Centro de Investigación Metalúrgica

  • 1 de junio de 2020

AZTERLAN y VEIGALAN desarrollan materiales optimizados de fundición mediante Inteligencia Artificial

El nuevo desarrollo ha producido en el seno del proyecto DigiMAT, aplicado a la fabricación de compontes de seguridad de subconjuntos de freno para automóviles, en el que también participan las multinacionales AAPICO y CONTINENTAL TEVES.

Mejorar el control sobre los procesos de fabricación es un aspecto fundamental para crear componentes sin defectos y con las propiedades deseadas. Para conseguirlo, el análisis de datos de proceso y los Modelos de Control Predictivo (MCP) permiten correlacionar parámetros de fabricación y resultados, de modo que, asegurando que las variables de proceso se encuentran dentro de los límites operacionales óptimos, se consiguen las características deseadas en las piezas finales. 

Aplicando estas tecnologías al proceso de fundición de hierro, el Centro Tecnológico AZTERLAN y la empresa de base tecnológica VEIGALAN, junto con las empresas de automoción AAPICO (fundición) y CONTINENTAL TEVES (fabricante de frenos), desarrollan una solución inteligente para la fabricación de materiales con propiedades avanzadas para el sector automovilístico. La tecnología desarrollada hasta la fecha ha permitido al equipo de trabajo optimizar el material metálico utilizado en la producción de subconjuntos de freno, con el propósito de fabricar sistemas de frenado más resistentes y ligeros para el automóvil.

En palabras de Jon Garay, investigador de AZTERLAN especializado en tecnologías de fundición, “la fundición de hierro es un proceso de transformación complejo en el que intervienen infinidad variables. Por su resistencia, por su relación calidad-precio y por ofrecer geometrías complejas y piezas near net shape, juega y seguirá jugando un papel fundamental en los vehículos. Sin embargo, las actuales tendencias de aligeramiento de peso nos obligan a llevar los materiales a nuevos límites y, para conseguirlo, necesitamos establecer procesos más robustos y eficientes”.

En una primera fase, el equipo de trabajo ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que en tiempo real conecta datos del proceso de fabricación con los resultados obtenidos en los bancos de ensayo de AAPICO y la caracterización avanzada realizada en AZTERLAN. Gracias a los modelos desarrollados, actuando sobre parámetros específicos identificados como relevantes, “como son la calidad metalúrgica del hierro, la composición química y otros parámetros críticos del proceso”, han conseguido mejorar las prestaciones del material optimizando su peso y su resistencia.

Tal y como explica el desarrollador de VEIGALAN Asier González, “nuestros esfuerzos se orientan a desarrollar una arquitectura digital compuesta por una red de sensores, controles de ensayos destructivos y no destructivos, MPC y algoritmos de aprendizaje supervisado, para fabricar componentes metálicos con características optimizadas”.

La tecnología que se desarrolla en el seno del proyecto DigiMAT es aplicable a otros materiales y piezas de fundición, e incide directamente sobre las posibilidades de diseño de los componentes, favoreciendo su aligeramiento. Además, gracias al aseguramiento de las características de las piezas desde el propio proceso de fabricación, el nuevo desarrollo favorece también la eliminación de ciertos controles post producción. 

El consorcio del proyecto considera que esta innovación es de potencial aplicación sobre cualquier tipo de material metálico, abriendo las puertas a una nueva generación de componentes optimizados, así como a procesos industriales más sostenibles y eficientes.

Actualmente, el equipo trabaja en la implementación de los nuevos modelos en la empresa AAPICO para, posteriormente, fabricar los primeros prototipos.

El proyecto DigiMAT está financiado por el programa EIC Fast Track to Innovation del Horizon 2020 Nº 830903.