คุมคุณภาพงานเชื่อม 100% ด้วย AI ฟังเสียงจาก Fraunhofer
นักวิจัยจาก Fraunhofer
พัฒนาระบบ AI ประเมินคุณภาพงานเชื่อมด้วยการวิเคราะห์รูปแบบเสียง
(Acoustic AI) ผ่านไมโครโฟน MEMS ที่ติดกับหัวเชื่อมโดยตรง
เทคโนโลยีนี้ช่วยให้ผู้ผลิตโครงสร้างเหล็กและชิ้นส่วนยานยนต์ในไทยสามารถตรวจสอบข้อบกพร่องได้แบบ
Real-Time ลดความจำเป็นในการทำลายชิ้นงานเพื่อสุ่มทดสอบ
และตัดปัญหาความคลาดเคลื่อนจากพนักงานตรวจสอบ
ครงสร้างขนาดใหญ่ระดับโลกอย่างสะพาน
อุโมงค์ หรือระบบส่วนหน้าของอาคารล้วนพึ่งพาความแข็งแรงของการเชื่อมสตัด (Stud
Welding) ซึ่งความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยอาจหมายถึงความล้มเหลวของโครงสร้างทั้งระบบ
งานวิจัยใหม่จากสถาบัน Fraunhofer IDMT ในเยอรมนี
จึงได้พัฒนาระบบ AI ให้ทำหน้าที่เสมือน ‘หู’
เพื่อรับฟังและวิเคราะห์รูปแบบเสียงที่เกิดขึ้นระหว่างกระบวนการเชื่อม
ทำให้สามารถตรวจจับข้อบกพร่องแบบ ‘Inline’ ได้ทันที โดยไม่ต้องรอกระบวนการทดสอบแบบดั้งเดิมที่ล่าช้าและมีต้นทุนสูง
ข้อกำหนดด้านคุณภาพสำหรับงานเชื่อมอยู่ในระดับที่สูงมาก
โดยเฉพาะขั้นตอนการตรวจสอบที่ต้องสามารถยืนยันความแข็งแรงของรอยเชื่อมได้อย่างแม่นยำ
อย่างไรก็ตาม ในภาคอุตสาหกรรมปัจจุบัน การประเมินเหล่านี้มักเกิดขึ้นในขั้นตอนหลังกระบวนการผลิต
(Downstream)
ผ่านการตรวจสอบด้วยสายตาหรือการทดสอบแบบทำลายชิ้นงานเป็นหลัก สถาบัน
Fraunhofer IDMT จึงได้ฝึกฝนระบบ AI ให้ตรวจจับสัญญาณเสียงและวิเคราะห์ว่าคุณภาพงานเชื่อมอยู่ในเกณฑ์ที่เหมาะสมหรือไม่
ระบบจะคอยสังเกตความผิดปกติของรูปแบบคลื่นเสียง
ซึ่งช่วยสร้างรากฐานใหม่สำหรับการประกันคุณภาพและการปรับปรุงกระบวนการเชื่อมให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
ข้อจำกัดของการตรวจสอบแนวเชื่อมแบบดั้งเดิม
กลยุทธ์การตรวจสอบแบบดั้งเดิมเป็นสิ่งที่ได้รับการยอมรับในอุตสาหกรรมงานเชื่อมและสามารถให้ข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับคุณภาพของรอยเชื่อมได้
แต่หากต้องการตรวจสอบแบบ 100%
วิธีการเหล่านี้มักจะพบกับข้อจำกัดทั้งในด้านการปฏิบัติงานจริงและความคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์
การทดสอบแบบทำลายชิ้นงานก่อให้เกิดความสูญเสียทางวัสดุ ใช้เวลา
และมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม อีกทั้งยังไม่สามารถนำไปใช้กับทุกรอยเชื่อมได้
ส่วนการตรวจสอบด้วยสายตาก็ขึ้นอยู่กับประสบการณ์ของผู้ปฏิบัติงานและไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมอย่างแท้จริง
นอกจากนี้ วิธีการทดสอบแบบไม่ทำลายชิ้นงาน เช่น การเอกซเรย์
หรือการใช้คลื่นอัลตราซาวนด์ ยังต้องอาศัยอุปกรณ์วัดผลเฉพาะทาง และมีข้อจำกัดเมื่อใช้กับรูปทรงบางประเภท
ส่งผลให้เกิดความยุ่งยากและต้นทุนที่สูงขึ้น
เป้าหมายหลักจึงเป็นการประเมินคุณภาพของรอยเชื่อมทุกจุดให้มีความน่าเชื่อถือสูงสุด
โดยต้องไม่ทำให้ขั้นตอนการตรวจสอบ ระยะเวลาการผลิต และต้นทุนเพิ่มขึ้นจนเกินควบคุม
การตรวจสอบคุณภาพอย่างต่อเนื่องและคุ้มค่าระหว่างกระบวนการเชื่อมจึงเป็นสิ่งที่ทำได้ยากในอดีต
ซึ่งนี่คือจุดที่ผู้เชี่ยวชาญจาก Fraunhofer IDMT เข้ามาพัฒนาเพื่อแก้ปัญหา
เสียงเฉพาะตัวจากกระบวนการเชื่อม
โครงการวิจัย ‘QualiBolS’
มุ่งเน้นการแก้ปัญหาด้วยการย้ายการตรวจสอบเข้าไปอยู่ในกระบวนการเชื่อมโดยตรง
เพื่อสร้างระบบตรวจสอบคุณภาพด้วยเสียงแบบ ‘Inline’ ที่สามารถบันทึกและประเมินรอยเชื่อมทุกจุดได้อย่างครบถ้วน
แนวทางดังกล่าวเป็นแบบขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven) ซึ่งไม่เพียงแต่มุ่งเน้นที่การตรวจจับความผิดปกติที่ชัดเจนเท่านั้น
แต่ยังรวมถึงการทำความเข้าใจกระบวนการเชื่อมในระดับที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ในระยะยาว
วิธีนี้จะเปิดโอกาสให้สามารถปรับปรุงกระบวนการทำงาน ลดปริมาณของเสียและการทำงานซ้ำ
รวมถึงลดภาระในการตรวจสอบลงได้
แนวคิดหลักเบื้องหลังเทคโนโลยีนี้มีความท้าทายทางเทคนิคสูง
นั่นคือกระบวนการเชื่อมจะสร้างเสียงที่มีลักษณะเฉพาะตัวออกมาเสมอ เช่น ในการเชื่อมแบบอาร์ค
(Arc
Welding) จะเกิดการปล่อยคลื่นเสียงที่มีความเชื่อมโยงโดยตรงกับการเปลี่ยนแปลงของกระบวนการ
เสียงเหล่านี้จึงไม่ใช่แค่ผลพลอยได้ แต่ยังแฝงไปด้วยข้อมูลเกี่ยวกับสถานะของการเชื่อมและคุณภาพของรอยต่อที่กำลังเกิดขึ้น
ความคลาดเคลื่อนในกระบวนการผลิตมักจะส่งผลให้พฤติกรรมทางเสียงของงานเชื่อมเปลี่ยนไปอย่างชัดเจน
ตัวอย่างเช่น ปรากฏการณ์ ‘Arc Blow’ (การเบี่ยงเบนของอาร์คด้วยอิทธิพลทางแม่เหล็ก)
สามารถส่งผลให้รอยเชื่อมมีลักษณะไม่สมมาตรและมีความแข็งแรงเชิงกลลดลง
ความผิดปกติในลักษณะนี้มักไม่สามารถมองเห็นได้อย่างชัดเจนด้วยตาเปล่า
แต่จะสะท้อนออกมาในรูปแบบของสัญญาณเสียงระหว่างกระบวนการผลิต
ระบบตรวจสอบด้วยเสียงจึงสามารถบันทึกและวิเคราะห์ความต่อเนื่องของกระบวนการเชื่อมที่การตรวจสอบด้วยสายตาทำได้ยาก
การวิเคราะห์ทางห้องปฏิบัติการยืนยันว่าสถานะเฉพาะตัวของกระบวนการเชื่อมจะถูกบันทึกไว้ในรูปแบบของ
‘Acoustic Signature’ ทำให้เสียงกลายเป็นแหล่งข้อมูลที่มีค่าสำหรับการควบคุมคุณภาพ
เซนเซอร์รับเสียงบนปืนเชื่อม
เพื่อให้สามารถบันทึกเสียงของการเชื่อมในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมได้อย่างน่าเชื่อถือ
โครงการวิจัยได้พัฒนาระบบการวัดขนาดกะทัดรัดที่ใช้ไมโครโฟนแบบ ‘MEMS’
อุปกรณ์นี้จะถูกติดตั้งโดยตรงบนปืนเชื่อมเพื่อจับสัญญาณเสียงในระหว่างการเชื่อมได้ทันที
วิธีนี้ช่วยสร้างระบบการวัดที่ทนทานและให้ข้อมูลที่ทำซ้ำได้สำหรับการวิเคราะห์ในขั้นตอนต่อไป
นอกจากนี้ ยังมีการบันทึกตัวแปรอื่น ๆ ของกระบวนการ เช่น
กระแสไฟและแรงดันไฟฟ้าในการเชื่อม
เพื่อช่วยในการตีความข้อมูลเสียงและเพิ่มความน่าเชื่อถือ
เป้าหมายสูงสุดคือการประเมินรอยเชื่อมโดยอัตโนมัติและจำแนกประเภทชิ้นงานออกเป็น ‘i.O.’
(In Ordnung – ผ่านเกณฑ์) หรือ ‘n.i.O.’ (Nicht in Ordnung –
ไม่ผ่านเกณฑ์)
การเรียนรู้รูปแบบเสียงของปัญญาประดิษฐ์
การพัฒนาระบบ AI
ที่จำเป็นสำหรับกระบวนการนี้อาศัยฐานข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นอย่างเป็นระบบ
สถานะของการเชื่อมในรูปแบบต่าง ๆ จะถูกสร้างขึ้นมาโดยตั้งใจ
เพื่อบันทึกค่าและประเมินคุณภาพ
ข้อมูลเหล่านี้จะรวมถึงความผันผวนของกระบวนการทั่วไปและความผิดปกติที่เกี่ยวข้องเพื่อให้แบบจำลองสามารถเรียนรู้ได้อย่างครอบคลุม
การศึกษาความเป็นไปได้ในกระบวนการเชื่อมหลายประเภทแสดงให้เห็นว่าสัญญาณเสียงมีเบาะแสที่เชื่อถือได้
องค์ประกอบความถี่ที่เฉพาะเจาะจงและรูปแบบสัญญาณตามช่วงเวลาช่วยให้สามารถแยกแยะระหว่างสถานะที่ดีและสถานะที่มีข้อบกพร่อง
อัลกอริทึม ‘Machine Learning’ สมัยใหม่สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูลเสียงเหล่านี้
และนำมาใช้สำหรับการจำแนกประเภทที่แม่นยำเพื่อสนับสนุนการประเมินรอยเชื่อมแต่ละจุดโดยอัตโนมัติ
ก้าวสู่การใช้งานจริงในระดับอุตสาหกรรม
การถ่ายทอดเทคโนโลยีนี้ไปสู่การใช้งานในอุตสาหกรรมจะไม่จำกัดอยู่เพียงแค่การพิสูจน์ในห้องปฏิบัติการ
แต่จะถูกพัฒนาให้เป็นระบบตรวจสอบแบบ ‘Inline’ ที่ผสานรวมเข้ากับระบบเชื่อมสตัดที่มีอยู่
ปัจจุบันมีการแลกเปลี่ยนข้อมูลทางเทคนิคอย่างใกล้ชิดกับผู้ผลิตปืนเชื่อม
เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการนำไปใช้ในการผลิตจริง โมเดล AI จะต้องมีความแข็งแกร่งเพียงพอที่จะรับมือกับตัวแปรรบกวน
โดยการขยายฐานข้อมูลอย่างต่อเนื่องจะช่วยปรับปรุงคุณภาพของโมเดลให้ดียิ่งขึ้น
ในระยะยาว โครงการ ‘QualiBolS’
จะช่วยเปิดมุมมองใหม่ให้กับการควบคุมคุณภาพของรอยเชื่อม
โดยกระบวนการผลิตจะไม่ใช่เพียงแค่ถูกตรวจสอบ
แต่จะได้รับการทำความเข้าใจและสามารถควบคุมได้อย่างตรงจุดมากขึ้น
สำหรับการเชื่อมสตัด ระบบนี้ทำให้คุณภาพไม่ถูกประเมินเฉพาะในขั้นตอนการตรวจสอบชิ้นส่วนที่เสร็จสมบูรณ์แล้วเท่านั้น
แต่จะถูกควบคุมและรักษามาตรฐานควบคู่ไปกับกระบวนการทำงานได้ทันที
เป็นการแปลงเสียงให้เป็นข้อมูลด้านคุณภาพที่นำไปใช้ประโยชน์ได้จริง
แทนที่จะต้องรอตรวจพบในภายหลังด้วยวิธีการแบบดั้งเดิมที่ใช้เวลาและล่าช้ากว่ามาก
ที่มา : mmthailand
วันที่ 2 กันยายน 2569
