Il governo basco ha approvato il progetto FATIMA che, all’interno del programma nazionale ELKARTEK, sarà guidato da AOTEK, l’unità di Ricerca e Sviluppo di Fagor Automation, in collaborazione con i centri tecnologici ETIC ed IDEKO, e l’Università di Mondragon.
Questo progetto fa uso di tecniche di Intelligenza Artificiale e di apprendimento supervisionato applicato a grandi quantità di dati, anche non omogenei, meglio definito col termine “BIG DATA”.
Il progetto è passato al livello TRL4 di validazione del prototipo.
Il problema che si cerca di risolvere è quello di ottimizzare l’esecuzione dei programmi da lavorare in HSC (Alta Velocità) nei controlli numerici FAGOR. Matematicamente, questo è un problema di non facile soluzione, in cui vi sono notevoli complessità negli algoritmi di ricostruzione della geometria originale e la gestione di un gran numero di blocchi per cercare di raggiungere una velocità di lavorazione elevata.
Per ridurne la complessità, lo studio è stato suddiviso in due problematiche. Una prima parte consta nel calcolo e simulazione di traiettorie teoriche e su un modello di macchina; questo modello è semplificato in un modello lineare, ma non necessariamente unidimensionale.
Ne segue un lavoro di analisi di una serie di pezzi (programmi) rappresentativi, che vengono eseguiti con diverse combinazioni di parametri macchina (diverse accelerazioni, jerk, etc..). Per dare una idea della complessità del lavoro, sono stati utilizzati diversi computers in parallelo, su cui girava il simulatore CNC8065 Fagor; dopo diverse settimane di simulazione, sono stati ottenuti più di 2 terabyte di dati da analizzare.
L’analisi di questi dati da parte di FAGOR e dei partner al progetto (IDEKO, ETIC, MGEP) determinerà quali siano le caratteristiche dei programmi più importanti per ottenere la lavorazione meccanica più veloce e migliore.
La seconda parte dello studio si occupa di ottenere il miglior modello possibile della macchina, in termini di lavorazione HSC. Dopo aver selezionato i programmi più rappresentativi, ed utilizzando alcune tra le combinazioni di parametri ricavati nella fase precedente, i programmi saranno eseguiti su una macchina fornita dal centro IDEKO. Durante queste prove, i dati dei movimenti reali sono memorizzati mediante accelerometri e sensori; la quantità di dati che viene memorizzata è molto grande, ma inferiore a quella ottenuta con la simulazione – occorrerebbero mesi per eseguire alla velocità reale tutti i programmi che sono stati simulati nella fase precendente del progetto.
L’obiettivo finale del progetto è ottenere un algoritmo di Intelligenza Artificiale che permetta una scelta dei parametri ottimali per la macchina e per il pezzo da eseguire, prima ancora di lanciare l’esecuzione stessa della lavorazione; ed ovviamente integrare questo algoritmo nei CNC Fagor.
Si tratta di obiettivi molto ambiziosi, con un notevole grado di innovazione rispetto allo stato dell’arte attuale dei CNC disponibili sul mercato, con la piena integrazione tra le tecniche di analisi “BIG DATA”, ma allo stesso tempo, molto concentrato sulle necessità dei clienti FAGOR.
