Ближайшее будущее CAM-технологии автоматизации технологической подготовки производства: мнения профессионалов

CAM (англ. Computer-aided manufacturing) — система автоматизации технологической подготовки производства. Программное обеспечение CAM используется для создания программ для различных станков с ЧПУ. Рассказывает Андрей Харациди, генеральный директор и соучредитель SprutCAM Tech. нынешняя обстановка не только нарушила цепочки поставок по всему миру, но и ускорила консолидацию рынка CAM. На рынке осталось очень мало независимых разработчиков, и не исключено, что хотя бы один из них будет приобретен более крупной корпорацией к концу 2023 года в связи с текущими экономическими и политическими вызовами в Европе. Кроме того, крупные технологические компании по-прежнему имеют планы, ресурсы и интерес к приобретению интеллектуальных активов у более мелких игроков отрасли. Конкуренция за доминирование на рынке CAM обостряется.

Потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения автоматизированного производственного процесса является интересной возможностью для рассмотрения. В то время как некоторые программы CAD/CAM уже используют ИИ для оптимизации меню и команд, концепция CAM-системы, которая может независимо программировать обработку деталей, является многообещающей. Однако разработка такой системы, вероятно, будет сложным и трудоемким процессом, требующим интеграции различных передовых технологий и способности учиться и адаптироваться, используя большие объемы пользовательских данных.

В 2023 году мы с нетерпением ждем начала разработки одного или нескольких решений, которые полностью используют потенциал этих инновационных технологий для программирования станков с ЧПУ. Будет интересно посмотреть, как искусственный интеллект и машинное обучение продолжат формировать индустрию CAM в ближайшие годы.

По мере совершенствования технологий аддитивного производства они и все более широко используются в реальных производственных условиях. В частности, оборудование для 3D-печати металлом становится все более функциональным и доступным. Например, появились специальные головки для лазерной наплавки проволоки на станках с ЧПУ, что позволяет малым и средним предприятиям пользоваться передовыми производственными возможностями, которые ранее были доступны только крупным компаниям.

Однако использование аддитивных технологий в промышленном производстве требует специализированного программного обеспечения, разработать которое самостоятельно способны не все производители подобного оборудования. Это привело к расширению технологического партнерства между производителями оборудования и инженерного программного обеспечения, особенно когда речь идет о 3D-печати с использованием промышленных роботов.

Бре Петтис, генеральный директор Bantam Tools

CAM приближается к полной автоматизации

Я предсказываю, что 2023 год станет годом прорыва для настольных фрезерных станков с ЧПУ, когда у пользователей появится понимание, как их можно интегрировать в свои рабочие места для прототипирования и производства. Кроме того, я предсказываю, что мы все чаще будем видеть объединенные парки станков с ЧПУ. Например, когда каждый станок выполняет одну операцию одним инструментом, а детали перемещаются между станками. Такая конфигурация более устойчива к времени безотказной работы. Я предсказываю, что мы увидим варианты программного обеспечения, настроенные для управления парками станков.

В мире CAD/CAM мы приближаемся к тому, чтобы CAM стал автоматическим, используя возможности искусственного интеллекта. Я предсказываю, что мы увидим, как крупные игроки запускают бета-программы для изучения автоматического создания траекторий CAM. Я предсказываю, что эти алгоритмы ИИ по созданию траекторий сначала будут очень плохими, а затем удивят нас, став по-настоящему хорошими. Если современный автомобиль может ездить практически автоматически, то кажется, что Auto CAM не за горами.

В Bantam Tools мы занимаемся созданием настольных фрезерных станков с ЧПУ для тех, кто хочет осваивать новое и изменять мир. Я предсказываю, что больше инженеров-механиков станут станочниками. Мы наблюдаем тенденцию, когда все больше и больше нетерпеливых инженеров вторгаются в мир механической обработки. Нетерпеливым инженерам нужны детали сейчас. Нетерпеливые инженеры обожглись на проблемах с доставкой, а многие производства сейчас загружены заказами надолго вперед, потому что их клиенты делают запасы на случай очередных сбоев в цепочке поставок. Что интересно, нетерпеливые инженеры, работающие в крупных инновационных компаниях, все чаще действуют в обход корпоративных отделов закупок и, используя кредитную карту своей компании, заказывают наши станки индивидуально. Чем больше инженеров, осваивающих работу на станках, тем лучше для нашей отрасли, которая отчаянно нуждается в квалифицированных кадрах.

Джонатан Джирруа, технический евангелист, Tech Soft 3D

Искусственный интеллект меняет правила игры

Индустрия уже много лет говорит об искусственном интеллекте, и сегодня очевидно, что основную роль в более полной реализации возможностей ИИ практически на всех рынках играют три фактора:

  1. огромные объемы данных, доступных благодаря развитию Интернета;
  2. резкое увеличение вычислительной мощности благодаря графическим процессорам, изначально разработанным для игр;
  3. постоянное развитие программных алгоритмов для анализа и использования этих данных.

Искусственный интеллект на 100% изменит правила игры в ближайшие годы — он изменит то, как мы взаимодействуем с компьютерами, подобно тому, как это сделал Google Search 20 лет назад.

Генеративный дизайн — отличный пример. Возможность использовать текстовые подсказки, оперировать огромными наборами данных и распознавать естественный язык в настоящее время стимулирует более широкое использование генеративного дизайна, и я думаю, что мы увидим гораздо больше в 2023 году.

Искусственный интеллект также окажет большое влияние на системы инженерного анализа (CAE). Например, вы сможете генерировать большие наборы данных, а затем заставить систему обучиться на них и прогнозировать результат деформации или что-то другое, и даже предлагать определенные рабочие процессы для оптимальной эффективности. Или вы даёте системе базовое 2D-изображение, а она создаст 3D-дизайн с нуля.

Кроме CAE искусственный интеллект полностью изменит способ создания реалистичных активов цифровых двойников. Например, дизайнеры тратили часы, создавая и применяя сложные повторяющиеся текстуры к объектам и средам. Теперь это можно сделать с помощью ИИ, что приведет к гораздо большему объему и разнообразию активов.

Та же самая тройка мощных инструментов, огромных объемов данных и возможности обработки этих данных также способствует более комплексному использованию анализа с самого начала процесса проектирования до конца производства. Почему эти инструменты вдруг стали невероятно мощными? Из-за огромного количества данных, на которых ИИ теперь должен учиться. Благодаря тому, что ИИ может учиться больше и быстрее, у нас теперь есть возможность анализировать конструкторские идеи в самом начале процесса.

Мы видим, что все больше и больше компаний применяют анализ, начиная с самого начала процесса проектирования — для запуска симуляций, прогнозирования результатов и принятия лучших решений во всех аспектах. Вместо того чтобы запускать анализ на заключительном этапе проектирования, а затем повторять его до тех пор, пока проект не будет соответствовать спецификациям, мы наблюдаем эволюцию инструментов анализа, которые можно использовать на всех стадиях процесса проектирования, от первоначальной концепции идеи до ее воплощения.

Источник: https://isicad.ru/