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Machine learning & AI

Machine learning ensina robôs a soldar e combate falta de profissionais

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Machine Learning e AI em Soldagem Robótica

Um estudo recente da Universidade de Nottingham revela que a integração de machine learning e inteligência artificial pode ser a solução para a escassez crítica de soldadores no Reino Unido.

Contexto da pesquisa

A escassez de soldadores no Reino Unido impacta setores como construção e aeroespacial, afetando a economia e a infraestrutura do país. A diminuição da formação profissional e as dificuldades trazidas pelo Brexit dificultam a atração e retenção de soldadores qualificados. Segundo a Axiom Personnel, metade dos soldadores do país deve se aposentar até 2027.

Método proposto

O estudo, publicado na Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, investiga se robôs podem preencher essa lacuna. O modelo proposto utiliza um sistema de soldagem robótica que aprende com soldadores experientes e constrói uma biblioteca de habilidades. Os soldadores executam tarefas básicas, como soldagem de linhas simples, enquanto seus movimentos são registrados. Parâmetros cruciais, como velocidade de movimento do maçarico e ângulo de soldagem, são extraídos e armazenados.

“Nossa intenção não é substituir soldadores especializados por robôs. Em vez disso, buscamos permitir que robôs realizem tarefas repetitivas ou perigosas após aprenderem habilidades de soldadores experientes, aumentando assim a produtividade.”
(“Our aim is not to replace expert welders with robots. Instead, we seek to enable robots to conduct repetitive or hazardous tasks after learning skills from expert welders to increase productivity.”)

— Abdelkhalick Mohammad, Pesquisador, Universidade de Nottingham

Resultados e impacto

Os testes incluíram um soldador qualificado realizando soldaduras em peças de aço inoxidável, cujas habilidades foram digitalizadas. Essas informações possibilitaram ao robô executar tarefas complexas, como soldagem de curvas polinomiais. Os resultados demonstraram qualidade comparável à de um soldador experiente, permitindo uma economia significativa de tempo e recursos. Robôs em sistemas de soldagem têm potencial para operar em ambientes desafiadores, reduzindo a dependência de técnicos qualificados para planejamento de processos.

Os próximos passos envolverão a aplicação dessa metodologia em outras operações manuais, como montagem e polimento, expandindo seu impacto em diversas indústrias.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)

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Tiago F Santiago

Tiago F. Santiago é Analista de Marketing na C2HSolutions, onde, em sua atuação fixa, combina estratégia e tecnologia para impulsionar soluções digitais. Paralelamente, dedica-se como hobby à InkDesign News, contribuindo com a criação de notícias e conteúdos jornalísticos. Apaixonado por programação, ele projeta aplicações web e desenvolve sites sob medida, apoiando-se em sua sólida expertise em infraestrutura de nuvem — dominando Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — para garantir que cada projeto seja escalável, seguro e de alta performance. Sua versatilidade e experiência técnica permitem-lhe transformar ideias em produtos digitais inovadores.

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