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Título: Aplicação do conceito de Digital Twin : implementação de um sistema de manutenção preditiva para impressoras 3D
Autor(es): Silva, João Vitor Ferreira da
Orientador(es): Borges, Geovany Araújo
Coorientador(es): Santos, Andréa Cristina dos
Assunto: Impressão Tridimensional (3D)
Manufatura aditiva
Indústria 4.0
Data de apresentação: 3-Mai-2022
Data de publicação: 31-Mar-2023
Referência: SILVA, João Vitor Ferreira da. Aplicação do conceito de Digital Twin: implementação de um sistema de manutenção preditiva para impressoras 3D. 2022. 90 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
Resumo: Nos últimos anos a quarta revolução industrial, também chamada de Indústria 4.0, surgiu graças às tecnologias habilitadoras como Cyber-Physical Systems (CPS), Internet of Things (IoT), Cloud computing, Blockchain, etc. A Industria 4.0 é considerada uma estrutura tecnológica que possibilita a integração e a extensão dos processos de fabricação afetando desta forma todo o ciclo de vida de um produto, desde sua concepção até seu declinio. Para realizar a implementação da industria 4.0 é necessário dois elementos, dados do sistema e um mecanismo que possibilite a convergência entre o modelo físico e o modelo virtual. Um desses mecanismos é o Digital Twin, que oferece não apenas o monitoramento e o gerenciamento sistema, mas também permite realizar simulações no modelo virtual e atuar diretamente no sistema. A utilização do Digital Twin pode ser feita em diversar áreas da industria manufatureira, uma dessas áreas é a area da área manutenção, em especial a manutenção preditiva. A manutenção preditiva pode ser voltada tanto para realizar o diagnóstico ou o proagnóstico do sistema. Nesse trabalho foi desenvolvido um sistema de manutenção preditiva na manufatura aditiva, também conhecida como impressão 3D. Foi utiliza o conceito de Digital Twin para realizar o diagnóstico de uma impressora 3D do tipo Fused Deposition Modeling (FDM), possibilitando, desta forma, o monitoramento do estado da impressora e a atuação direta na operação. O monitoramento da impressora foi feita a partir de dados coletados de sensores que foram instalados nela. Já atuação na impressora 3D utilizada foi feita de duas forma diferentes, sendo o cancelamento da operação ou então a pausa da operação. Para auxiliar no desenvolvimento do sistema, foi utilizado o Diagrama em V que é uma ferra menta que auxilia no desenvolvimento de sistemas complexos, possuindo seu foco principal nas partes interessadas no sistema que foi criado. Portanto, foi necessário mapear quem são os stakeholders do sistema de manutenção preditiva e realizar o levantamento de quais a necessidades que o sistema construído deve suprir, para que dessa forma essas necessidades fossem transformadas em requisitos técnicos para que fosse possivél aa implementação do sistema. Entre os vários requisitos levantados foi escolhido realizar a parte de sensoriamento da impressora que consistiu em detectar falhas de extrusão de filamento, falhas no nivelamento da mesa e falhas de perda de passo, além de realizar um levantamento inicial sobre a relação entre a vibração e a tensão da correia da impressora. Para detecção de falhas de extrusão foi utilizado um sensor de filamento inteligente que, além de detectar se existe filamento no sistema, também é capaz de detectar a existência de fluxo de filamento, no qual, quando não há fluxo, significa que poblemas de extrusão estão ocorrendo e, desta forma, ocorre uma atuação no sistema pausando a impressão. Para detectar falhas no nivelamento da mesa foi utilizado um BLTouch que mede a distância entre o bico da impressora e a mesa, no qual, caso o valor medido sejá maior que um limiar previamente definido, significa a mesa de impressão está desnivelada, precisando assim de manutenção. Logo, é feita uma atuação no sistema para cancelar a impressão. Para realizar a detecção de falhas decorrentes de perda de passo no motor que realiza a movimentação do extrusor, foi utilizada uma câmera que captura frames da peça sendo produzida que são utilizados por uma inteligência artificial capaz de indentificar falhas na peça ocassionadas pela perda de passo no motor. Nesse caso, quando uma falha é detectada, a atuação no sistema depende da gravidade dessa falha. Já em relação ao levantamento da relação entre a vibração do extrusor e a tensão na correia, foi utilizado um acelerômetro de 3 eixos para mensurar a vibração do extrusor e nos dados obtidos foi aplicado uma FFT, de forma a obter os espectros que compõem a forma de onda de cada eixo, permitindo realizar uma análise visual para verificar se existe a relação. A partir do trabalho desenvolvido foi possível realizar o levantamento de trabalhos futuros que podem ser desenvolvidos como etapas para a implementação de um sistema de Digital Twin completo, com todas as suas funcionalidades.
Abstract: In recent years, the fourth industrial revolution, also called Industry 4.0, has emerged thanks to enabling technologies such as Cyber-Physical Systems (CPS), Internet of Things (IoT), Cloud computing, Blockchain, etc. Industry 4.0 is considered a technological structure that enables the integration and extension of manufacturing processes, thus affecting the entire life cycle of a product, from its conception to its decline. To implement Industry 4.0, two elements are needed, system data and a mechanism that enables convergence between the physical model and the virtual model. One of these mech anisms is the Digital Twin, which offers not only system monitoring and management, but also allows simulations to be carried out in the virtual model and to act directly on the system. The use of the Digital Twin can be made in several areas of the manufacturing industry, one of these areas is the area of maintenance, especially predictive maintenance. Predictive maintenance can be aimed either at diagnosing or prognosticating the system. In this work, a predictive maintenance system was developed in additive manufacturing, also known as 3D printing. The Digital Twin concept was used to perform the diagnosis of a Fused Deposition Modeling (FDM) 3D printer, thus enabling the monitoring of the printer’s status and direct action in the operation. The monitoring of the printer was made from data collected from sensors that were installed on it. The operation on the 3D printer used was done in two different ways, being the cancellation of the operation or the pause of the operation. To assist in the development of the system, the V Diagram was used, which is a tool that helps in the development of complex systems, having its main focus on the interested parties in the system that was created. Therefore, it was necessary to map who are the stakeholders of the predictive maintenance system and carry out a survey of what needs the built system must meet, so that these needs could be transformed into technical requirements so that the implementation of the system was possible. Among the various requirements raised, it was chosen to carry out the sensing part of the printer, which consisted of detecting filament extrusion failures, table leveling failures and loss of pitch failures, in addition to carrying out an initial survey on the relationship between vibration and printer belt tension. To detect extrusion failures, an intelligent filament sensor was used that, in addition to detecting if there is filament in the system, is also capable of detecting the existence of filament flow, in which, when there is no flow, it means that extrusion problems are present. occurring and, in this way, an action occurs in the system, pausing the printing. To detect failures in the leveling of the table, a BLTouch was used, which measures the distance between the printer nozzle and the table, in which, if the measured value is greater than a previously defined threshold, it means the printing table is unleveled, thus requiring maintenance. Then, an action is made in the system to cancel the printing. In order to detect failures resulting from loss of step in the motor that moves the extruder, a camera was used that captures frames of the part being produced, which are used by an artificial intelligence capable of identifying failures in the part caused by the loss of step in the motor. In this case, when a fault is detected, the performance in the system depends on the severity of the fault. Regarding the survey of the relationship between the vibration of the extruder and the tension in the belt, a 3-axis accelerometer was used to measure the vibration of the extruder and an FFT was applied to the data obtained, in order to obtain the spectra that make up the shape. waveform of each axis, allowing to perform a visual analysis to verify if the relationship exists. From the work developed, it was possible to carry out a survey of future works that can be developed as steps for the implementation of a complete Digital Twin system, with all its functionalities.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2022.
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