pour créer une solution IA avec une caméra placée à courte portée du soudage, fournissant des informations au-delà des capacités de l'œil humain.

En tirant parti de la boîte à outils Intel OpenVINO (Visual Inference and Neural Network Optimization), la solution examine la vidéo en streaming image par image, à la recherche de défauts.

Lorsque des défauts sont identifiés par le modèle IA, la solution coupe instantanément le robot de soudage afin qu'un technicien puisse intervenir en toute sécurité. Les tentatives passées dans l'industrie pour traiter les problèmes de porosité de soudage pendant le processus de soudage n'ont pas toujours été couronnées de succès. Si ces défauts sont découverts plus tard dans le processus de fabrication, ils nécessitent une reprise ou même la mise au rebut d'ensembles complets, ce qui peut être perturbateur et coûteux.

Basé sur notre projet pilote avec Deere, la solution peut détecter les défauts de porosité avec une précision allant jusqu'à 97,14 % — une énorme économie de coûts et de productivité pour les fabricants. La solution autonome n'a aucune dépendance vis-à-vis d'aucune alimentation tierce ou modèle de robot de soudage, la rendant véritablement évolutive.

Le système intégré de bout en bout permet également aux fabricants de connecter des équipements de soudage nouveaux et existants, capture de multiples flux de données d'images à forte intensité de calcul, et déploie des modèles d'apprentissage automatique sur des dispositifs en périphérie (edge).

Les défis de qualité de soudage ne sont bien sûr pas uniques à John Deere. Ce qui est unique, c'est l'approche de Deere. Les ingénieurs de l'entreprise s'appuient sur l'IA et la vision par ordinateur pour automatiser l'inspection qualité, leur permettant de détecter les problèmes au moment où ils se produisent pour piloter une prise de décision rapide sur le terrain d'usine, automatiser le processus QA pour améliorer la qualité, réduire les coûts et augmenter le débit d'usine.

En travaillant avec Deere, notre objectif était d'assurer la longévité de la solution pour soutenir d'autres besoins de qualité ou d'efficacité que l'entreprise pourrait avoir à l'avenir.

C'est une grande leçon pour les entreprises cherchant à ajouter de l'intelligence à leurs équipements, processus et gestion de fabrication existants. Il est vital de s'associer à des fournisseurs de solutions qui peuvent aider à résoudre les défis d'aujourd'hui tout en assurant l'interopérabilité et l'évolutivité pour la flexibilité et la facilité d'utilisation futures.

« Le soudage est compliqué. Cette solution IA a le potentiel de nous aider à produire nos ... machines plus efficacement qu'avant », a déclaré Andy Benko, directeur qualité dans l'unité construction et foresterie de Deere.