El proyecto SCALDATA, desarrollado por CiTD y Elliot Cloud con el apoyo del Smart City Cluster llega a su recta final
Actualmente la distribución de defectos en una pieza impresa se obtiene gracias a métodos de inspección no destructivos como la tomografía o radiografía, siendo necesario alcanzar resoluciones mínimas para ser capaz de detectar defectos que podrían ser críticos para el correcto funcionamiento de la pieza. Este proceso es ineficiente en coste y en plazo y muchas veces lleva a descartar piezas después los costosos procesos de fabricación, mecanizado u otros post-procesos e inspección.
El proyecto SCALDATA, aprobado dentro de la línea de Proyectos de Tecnologías Digitales de la Convocatoria de Ayudas a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras 2022 (AEI) promovida por el Ministerio de Industria, Turismo y Comercio del Gobierno de España; propone el uso de inteligencia artificial para generar predicciones para la tipología, localización y efecto de defectos en piezas producidas en procesos de fabricación aditiva de cama de polvo metálico.
Este tipo de procesos de fabricación avanzada tiene muchas ventajas tanto desde el punto de vista del ahorro de materiales como de la optimización del diseño. No obstante, aún son muchos los factores que impiden la adopción de dicha tecnología, especialmente la aparición de defectos en las piezas fabricadas, ya que los defectos generalmente son imprevisibles, aleatorios y difícilmente detectables.
Por todo lo anterior, los resultados del proyecto SCALDATA contribuyen con la implantación de este tipo tecnologías de fabricación, que permiten la producción de piezas optimizadas disminuyendo el material y la energía necesaria para los procesos productivos.
