CONAN: Inspección Inteligente para una Fabricación Avanzada Cero Defectos

J.L.Lanzagorta1, A.Lizarralde2, A.Zurutuza3, P. Errasti4, E.Zubeldia5, R.Leunda6, X. Arrieta7 , J. Salvidea 8, A.Martinez de Guereñu9 , F.Huertos10

1 IK4-IDEKO, Arriaga kalea 2; 20870, Elgoibar, Gipuzkoa, España, jllanzagorta @ideko.es

2. AMPO S.COOP

3 LAULAGUN BEARINGS

4 ULMA FORJA S.COOP

5 MATZ-ERREKA S.COOP

6 ENGINE POWER COMPONENTS GROUP EUROPE

7 DANOBAT S.COOP

8 SAVVY DATA SYSTEMS

9 CEIT-IK4

10 IK4-LORTEK

Resumen

Recientemente, se ha desarrollado en Europa un nuevo paradigma de Fabricación Avanzada enfocado a la Fabricación Cero Defectos o ZDM (Zero Defect Manufacturing) cuyo objetivo es desplegar herramientas para alcanzar la excelencia en la producción. Para ello, una de las claves radica en cómo detectar posibles fallos en cualquiera de los procesos y las piezas que se fabrican en los sectores industriales más estratégicos. En general, los procesos de fabricación actuales son unidireccionales y los errores se propagan y magnifican a medida que avanza el proceso de fabricación. Con esta estrategia de producción, los defectos generados durante el proceso se detectan fuera de la línea y/o en la etapa final de producción provocando una enorme pérdida de tiempo y dinero. Además, muchos de los procesos de fabricación se basan en la experiencia sin que exista un fundamento que los gobiernen. Como resultado, se obtiene un proceso de fabricación poco optimizado y de baja calidad que reduce de forma importante la competitividad de las empresas.

En este trabajo, se presentan los aspectos más relevantes del proyecto CONAN en el que 7 empresas y 3 centros del tejido Industrial de Euskadi adoptan esta nueva filosofía Cero Defectos para optimizar los procesos de fabricación a través de dos niveles fundamentales de actuación:

• Nivel 1 (Inteligencia): Identificación y mejora de procesos clave mediante la aplicación en planta de modelos de fabricación avanzados.

• Nivel 2 (Adquisición): Monitorización del proceso de fabricación mediante la implementación de técnicas de inspección no destructivas (NDT).

Ambos niveles convergen en una solución integrada ZDM que permite optimizar al mismo tiempo el propio proceso de fabricación y la calidad de la pieza a fabricar. Esta solución ZDM se aplicará en 5 casos industriales referentes en el que se desarrollarán, a medida,

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diferentes técnicas de inspección como son Ultrasonidos, Corrientes inducidas, Emisión por Ruido Barkhausen y Termografía Activa.

Abstract

Recently, a new Advanced Manufacturing paradigm focused on Zero Defects Manufacturing (ZDM) has been developed in Europe. The objective of this ZDM paradigm is to deploy new tools to achieve the excellence during the production. In this direction, one of the keys lies in how to detect defects in the most strategic sectors. In general, current manufacturing processes are unidirectional and the defects are propagated and magnified as the manufacturing process progresses. These defects are also detected off-line and/or at the final production stages producing a huge waste of time, money and defective. In addition, many of these processes are based on the experience without any theoretical base behind. As a result, a low-quality process is obtained reducing significantly the competitiveness of the companies.

In this work, the most relevant aspects of the CONAN project are presented, in which 7 companies and 3 centers of the Basque Country industrial fabric adopt this new Zero Defects philosophy for optimizing a manufacturing processes through the two following fundamental levels:

• Level 1 (Intelligence): Identification and enhancement of key processes through the application of advanced manufacturing models at production scale.

• Level 2 (Acquisition): Monitoring of the manufacturing process through the implementation of new non-destructive inspection techniques (NDT).

Both levels converge in an integrated ZDM solution that allows the optimization of both the manufacturing process and the quality of the parts. This ZDM solution will be applied in 5 industrial cases in which different inspection techniques will be developed such as Ultrasonic, Eddy Current, Barkhausen Noise Emission and Active Thermography.

1. Introducción

Las empresas de los sectores más estratégicos de Euskadi se enfrentan continuamente al desafío de producir componentes de mayor calidad que les permitan crear nuevas soluciones industriales más competitivas ante la creciente competencia internacional. En este escenario surge el paradigma de Fabricación Cero Defectos (ZDM) [1,2], cuyo objetivo es desarrollar y aplicar nuevos sistemas tecnológicos a diferentes niveles del proceso de fabricación que hagan posible obtener resultados de máxima calidad y eficiencia productiva. Bajo este prisma, el proyecto CONAN, una iniciativa que cuenta con el respaldo del Grupo SPRI mediante su programa de apoyo a la I+D Hazitek, se enmarca en este nuevo modelo de fabricación industrial y busca diseñar una nueva solución integrada de control de calidad que permita aumentar la eficacia y la competitividad de los procesos y componentes fabricados. La iniciativa, liderada por el fabricante de componentes de fundición y válvulas industriales de alto valor tecnológico AMPO, cuenta con la presencia de otras seis empresas vascas Laulagun Bearings, ULMA Forja, Engine Power Components, Matz-Erreka, Danobat y Savvy Data Systems. El consorcio ha visualizado la necesidad de aplicar una nueva estrategia de fabricación que consiste en

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avanzar de forma combinada en dos de los aspectos más importantes de este nuevo paradigma de fabricación:

1) Actuar sobre el proceso: A través de modelos fundamentales que serán aplicados en planta.

2) Actuar sobre el producto/pieza: Con técnicas de inspección no destructivas novedosas y objetivas que permitan detectar de forma prematura.

En lo que corresponde al proceso, el proyecto CONAN va a centrar sus esfuerzos en crear las herramientas adecuadas para implementar modelos complejos de fabricación aplicables en planta. Este es uno de los mayores retos del proyecto y uno de los mayores saltos con respecto al estado del arte que permitirá a las empresas del consorcio disponer de herramientas ágiles que les permitan optimizar sus procesos de fabricación.

Con respecto a la pieza, uno de los objetivos más importantes del proyecto CONAN es avanzar en el estado del arte diseñando y desarrollando sistemas de inspección novedosas para dos campos fundamentales de la inspección:

1) Detección de defectología (grietas, poros, etc.) en toda la pieza (superficie y volumen).

2) Caracterización microestructural (medida de dureza, capa templada, etc.)

Mediante el uso de diferentes técnicas (Ultrasonidos [3], Corrientes Inducidas [4], Emisión de Ruido Barkhausen [5], Termografía [6]) se obtendrá un amplio espectro de sistemas de inspección de piezas de características muy diferentes.

La solución CONAN permitirá interactuar los resultados de la inspección con el proceso dando un salto cuantitativo con respecto a los sistemas industriales que existen hoy en día en el estado del arte. En la actualidad, el proyecto se encuentra en la primera fase de definición de los requerimientos industriales exigibles a la solución CONAN. En este trabajo se van a describir los aspectos conceptuales del proyecto que se van a abordar durante 2019 y 2020.

2. Una nueva solución integrada de control de calidad

El proyecto CONAN adopta la nueva filosofía Cero Defectos y se centra en la optimización de los procesos de fabricación a través de dos niveles fundamentales de actuación sobre un proceso clave de la línea de fabricación, ver la Figura 1.

Nivel 1 (Inteligencia) : Identificación y mejora de procesos clave mediante la aplicación en planta de modelos de fabricación avanzados.

En este nivel, el proyecto CONAN desarrollará e implementará modelos fundamentales en los procesos de fabricación para su optimización. Estos modelos, de gran complejidad y precisión presentan el inconveniente de tener una baja aplicabilidad industrial. Por este motivo, se desarrollarán sistemas expertos [7,8] que permitirán aprender de los modelos fundamentales a través de, por ejemplo,

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técnicas de aprendizaje continuo (Machine Learning ). Estos modelos expertos, aplicables en planta, permitirán al operario disponer de unas condiciones iniciales de proceso con base fundamental (y no en base a la experiencia). Además, se realizará una monitorización avanzada del proceso, gracias a un dispositivo de captura Plug&Play (SAVVY Smart Box [9]) que permitirá re-alimentar y ajustar el modelo experto con datos reales de proceso.

Nivel 2 (Adquisición) : Monitorización del proceso de fabricación mediante la implementación de técnicas de inspección no destructivas (NDT).

En este nivel, el proyecto CONAN desarrollará e implementará nuevas técnicas de inspección no destructiva (NDT) digitales (Ultrasonidos, Emisión magnética de Barkhausen, Corrientes Inducidas y Termografía Activa) que permitirán inspeccionar las piezas en etapas previas a la inspección final. Estos sistemas de inspección detectarán de forma prematura defectos en las piezas, caracterizar el estado microestructural del material y estarán conectados al proceso de fabricación (Nivel 1) realimentando de nuevo al sistema experto.

Figura 1. Esquema conceptual de la solución.

Ambos niveles convergen en una solución integrada ZDM que permite optimizar al mismo tiempo el propio proceso de fabricación y la calidad de la pieza a fabricar. Esta solución ZDM será aplicada en 5 casos industriales referentes de la realidad que se encuentran muchas de las empresas manufactureras de Euskadi. Como resultado, los usuarios finales del consorcio dispondrán de una herramienta capaz de detectar y contrarrestar la generación de defectos de forma más rápida y con mayor antelación.

3. Casos de estudio

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El consorcio del proyecto CONAN está formado por 4 tipos de empresa cuya estructura se muestra en la Figura 2. El rol de cada una de ellas se resume en:

1) Usuarios finales: AMPO, LAULAGUN, ULMA, ERREKA y EPC

Desarrollar las tecnologías fundamentales del proyecto en los diferentes casos de estudio.

2) Integrador: DANOBAT

Integrar las tecnologías del proyecto, diseñando, fabricando y automatizando los sistemas mecánicos sobre los que se incorporarán los sistemas NDT desarrollados en el proyecto.

3) Monitorización: SAVVY

Implementar y adaptar la plataforma de gestión de datos que monitorizará los diferentes procesos y en la que se van a implementar los modelos.

4) Centros Tecnológicos: IK4-IDEKO, CEIT-IK4, IK4-LORTEK

Investigación y desarrollo científico-tecnológica en los diferentes ámbitos del proyecto.

Figura 2. Estructura del consorcio.

Los casos de estudio dentro del proyecto CONAN son, ver también la Figura 3:

1. Las válvulas de bola de AMPO:

Reto: La fabricación de válvulas de bolas presenta una doble complicación:

La geometría después del mecanizado de las bolas no es la correcta existiendo un elevado número de reprocesos.

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Después del mecanizado, se produce el afloramiento de defectos internos a la superficie cuyo modo de detección depende de forma importante del operario (inspección por líquidos penetrantes, etc).

Descripción de la solución:

Nivel 1: Optimización del proceso de mecanizado de bolas enfocado a la minimización de errores geométricos (diagnóstico, modelización, validación en planta).

Nivel 2: Diseño y desarrollo de sistemas de inspección para

• Inspección volumétrica por Ultrasonidos (antes del mecanizado) que prediga la presencia de defectos superficiales después del mecanizado.

• Inspección superficial final por Termografía Infrarroja (después del mecanizado)

2. Las pistas de rodamiento de LAULAGUN

Reto: LAULAGUN considera clave disponer de una herramienta de calidad que les permita asegurar la integridad de sus pistas incluyendo:

• La presencia de una capa templada constante a lo largo de toda la pista.

• La ausencia de grietas e inclusiones no metálicas en el 100% del volumen de la pista, incluida la superficie.

Descripción de la solución:

Nivel 1: Modelización del calentamiento por inducción para la mejora del control del proceso.

Nivel 2: Desarrollo de un sistema de inspección integrado en su proceso de fabricación, que aúne las tecnologías de ultrasonidos (inspección volumétrica) y corrientes inducidas (inspección superficial) trabajando de forma colaborativa.

3. Las bridas de acero de ULMA

Reto: Se ha detectado la necesidad de desarrollar un sistema de inspección inteligente y adaptable que pueda aplicarse en etapas previas al proceso final para detectar de forma prematura la existencia de defectos.

Descripción de la solución:

Nivel 1: Obtención de mapas de máxima probabilidad de detección en etapas previas del proceso minimizando el tiempo de ciclo.

Nivel 2: Desarrollo de un sistema de inspección integrado en el proceso de fabricación de bridas, que asegure su integridad estructural.

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4. Los tornillos de Erreka

Reto: ERREKA-FASTENING SOLUTIONS pretende investigar en la aplicabilidad de técnicas magnéticas de ensayo no destructivo como control de calidad de dureza:

• A la salida de la línea de fabricación de forja y tratamiento térmico (temple por inducción y revenido)

• Que detecte a mitad de radio variaciones de dureza.

Descripción de la solución:

Nivel 1: No procede porque en la actualidad los pernos y tornillos fabricados por ERREKA se tratan por inducción en otras empresas.

Nivel 2: Desarrollo de un sistema de caracterización magnética capaz de inspeccionar las propiedades mecánicas en la sección del tornillo (DUREZA) (a mitad de radio) a través de técnicas magnéticas no destructivas sensibles a la microestructura del material.

5. Los árboles de levas de EPC

Reto: Para dar respuesta a las necesidades de sus clientes; que exigen altísimos estándares de calidad de producto, precio y servicio; EPC considera clave:

• El estudio del tratamiento térmico superficial por inducción.

• El desarrollo de un sistema magnético de caracterización de capa templada por inducción.

Descripción de la solución:

Nivel 1: Análisis de los parámetros del proceso de temple y revenido por inducción. Se trata de establecer relaciones entre: los parámetros de proceso y la profundidad de la capa templada en diferentes puntos de las piezas, la homogeneidad del tratamiento de revenido y la defectología en base a la microestructura local y global.

Nivel 2: Desarrollo de un sistema de caracterización de capa de temple por inducción a través de técnicas magnéticas no destructivas.

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Figura 3. Casos de estudio. *S.I= Sistema de inspección

4. Técnicas de Inspección Inteligentes.

El Nivel 2 de la solución CONAN tiene por objetivo principal desarrollar nuevas estrategias basadas en técnicas de inspección no destructivas para una solución de fabricación cero defectos. Para ello se diseñarán y desarrollarán sistemas de inspección específicos para cada caso de estudio, que permitirán la monitorización de los distintos componentes. Además, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automático que permitirán dotar de inteligencia a los sistemas de inspección. Finalmente, los sistemas de inspección se validarán a escala de laboratorio.

Los sistemas de inspección estarán agrupados en dos bloques principales:

(1) Sistemas de inspección orientados a la detección de defectología superficial y volumétrica (pliegues de forja, grietas, poros, inclusiones…)

(2) sistemas de inspección orientados a la detección de cambios microestructurales en el material (quemados de rectificado, cambios de dureza…).

Todos los sistemas de inspección desarrollados estarán basados principalmente en tres tecnologías: ultrasonidos, termografía activa y técnicas electromagnéticas como por ejemplo las corrientes inducidas, los ciclos de histéresis magnética y el ruido magnético de Barkhausen ver la Figura 4

Figura 4. Sistemas de inspección y puntos de aplicación en el proceso

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Además, los sistemas de inspección desarrollados en el proyecto CONAN estarán dotados de inteligencia a través de la monitorización selectiva de los procesos de fabricación a estudio. Para ello, se procederá a la aplicación de técnicas de aprendizaje automático de los sistemas de inspección utilizando la plataforma SAVVY Smart Box. En la actualidad, las inspecciones se realizan siempre de la misma forma, utilizando los mismos puntos de referencia de piezas y las mismas trayectorias de inspección (inspecciones estáticas). Se va a aplicar una metodología que permita almacenar los resultados de la inspección y proporcionar mapas de máxima probabilidad de obtención de defectos en la pieza en base al histórico de datos obtenidos de las inspecciones previas. Se utilizarán algoritmos probabilísticos avanzados que proporcionarán inteligencia a los sistemas de inspección ya que:

(1) Se podrán identificar puntos críticos asociados a la inspección.

(2) Las inspecciones comenzarán y se centrarán en las zonas de mayor probabilidad de obtención de defectos (inspecciones dinámicas) optimizando considerablemente el proceso de inspección.

Para la caracterización microestructural, se desarrollarán algoritmos avanzados de tratamiento digital de señal que permitan obtener mayor información de las señales provenientes de los sistemas de inspección. Se determinarán las funciones de calibración que permitan estimar las medidas de dureza y el perfil de capa endurecida mediante la medida de parámetros magnéticos empleando piezas industriales con propiedades en el rango de aceptación nominal y fuera del mismo.

4. Conclusiones

El Proyecto CONAN es una iniciativa respaldada por el Grupo Spri mediante su programa de apoyo a la I+D Hazitek. El consorcio está formado por 7 empresas y 3 centros tecnológicos y estudia 5 casos industriales representativos de la realidad a la que se encuentra la Industria Manufacturera en Euskadi.

La solución CONAN es una herramienta de calidad integrada que optimizará los procesos de fabricación a través de modelos complejos aplicables en planta (Nivel 1) y sistemas de inspección novedosos (Nivel 2) que permitan verificar la calidad de las piezas.

En el proyecto se desarrollarán e implementarán sistemas de inspección basados en Ultrasonidos, Corrientes Inducidas, Emisión de Ruido Barkhausen y Termografía. Se dotará de inteligencia a estos sistemas de inspección introduciendo algoritmos de monitorización selectiva y tratamientos específicos de señales.

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Referencias

[1] Zero-Defect Manufacturing by Means of a Learning Supervision of Process Chains. CIRP Annals - Manufacturing Technology vol. 43, pp. 405-408, 1994.

[2] Colledani M., Tolio T., Fischer A., Lung B., Lanza G., Schmitt R., Váncza J. Design and management of manufacturing systems for production quality. CIRP Annals - Manufacturing Technology vol. 63, pp. 773-796.

[3] Gavin Dao, Robert Ginzel’ “New Customizable Phased Array UT Instrument Opens Door for Furthering Research and Better Industrial Implementation”, 40th Annual Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evalutation, Baltimore, Maryland, USA, 2013.

[4] J.L.Lanzagorta, R. Leclerc, E. Grondin, L.Lasa, A. Landaberea, X.Alzaga, “Eddy Current Array technology for the surface inspection of railway axles” 18th International Wheelset Congress. November 7-11,2016 Chengdu, China.

[5] Hidalgo Gato García, R., "Contribuciones al preprocesado, procesado y análisis en termografía infrarroja aplicados a ensayos no destructivos", Tesis doctoral, Universidad de Cantabria, 2015.

[6] A. Lasaosa, K. Gurruchaga, F. Arizti y A. Martínez de Guereñu, «Induction Hardened Layer Characterization and Grinding Burn Detection by Magnetic Barkhausen Noise Analysis,» Journal of Nondestructive Evaluation, vol. 36, nº 27, 2017.

[7] J. Garcia-Martin, V. Martínez-Martinez, and J. Gomez-Gil, "Clasificación del tratamiento térmico de aceros con ensayos no destructivos por corrientes inducidas mediante redes neuronales", DYNA-Ingeniería e Industria, vol. 89, pp. 526-532, 2014.

[8] Jean-Loup Loyer, Elsa Henriques, Mihail Fontul, Steve Wiseall, Comparison of Machine Learning methods applied to the estimation of manufacturing cost of jet engine components, International Journal of Production Economics, Volume 178, 2016, Pages 109-119, ISSN 0925-5273.

[9] http://www.savvydatasystems.com/

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