Apollo-Clad внедряет машинное обучение в контроль лазерной наплавки горнодобывающих компонентов

Apollo-Clad Laser Cladding (Эдмонтон, Альберта) интегрирует мониторинг на основе машинного обучения в процессы лазерной наплавки: система должна выявлять аномалии прямо в ходе производства, а не только при постпроцессной инспекции.

Компания работает в секторе лазерной наплавки более 20 лет. Технология применяется для нанесения износо- и коррозионностойких покрытий с точностью выше и тепловложением ниже, чем при традиционной сварке. Основные отрасли - горнодобывающая, нефтегазовая, тяжёлое машиностроение. Среди типовых объектов - зубья ковша, зубья и футеровка дробилок. Ряд компонентов в цехе Apollo-Clad проходит восстановительный ремонт по 6-7 раз; каждая итерация фиксируется трекинговым номером. Крупнейшие детали для разработки нефтеносных песков весят несколько тонн и требуют самых мощных лазерных систем предприятия.

Технологический задел создан в рамках проекта AI-SLAM (Artificial Intelligence and Advanced Processing Sensing for Laser Additive Manufacturing), выполнявшегося с 2021 по 2025 год при поддержке Программы промышленных исследований Национального исследовательского совета Канады. В консорциум входили канадские и немецкие предприятия МСБ, университеты и научные институты; Apollo-Clad выступала промышленным демонстратором. По завершении проекта сотрудничество продолжается - с Fraunhofer Institute for Laser Technology (Германия) и Alberta Machine Intelligence Institute (Amii). Резидент Amii Мутахар Сафдар разрабатывает систему обнаружения дефектов непосредственно на станке в ходе наплавки.

17-20 августа 2026 года в Калгари пройдёт 65-я конференция по металлургии и материалам (COM 2026). Главный инженер по производству Apollo-Clad Джентри Вуд представит доклад «Практические аспекты применения машинного обучения для обнаружения дефектов в промышленных процессах лазерной наплавки».

Источник — magazine.cim.org