De acordo com pt.wedoany.com-O Instituto de Materiais IMDEA (IMDEA Materials Institute), em Espanha, em colaboração com o Laboratório Nacional Lawrence Berkeley (Lawrence Berkeley National Laboratory, LBNL), nos EUA, desenvolveu um algoritmo capaz de identificar desvios de desempenho entre equipamentos de fabrico teoricamente idênticos, determinando assim a estratégia de otimização mais adequada. O artigo científico correspondente foi publicado na revista Advanced Engineering Informatics, abordando um problema persistente na fabricação automatizada: mesmo equipamentos da mesma marca e modelo podem apresentar desempenhos diferentes, e essa variabilidade acumula-se e induz defeitos em processos de produção em escala, como ambientes de operação paralela, por exemplo, quintas de impressão 3D.
O fluxo de trabalho deste sistema divide-se em duas etapas: primeiro, realiza-se um diagnóstico de cada equipamento para estabelecer um perfil de desempenho individualizado; em seguida, quantifica-se o grau de desvio entre os equipamentos através de análise estatística. Com base nos resultados da análise, o sistema adota uma estratégia de otimização conjunta para equipamentos com elevada similaridade; se forem detetadas diferenças significativas, passa a formular planos de otimização individuais para cada equipamento, priorizando a precisão do processamento em detrimento da eficiência proporcionada por uma estratégia unificada.
Na fase de validação, a equipa de investigação selecionou três impressoras 3D teoricamente idênticas como objetos de teste. O algoritmo identificou diferenças mensuráveis entre estes equipamentos e determinou que cada um necessitava de um caminho de otimização independente, em vez de um tratamento unificado. Especificamente, tanto a análise de distribuição como os índices de dispersão apontaram para uma solução de otimização individual: as estimativas de densidade das partículas impressas apresentaram uma separação clara entre os equipamentos, com valores de dispersão emparelhados elevados, indicando que os intervalos operacionais reais de cada impressora não se sobrepõem.
A equipa de investigação salientou que, após a implementação da otimização individual, "em comparação com a abordagem que trata todos os equipamentos de forma igual e não corrige adequadamente os desvios individuais, o peso das peças impressas apresentou uma velocidade de convergência significativamente mais rápida e erros muito reduzidos". Acrescentaram ainda que "mesmo equipamentos do mesmo lote de fabrico podem ter as suas próprias 'personalidades' operacionais. Este sistema aprende e aproveita essas diferenças, decidindo se é mais eficiente tratá-los como uma equipa ou como entidades independentes. Isto não só melhora a precisão, como também poupa recursos ao evitar experiências falhadas, representando um passo importante rumo aos laboratórios e fábricas totalmente automatizados do futuro."
Embora a validação se tenha centrado na impressão 3D, a equipa de investigação afirma que o mesmo método pode ser aplicado a outras áreas que dependem de experiências de alto rendimento, abrangendo a descoberta de novos materiais, síntese química e calibração de sensores, entre outras.
