LWM AI: clasificación de defectos con IA en la soldadura láser
Detectar desviaciones del proceso, clasificar defectos y predecir las propiedades del cordón de soldadura
Laser Welding Monitor LWM AI supervisa en línea y en tiempo real los procesos industriales de soldadura láser. Detecta desviaciones del proceso, documenta los datos de cada soldadura y garantiza una trazabilidad completa. Además, LWM AI utiliza modelos de IA entrenados para interpretar con mayor profundidad las señales de proceso registradas.
En función del proceso de soldadura y de los datos de entrenamiento disponibles, el análisis basado en inteligencia artificial clasifica los tipos de defectos específicos de cada aplicación y predice las propiedades físicas del cordón de soldadura. Entre ellas se incluyen la resistencia mecánica, la profundidad de penetración, el área de unión, la separación entre los componentes y la resistencia eléctrica.
Los operarios no solo reciben una evaluación OK/NOK, sino también valores de calidad claramente interpretables e indicaciones sobre las posibles causas de los defectos. Esto facilita la selección de estrategias de retrabajo adecuadas, favorece la optimización del proceso y ayuda a reducir los rechazos en la producción en serie.
LWM AI se basa en el probado Laser Welding Monitor LWM y amplía sus funciones convencionales de supervisión de procesos con la clasificación de defectos y la predicción de la calidad basadas en inteligencia artificial.
Vídeo: evaluación de la calidad basada en IA en la producción de baterías
El vídeo muestra cómo LWM AI analiza en tiempo real los datos de proceso durante la soldadura láser de celdas de baterías, clasifica los tipos de defectos y predice las propiedades físicas del cordón de soldadura.
¿Qué aporta LWM AI a la supervisión convencional de procesos?
Predecir características físicas de calidad
LWM AI transforma las señales de proceso registradas en valores de calidad específicos de cada aplicación. En función del proceso y de los datos de entrenamiento, es posible predecir en tiempo real características como la resistencia mecánica del cordón, la profundidad de penetración, el área de unión o la resistencia eléctrica. La evaluación se realiza en línea y sin tiempos de inspección adicionales.
Clasificar defectos e identificar sus posibles causas
Cuando se produce una soldadura defectuosa, LWM AI no se limita a proporcionar una evaluación NOK, sino que también clasifica el tipo de defecto subyacente. Esto permite identificar más rápidamente las posibles causas y definir estrategias adecuadas de corrección o retrabajo.
Garantizar una evaluación estable y una documentación completa
Dentro de un rango de parámetros definido y utilizado para el entrenamiento, LWM AI puede evaluar de forma fiable condiciones de proceso variables. Los resultados se documentan para cada soldadura y quedan disponibles para la trazabilidad, el aseguramiento de la calidad y la optimización del proceso.
LWM AI en la práctica: evaluación de la calidad basada en IA en la producción en serie
Soldadura de contactos de baterías: predecir las propiedades del cordón en tiempo real
En la soldadura de contactos de baterías, LWM AI predice en tiempo real importantes características de calidad, en función de la aplicación y de los datos de entrenamiento:
- capacidad de carga máxima o fuerza de tracción del cordón
- separación entre los componentes
- profundidad de penetración
Los operarios reciben valores de calidad directamente interpretables en lugar de disponer únicamente de curvas de señales complejas. Las posibles causas de los defectos, como un dispositivo de sujeción defectuoso o un cambio en la posición del componente, pueden identificarse con mayor rapidez y permiten adoptar medidas correctivas específicas.
Más información sobre la soldadura láser de baterías para la movilidad eléctrica
Soldadura de hairpins: predecir el área de unión y la resistencia eléctrica
Durante la soldadura de hairpins, LWM AI predice en tiempo real importantes características de calidad:
- área de unión del cordón
- resistencia eléctrica
Además, la inteligencia artificial clasifica los posibles tipos de defectos y puede indicar, por ejemplo, una potencia láser insuficiente o una posición incorrecta del foco. Esto permite a los operarios evaluar las soldaduras defectuosas con mayor fiabilidad y definir medidas de retrabajo adecuadas.
Caso práctico de Audi: aseguramiento de la calidad basado en IA para celdas de baterías prismáticas
En colaboración con Audi, LWM AI alcanzó la madurez necesaria para su uso en la producción en serie de contactos de celdas prismáticas. La inteligencia artificial analiza el proceso de soldadura láser en tiempo real y predice características de calidad como la fuerza de tracción, la separación y la profundidad de penetración. También detecta desviaciones en la posición del foco y la potencia láser.
Esto permite identificar en una fase temprana defectos sistemáticos, por ejemplo, en el dispositivo de sujeción o en la manipulación de los materiales. Los valores físicos de calidad claramente interpretables simplifican la evaluación, permiten realizar retrabajos específicos y ayudan a reducir los rechazos, al tiempo que aumentan la productividad en la fabricación de celdas de baterías.
Datos técnicos
- clasificación mediante IA de tipos de defectos específicos de cada aplicación
- predicción en tiempo real de varias características físicas de calidad
- adquisición y análisis de datos en línea sin tiempos de inspección adicionales
- evaluación automática OK/NOK con identificación del tipo de defecto
- compatible con láseres de estado sólido infrarrojos, azules y verdes
- adecuado para procesos láser continuos (CW) y pulsados
- posibles aplicaciones: electrónica de consumo y fabricación de baterías y estatores para la movilidad eléctrica
Necesitamos su consentimiento para cargar el formulario.
Utilizamos formularios de Marketing Cloud (Pardot) para incrustar contenido que puede recopilar datos sobre su actividad. Por favor, revise los detalles y haga clic en la casilla de Pardot para aceptar el servicio y ver el contenido. Si el formulario no se muestra correctamente, haga clic de nuevo en ‘Descargar la ficha técnica’.
¿Tiene alguna pregunta o desea recibir una oferta personalizada? Póngase en contacto con nosotros.
