Цифровые двойники: революция в механической обработке для эффективности и решения кадровых проблем

Цифровые двойники вдыхают жизнь и инновации в все большее количество областей производства, а также решают проблемы для станочных цехов любых размеров. С дефицитом квалифицированных кадров и постоянными усилиями по возвращению высокотехнологичного производства в США, цифровые двойники имеют много чего предложить. Оцифровка станка и процесса создает глубокое понимание ЧПУ, программ, процесса, инструмента и наладки.

Кроме того, с усилением конкуренции цехам потребуется увеличивать и оптимизировать свои операции, создавая более высокую эффективность. Оцифровка традиционных производственных процессов имеет потенциал сделать операции более эффективными за счет отработки производственных процессов в виртуальном мире.

Наконец, врагом рентабельности является неопределенность, а в текущем состоянии глобальной экономики неопределенность почти гарантирована. Грамотное управление через цифровые двойники может помочь защититься от сбоев и принять меры, максимизирующие вашу продуктивность.

Понимание цифровых двойников

Цифровой двойник станка — это виртуальное представление станка, соединенное с виртуальным управлением, снабженным реальными конфигурационными данными. Это выводит модельную и параметрическую симуляцию на новый уровень, потому что можно оптимизировать и отрабатывать наладки станков точнее, чем когда-либо.

Обычно САПР-системы и постпроцессоры не имеют никаких прямых знаний о станке, таких как кинематика, доступные G-коды или изменение параметров. САПР-симуляция или общие пакеты симуляции G-кода не могут показать, как эти изменения повлияют на программу или цикл времени, потому что нет цифрового двойника ЧПУ или прямой связи с конкретным контроллером станка.

Ручные процессы обычно используются для настройки САПР или симуляции G-кода, поэтому во многих случаях программа не оптимизирована для конкретного станка или не использует преимущества многих современных программных функций. Программа может даже не запуститься на целевом станке.

Еще одна проблема, с которой сталкиваются цехи — их постпроцессоры и программы часто не оптимизированы для станков или инструментов. Например, оператор может запускать инструменты с более низкими скоростями подачи, возможно, из-за опасений по поводу работы станка на запрограммированных скоростях. Это приводит к потере времени, потере продуктивности и низкой эффективности.

С другой стороны, виртуализация может обеспечить интероперабельность между ЧПУ и САПР-системой. Это помогает создавать постпроцессор на основе функций, которые поддерживают ЧПУ и/или станок. После создания постпроцессора может быть создан виртуализированный выходящий за рамки простой симуляции, потому что основа использует кинематику станка и реальные параметры ЧПУ. САПР и симуляция G-кода могут провести тестирование только до определенного предела, потому что ПК не имеет знаний о настройке ЧПУ. Использование цифрового двойника для отработки реальной настройки ЧПУ и станка значительно снижает вероятность ошибки.

Цифровые двойники также могут помочь удовлетворить спрос на более точные компоненты, поставляемые в высокотехнологичные отрасли, требующие продукты с высокими допусками. По мере усложнения механической обработки наличие самых эффективных процессов становится критически важным. Многие традиционные методы тратят ценное производственное время, такие как процедуры наладки, создающие бутылочные горлышки, потому что станки выводятся из производства. Цифровые двойники позволяют тестировать программы в виртуализированной среде. Виртуальное ЧПУ точно следует фактическим запрограммированным траекториям резака, а также производит реальное циклическое время. Когда подключено к виртуализированному станку, точно соответствующему кинематике, цифровой двойник обеспечивает точную верификацию без прерывания текущего процесса, выполняемого станком. К тому же, отработка процесса в офисе позволяет станку продолжать работу.

Цифровые двойники для развития рабочей силы

Поскольку цифровые двойники являются репликой станка, обучение на цифровом двойнике — это бесценный инструмент для закрытия разрыва в навыках ЧПУ и обучения основам работы в цеху: программированию деталей и управлению станком. Цифровые двойники предлагают пользователям практичный, реалистичный опыт механической обработки и обучение без вывода реального станка из производства.

Инструменты оцифровки для цехов

FANUC America сотрудничает с ModuleWorks для разработки программного обеспечения для развития рабочей силы, а также нового надежного пакета для программирования деталей — NC Reflection Studio, который помогает цехам с редактированием G-кода, симуляцией и верификацией программы. Все это предлагает арсенал инструментов для создания квалифицированных фрезеровщиков и оптимизации станочных цехов. Эта комплексная оцифровка тогда действительно раскроет силу Индустрии 4.0 для отрасли ЧПУ.

SME объявляет лауреатов премии «Выдающиеся молодые инженеры производства 2022» имени Сандры Л. Букли

22 лауреата этого года были выбраны на основе их разнообразного производственного бэкграунда, технологических достижений/улучшений и передовых исследований. Имя премии 2022 года — 2017 президент SME Сандра Л. Букли, FSME, P.Eng., бывший CEO SME и вице-президент по производственным системам, управлению цепочками поставок и ленин производству в GKN Driveline Americas.

Хотя членство в SME не требуется для этого признания, все 22 лауреата премии «Выдающиеся молодые инженеры производства 2022» имени Сандры Л. Букли являются частью сообщества SME, будучи членами до своего отбора:

Бруно Азередо, PhD, Университет штата Аризона, Темпе, Аризона

Вэнь Чэнь, PhD, Университет Массачусетс Амхерст, Амхерст, Массачусетс

Сюй Чэнь, PhD, Университет Вашингтона, Сиэтл

Нэнси Диас-Эльсайед, PhD, Южно-Флоридский университет, Хиллсборо, Флорида

Эми Эллиотт, PhD, Национальная лаборатория Оук-Ридж, Оук-Ридж, Теннесси

Томас Фельдхаузен, PhD, Национальная лаборатория Оук-Ридж, Ноксвилл, Теннесси

Кельвин Фу, PhD, Университет Делавэра, Ньюарк, Делавэр

Майкл Гомес, PhD, MSC Industrial Supply Co., Ноксвилл, Теннесси

Джина Чжан, PhD, Похангский университет науки и технологий, Поханг, Южная Корея

Бо Джин, PhD, Университет Южной Калифорнии, Лос-Анджелес

Венката Чаран Кантумучу, Electrex Inc., Эдмонд, Оклахома

Джефф Карпа, Lockheed Martin Aeronautics Co., Форт-Уорт, Техас

Випин Кумар, PhD, Национальная лаборатория Оук-Ридж, Ноксвилл, Теннесси

Меган МакГаверн, PhD, PE, General Motors Global R&D, Детройт

Лора Пахрен, Procter & Gamble Co., Мейсон, Огайо

Кайл Салиби, PhD, Национальная лаборатория Оук-Ридж, Ноксвилл, Теннесси

Райан Секол, PhD, General Motors R&D, Уоррен, Мичиган

Сюань Сонг, PhD, Университет Айовы, Айова-Сити, Айова

Пэн «Эдвард» Ван, PhD, Университет Кентукки, Лексингтон, Кентукки

Сара Вулф, PhD, Техасский А&M университет, Колледж-Стейшн, Техас

Ян Ян, PhD, Университет штата Сан-Диего, Сан-Диего

Сяоуэй Юэ, PhD, Вирджиния Тех, Блэксбург, Вирджиния

SME выделяла достижения более чем 470 молодых инженеров производства — и их влияние на производство — более четырех десятилетий через эту премию. SME примет номинации для премии «Выдающиеся молодые инженеры производства 2023» до 1 августа на sme.org/oyme.