Development of monitoring algorithm and statistical process control methods for quality analysis of high precision machining processes

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Development of monitoring algorithm and statistical process control methods for quality analysis of high precision machining processes

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Título: Development of monitoring algorithm and statistical process control methods for quality analysis of high precision machining processes
Autor: Stefenon, Victor Soares
Resumo: Processos de usinagem de alta precisão são parte essencial de diversas indústrias de manufatura em todo o mundo. Devido aos padrões de qualidade extremamente rigorosos dos produtos nesses setores, uma análise de qualidade eficiente e precisa é uma grande vantagem competitiva. No entanto, o processo de avaliação da qualidade de peças usinadas, realizado por meio da medição de desvios geométricos em sua superfície, é uma tarefa que demanda muito tempo e dinheiro. Em um contexto em que centenas ou milhares de peças são usinadas todos os dias, é impraticável realizar medições e avaliações detalhadas para cada uma delas. Para resolver esse problema, este projeto apresenta a concepção e o desenvolvimento de algoritmos e métodos para o monitoramento da qualidade em larga escala de produtos de usinagem com base na plataforma de gêmeos digitais para análise da qualidade de processos de usinagem da gemineers GmbH. Após o desenvolvimento, foi realizado um estudo de caso com um dos clientes da gemineers para validar a eficácia dos algoritmos e métodos desenvolvidos. Os resultados do estudo destacam o potencial de uso desses recursos para atingir o objetivo proposto.High-precision machining processes are an essential part of many manufacturing industries worldwide. Due to the extremely strict quality standards for products in these industries, efficient and accurate quality analysis is a major competitive advantage. However, the process of assessing the quality of machined parts, carried out by measuring geometric deviations on their surface, is a significantly time- and financial-demanding task. In a context where hundreds or thousands of parts are machined every day, it is impractical to carry out detailed measurements and evaluations for each one of them. In order to solve this problem, this project presents the design and development of algorithms and methods for large-scale quality monitoring of machining products based on the digital twin platform for machining quality analysis from gemineers GmbH. After the development, a case study was conducted with one of gemineers’ customers in order to validate the effectiveness of the algorithms and methods developed. The results of the study highlight the potential for using these resources to achieve the proposed objective.
Descrição: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Controle e Automação.
URI: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/253624
Data: 2023-12-11


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