Proyecto Multi AI

Izertis começa a trabalhar num projeto de deteção de defeitos e predição de anomalias com sócios internacionais

A nossa empresa lidera o consórcio do projeto MULTI-AI que consiste no desenvolvimento de um sistema que permite a deteção de defeitos e a predição de anomalias multimateriais, no qual também participam as empresas romenas Beia Consult International SRL e PETAL S.A., a empresa belga Phoenix AI S.A. e o centro de investigação industrial belga Sirris.

O projeto é cofinanciado pelo Instituto para o Desenvolvimento Económico do Principado das Astúrias (Espanha), pela Unidade Executiva de Financiamento da Educação Superior, Investigação, Desenvolvimento e Inovação da Roménia e pelo Serviço Público de Valónia (Bélgica), no enquadramento do programa MANUNET (referência: MNET20/ICT3798).

“Coordenar este projeto é um desafio empolgante, não só pelo seu objetivo ambicioso, mas também pela possibilidade de poder trabalhar numa equipa multicultural com entidades de áreas muito distintas, porém complementares. Além disso, permite-nos continuar a desenvolver tecnologia relacionada com a visão artificial e aplicá-la para resolver as necessidades reais das empresas” realçou Raquel García, consultora de inovação e coordenadora de projetos da nossa firma.

O sistema que se desenvolve no enquadramento deste projeto possibilita a análise simultânea de múltiplos tipos de defeitos em diferentes materiais, sem a necessidade de ter diferentes estações de inspeção para cada tipo de defeito. Este sistema, escalável e personalizável, permite o controlo de qualidade de qualquer peça fabricada numa linha de produção.

A aplicação da inteligência artificial estabelece uma correlação entre as variáveis do processo produtivo e as anomalias que possam apresentar as peças fabricadas. Além disso, a utilização de tecnologias IoT para a monitorização e sensorização em tempo real será fundamental para garantir a obtenção de dados adequados no que respeita ao tamanho, qualidade e rotulagem, e desta forma dar lugar a um sistema robusto e fiável.

São vários os objetivos estabelecidos neste projeto, tais como o desenho e desenvolvimento de um novo sistema baseado na visão artificial e Deep Learning que permita, numa única estação, a deteção de defeitos multimateriais e a predição de anomalias.

Assim como o desenvolvimento de um procedimento de rotulagem semi-supervisionada que permita gerar conhecimento sobre as novas anomalias detetadas pelo próprio sistema. Isto possibilitará a categorização dos defeitos de forma flexível e, deste modo, cumprir com as necessidades de cada processo produtivo em matéria de controlo de qualidade.

Através deste projeto conseguiu-se um sistema de controlo de qualidade que se pode integrar com os restantes dados da central industrial 4.0. Esta característica resulta no desenvolvimento de um sistema de deteção da causa conectando os dados detetados com o resto dos parâmetros da linha de produção.