IMTS 2024 カンファレンス: 自動車用途向け板金プレス加工プロセスへの AI 支援フィードバック

2024-08-02 10:33:08

自動車業界における人工知能の活用について学びます。

Auto Form Engineering USA による自動車用板金プレス加工プロセスへの AI 支援フィードバック

GIE Mediaの製造グループ

投稿者: クレア・スコット | 2024年6月4日

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9月9日月曜日午前10時（中部標準時）

IMTS02 部屋 W192-B

プレゼンテーションについて

板金スタンピング プロセスは、コスト効率、サイクル タイムの短さ、大量生産能力、比較的高い精度のため、さまざまな業界で広く使用されています。これらのプロセスの品質と効率は、材料特性、ブランクの寸法と均一性、ダイの形状、バインダー力、潤滑剤、スペーサーの使用率などの処理パラメータなど、いくつかの重要な要素に左右されます。生産効率を高めるために、プロセス シミュレーション ツールが一般的に使用されています。

製造における一般的な最適化手順では、パラメータ設定、計算シミュレーションの実行、パラメータの変更といった反復的なプロセスが必要です。プロセス全体にかなりの計算時間を要するため、実行中の生産プロセスのインライン制御に必要な迅速な修正アクションに向けたリアルタイムのフィードバックは実用的ではありません。

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この課題を克服するために、人工知能 (AI) を活用して、単一の製造サイクル時間内で最適な製造パラメータを決定することができます。この研究では、腎臓型金型の成形を予測するためにトレーニングされた AI モデルを組み込んだインライン最適化フレームワークを提案しています。予備的な結果では、AI フレームワークが特定のパラメータ セットに基づいてドローイン値を正確に予測できることが示されています。このプロセスは、前方予測と呼ばれます。さらに、AI フレームワークは、望ましいドローイン値につながる最適なパラメータ セットを予測することもできます。これは後方予測と呼ばれます。

この研究は、ORNL、Auto Form、USCAR (米国自動車研究評議会) の共同研究で実施されています。USCAR のメンバーは、Ford、GM、Stellates です。

AMT が主催し、GIE Media が管理する IMTS 2024 カンファレンスでは、見逃せない 69 のセッションが開催されますので、ぜひ今すぐご登録ください。プロセス イノベーション、工場運営、品質/検査、自動化など、さまざまなトピックに焦点を当てた IMTS 2024 カンファレンスでは、生産性の向上、部品の品質向上、安定した有能な労働力の育成に取り組み、米国での製造コストを下げて市場需要を新たなレベルに引き上げます。

プレゼンターに会う

Kidambi Kannan は、AutoForm Engineering USA, Inc. の技術スペシャリストです。メリーランド大学カレッジパーク校で材料科学および工学の博士号を取得した後、プロジェクト エンジニアとして EASi Engineering に入社し、最終的には板金成形プロジェクトのプロジェクト マネージャを務めました。2002 年に AutoForm に技術マネージャとして入社し、過去 20 年間にわたり、世界の板金業界における AutoForm の急速な成長に深く関わってきました。

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