AOTEKek gidatutako FATIMA proiektua

ELKARTEK deialdiara aurkeztutako FATIMA proiektua onartu du Eusko Jaurlaritzak. AOTEK, Fagor Automationeko I+G arloak gidatzen duen proiektua, IDEKO eta ETIC zentro teknologikoen eta Mondragon unibertsitatearen kolaborazioarekin.

Adimen artifizial edo datu kopuru handien ikaskuntza gainbegiratuaren tekniketan oinarritzen da proiektua, gainera ez homogenoak, BIG DATA izenez ezagutzen diren tekniken barruan kokatzen direnak.

FATIMAHartutako erronka TRL4 mailan kokatzen da, prototipoaren balioztatze mailan.

Konpondu nahi den arazoa, HSC programek FAGOReko zenbaki kontroletan, erabiltzailearen nahien araberako erabilpenean hobekuntzak egitea da. Gako ezberdinak dituen arazoa da; batetik dagozkion algoritmo konplexuak jatorrizko geometriara berregituratu behar direlako eta bestetik

mekanizazioaren abiadura handi bat lortzeko bloke kopuru handiko kudeaketari, makinen zinematika kateek barneratutako aldakortasuna eta CNCak duen ibilbidearen parametrizazio kudeaketa gehitu behar zaizkiolako.

Horregatik bereiztu da ikerketa bi problematika edo egoera ezberdinetan, arrakasta berme gehiagorekin konpondu ahal izateko. Lehen kasuan, ibilbide teorikoen eta simulaziokoen ikuspuntutik heltzen zaie kasuei, makina eredu baten gainean, lehen hurbilketa batean momentu linealekotzat joz, baina ez nahitaez unidimentsionala

Lehenengo egoera honek, pieza esanguratsuak ikertzea proposatzen du, parametro interpolatu (HSC) fin baina nahikoa handiekin egitea, eta zehaztutako makina (modelo) batzuen aurrean lotura zehatz, baina eraldakorren aurrean ebaluatzea. Behin proiektua hasita, lehenengo gerturaketan, Fagorreko CN8065 simulatzailea instalatuta zuten ordenadore ugari behar izan dira, HSC motako programa zuten 100 ordenagailu baino gehiagoren arazo ezberdinekin atsedenik gabe lanean, parametro eta simulazio ezberdinen dinamikakekin (makinak). Egoera honetan, lehengo datuak lortu ahal izateko, aste desente behar izan dira eta jadanik 2 Terebytes baino gehiago bete ditu.

figure A-B

FAGOR eta bere kolaboratzaileen (IDEKO, ETIC, MGEP) analisiak zehaztuko ditu programaren ezaugarri garrantzitsuenak, mekanizazioaren garapenean hobekuntzak egin asmoz.

Bigarren kasuak aldiz, modelorik onenaren lorpena du helburu, HSC mekanizazioari dagokionez, A kasua barneratu ahal izatea. Horretarako aurreko programa batzuk hautatu eta erabiliko dira aurreko parametro multzo ezberdinentzat IDEKOk ekarritako benetako makina batetan, zeinak horretaz gain, makinen diseinuan, azelerometro eta mekanizazioaren kalitatea zehazten duten erreminta muturrek ezaugarritzat duten sentsoreetan duen esperientzia, eskeiniko duen.

Hau horrela izanik, datuen kopurua oso handia den arren, ez da aurreko kasuan adina lortzera iritsi, denbora materiala dela eta, kasu honetan eginkizuna denbora errealean gertatzen baita eta simulatzailea makina baino askoz ere azkarragoa da. Fitxategiaren datu errealak, azelerazioaren datuak gehituta, biltegiratu egingo dira ondorengo trataera batentzat, 1.kasuan egin den bezala. Sistema sortu den bezala, egoera biak egoki uztartzeko gai izan behar da, makinak lortutako modeloek, simulazioan eskuratutako teoria eta emaitzekin, algoritmoak elika ditzan, programa eta makinarentzat parametro egokiago batzuk izendatuz, eta egoki frogatuz erabili behar denean.

Proiektuaren amaierako helburua IA algoritmo bat lortzea da, Fagor zenbaki kontrolen erabiltzaileei mekanizazio egokiena, bakoitzaren beharrei erantzun eta makinari egokitutako aholkularitza eskaintzeko. Proeiktua batik bat, laguntza tresnak eskuratzeko dago bideratuta, egoera bietan daudenei lagundu eta makinaren zehaztazun handiagoko modelo berriak eskuratzeko erraztasunak eskeintzea da HSC algoritmoen parametrizaziorako, eta parámetro multzo bat sortuz, mekanizatzailearen araberako estrategia egokiena lortzeko ( denborarik onenak, azalerako kalitate onena, zehaztapen gorena.)

FAGOR-ek fabrikatzaileei, erabiliko diren programaren tipologiaren araberako parametrizazioa egokitzeko gaitasuna eskeiniko die. CNCan aurkitzen diren tipología bakoitzaren arabera, set parametro ezberdinak aholkatzen dira eragingailuentzat.

Amaierako erabiltzaileak, erabiliko duen programa zehaztean, IA algoritmoak aukeratutako estrategiarentzako set egokiena aukeratu beharko luke

Ikus daitekeen bezala, anbizio handiko jomugak dira, egungo egoerarekin alderatuz, berrikuntza ikutu handi bat dakartenak; Big Data analitika, IA estrategia eta ikerketa maila altu baten erabateko ezarpena, baina era berean FAGOR-en bezeroen beharretara egokituta dagoena.