Napawanie laserowe naprawia narzędzia górnicze

W górnictwie zużycie narzędzi to codzienność – zęby łyżek koparek, dłuta, kruszarki i inne komponenty poddawane są ekstremalnym obciążeniom mechanicznym i termicznym. Dotychczasowe podejście do ich konserwacji opierało się na wymianie zużytych części i przetapianiu ich na nowe, co wiąże się z wysokimi kosztami materiałowymi, logistycznymi i środowiskowymi. Dziś, dzięki połączeniu technologii laserowego osadzania materiałów (LMD) i sztucznej inteligencji, ten scenariusz może się diametralnie zmienić.

Projekt AI-SLAM (Artificial Intelligence Enhancement of Process Sensing for Adaptive Laser Additive Manufacturing), realizowany przez Fraunhofer Institute for Laser Technology ILT we współpracy z kanadyjskimi partnerami, stanowi kamień milowy w automatyzacji napraw elementów metalowych. Technologia, która jeszcze niedawno była domeną wysoko wyspecjalizowanych zespołów inżynierskich, teraz może działać niemal autonomicznie – wystarczy jedno naciśnięcie przycisku.

Laserowe osadzanie materiałów – precyzyjna regeneracja warstwa po warstwie

LMD to metoda napawania, która pozwala na precyzyjne nanoszenie metalicznego proszku (np. stali nierdzewnej i węglika wolframu) na zużyte komponenty przy użyciu skupionej wiązki laserowej. Proces ten nie tylko pozwala odtworzyć oryginalny kształt narzędzia, ale również umożliwia lokalne wzmacnianie najbardziej obciążonych stref, bez konieczności wymiany całej części.

Podczas napawania laser wytapia stal nierdzewną w temperaturze ~1300 °C, tworząc jeziorko spawalnicze. Równocześnie dysze dozują cząstki węglika wolframu (temp. topnienia ~2900 °C), które wnikają w stopiony materiał i po zastygnięciu tworzą twardą, odporną na zużycie powłokę. Ważne jest zachowanie odpowiedniej proporcji tych dwóch składników – nadmiar węglika powoduje kruchość, niedobór obniża trwałość. Precyzyjne sterowanie parametrami procesu, od mocy lasera po prędkość śledzenia ścieżki, dotąd wymagało ręcznego nadzoru. Teraz przejmuje je AI.

Sztuczna inteligencja jako operator procesu

Nowo opracowany moduł sztucznej inteligencji stworzony w ILT potrafi automatycznie analizować, planować i nadzorować proces regeneracji narzędzi. Moduł składa się z kilku warstw funkcjonalnych:

Mapowanie geometrii narzędzia: Kamera CMOS skanuje zużyty komponent, tworząc obraz jego obecnego kształtu.

Porównanie z modelem referencyjnym: Oprogramowanie analizuje różnice między skanem a wzorcem nowej części.

Obliczenie ścieżek i parametrów napawania: AI ustala, gdzie i w jakiej ilości należy osadzić materiał, uwzględniając m.in. grubość warstw, temperaturę, skład stopu i nachylenie powierzchni.

Kontrola w czasie rzeczywistym: Podczas procesu obrazy z kamery trafiają z powrotem do systemu AI, który wykrywa i koryguje ewentualne odchylenia od zaprogramowanej trajektorii.

To przełom, ponieważ zarządzanie procesem napawania obejmuje aż 150 kluczowych parametrów, które teraz są ustawiane dynamicznie i bez ingerencji człowieka.

Fot. Fraunhofer ILT

Ekosystem technologiczny: partnerstwo międzynarodowe

Projekt AI-SLAM to przykład owocnej współpracy instytucji badawczych, uniwersytetów i przemysłu:

Fraunhofer ILT odpowiada za opracowanie technologii LMD i integrację AI z systemem napawania.

National Research Council of Canada i Uniwersytet McGill prowadzą prace badawczo-rozwojowe.

Braintoy (Calgary) dostarcza algorytmy uczenia maszynowego oraz platformę analityczną.

Apollo Machine and Welding (Edmonton) wdraża technologię w warunkach przemysłowych.

BCT (Dortmund) zintegrował moduł AI z oprogramowaniem OpenARMS, umożliwiając automatyczne sterowanie maszyną bez potrzeby programowania kodu G.

Dzięki tej integracji operatorzy na hali produkcyjnej nie muszą już ręcznie konfigurować maszyn. Wystarczy załadować komponent, nacisnąć „Start” – i system samodzielnie przeprowadza naprawę.

Szybciej, wydajniej, bardziej ekologicznie

Korzyści z wdrożenia rozwiązania AI-SLAM są wielowymiarowe:

redukcja czasu napraw nawet o 50%,
eliminacja błędów ludzkich,
oszczędność surowców i energii – zamiast wytwarzać nowe komponenty, regenerujemy istniejące,
niższe koszty eksploatacji i mniej odpadów przemysłowych.

Co więcej, technologia ta nie ogranicza się do branży górniczej – jej potencjalne zastosowania obejmują m.in. przemysł energetyczny, maszynowy, rolniczy, a także lotnictwo i transport ciężki.