Nella Foresta Nera appuntamento sull’intelligenza artificiale nello stampaggio

Due giornate dedicate da Arburg all’intelligenza artificiale presso la propria sede a Lossburg hanno chiamato a raccolta 33 esperti che si sono confrontati su come l’apprendimento automatico delle macchine (AutoML) o le reti neurali (come TabPFN) possano essere utilizzati per fare previsioni nella ricerca accademica e in ambito industriale e semplificare il lavoro quotidiano nello stampaggio a iniezione. Gli argomenti sono stati trattati in sessioni plenarie e seminari dedicati, che hanno incluso anche visite ai reparti aziendali durante le quali Arburg ha mostrato come sta attualmente applicando l’intelligenza artificiale alle proprie tecnologie e ai processi di trasformazione delle proprie macchine e il livello di autonomia raggiunto nei propri reparti produttivi.

Tra gli sviluppi in atto, il costruttore tedesco al momento sta studiando come combinare il suo sistema di controllo Gestica con l’intelligenza artificiale e con i sistemi ad autoapprendimento, al fine di rendere più intelligente il processo di stampaggio a iniezione e aprire nuove possibilità per i trasformatori. L'obiettivo è che il sistema di controllo padroneggi non solo il processo, ma anche le tre aree macchina, materiale e stampo. Oltre al sistema di controllo, in futuro i trasformatori potranno utilizzare il sistema informatico host ALS e il portale clienti arburgXworld per creare una base comune per processi di stampaggio a iniezione più intelligenti e auto-ottimizzanti. A medio termine, le macchine si ottimizzeranno e saranno in grado di imparare da sole. Gli operatori saranno assistiti da sistemi di assistenza basati sull'intelligenza artificiale, che consentiranno di ridurne il carico di lavoro. Ne deriveranno processi più stabili, meno scarti di produzione e una maggiore qualità degli articoli.

Ai partecipanti alle due giornate di incontri è stata offerta una panoramica sulle nuove tecnologie come AutoML e TabPFN, con approfondimenti tecnici ed esempi applicativi concreti. Infine sono stati affrontati aspetti quali la regolamentazione europea dell’intelligenza artificiale, la possibilità di standardizzare l’intelligenza artificiale e i processi di sviluppo e come implementare un’intelligenza artificiale sempre più affidabile.