Lorsque Theo Saville et moi-même avons fondé CloudNC en 2015, nous avions une ambition commune : faire de la fabrication de n'importe quoi un processus autonome, en un seul clic.
Huit ans plus tard, nous travaillons toujours à la réalisation de cet objectif ! Cependant, nous sommes sur le point de lancer notre première solution logicielle, CAM Assistqui automatisera une grande partie du processus de programmation des machines CNC pour la fabrication de composants de précision.
Il s'agira d'un changement radical dans la manière dont l'industrie manufacturière fonctionne à l'échelle mondiale. Mais l'éléphant dans la pièce : pourquoi cela nous a-t-il pris si longtemps ?
La réponse est simple : c'est un problème très complexe ! Voici pourquoi.
Le problème lui-même
Examinons d'abord ce que nous essayons d'améliorer : l'industrie manufacturière mondiale.
Plus précisément, presque tout ce qui est fabriqué dans le monde aujourd'hui dépend dans une certaine mesure de composants de haute qualité, fabriqués avec précision, et nous pouvons utiliser la technologie pour améliorer le processus de fabrication de ces composants.
Ces composants sont fabriqués dans des fraiseuses (telles que les machines CNC) et sont utilisés soit dans les produits que nous utilisons et consommons - des montres aux ordinateurs portables en passant par les téléphones, les voitures, les turbines et les avions - soit dans les moules qui sont utilisés pour créer l'appareil pour d'autres processus industriels, tels que le plastique et l'emballage.
Ils sont donc omniprésents : en effet, près de 1 000 milliards de dollars de composants sont fabriqués chaque année. Cependant, leur production n'est pas aussi simple que l'utilisation d'une imprimante 3D. Il faut en effet indiquer aux machines comment fabriquer chaque pièce, par le biais d'un processus appelé " fabrication assistée par ordinateur" (CAM). Et pour cela, il faut qu'une personne qualifiée soit dans la boucle pour programmer la machine.
L'implication d'un élément humain crée une variance. La programmation d'une machine CNC nécessite une formation et une expertise, et les personnes capables de le faire ne sont pas si nombreuses (et le déficit de compétences se creuse à mesure que la demande de composants augmente et que le nombre de ceux qui entrent dans l'industrie est inférieur au nombre de ceux qui partent à la retraite).
Il y a encore moins d'experts, et les niveaux de compétence sont importants. Il existe un nombre infini de façons de fabriquer n'importe quel composant, et un nouveau programmeur est beaucoup plus susceptible d'être moins efficace et de gaspiller davantage qu'un programmeur très talentueux.
Ce que nous voulons faire avec nos solutions, c'est automatiser autant que possible ce processus, en aidant ceux qui ont moins d'expérience à programmer aussi rapidement et de manière aussi optimale que les meilleurs programmeurs de CAM , réinventant ainsi le processus de fabrication pour tout le monde.
Défi 1 : L'infini
Mais le mot "infini", c'est là que réside une grande partie du problème. Si l'on considère le processus de programmation de la fabrication d'un seul composant, l'espace de solution potentiel est très vaste.
Ce n'est pas comme l'impression 3D, où l'on dispose d'un outil et où l'on peut déterminer la meilleure façon d'avancer couche par couche - avec une machine CNC, il y a plusieurs outils (de tailles et de types différents) qui peuvent tous être utilisés pour obtenir certains résultats, et qui peuvent tous être déployés à des angles, des profondeurs ou des vitesses différents, et dans n'importe quel ordre.
Le nombre de solutions est donc, en fait, exponentiellement grand, ce qui crée d'énormes problèmes d'un point de vue informatique. En clair, pour les examiner toutes afin de déterminer la meilleure voie à suivre, un ordinateur doit multiplier une quasi-infinité par une quasi-infinité, un grand nombre de fois (complexité combinatoire !) - ce qui prend beaucoup trop de temps pour produire des résultats susceptibles d'être utiles à qui que ce soit.
Le défi consiste donc à rendre l'échelle du problème traitable. Sans dévoiler trop de notre "sauce secrète", l'un des éléments du processus CloudNC consiste à réduire l'échelle du problème : par exemple, en rejetant les chemins d'outils impossibles ou très difficiles, tout en s'assurant que les solutions optimales sont conservées.
Par conséquent, nos algorithmes sont capables de localiser les meilleures solutions potentielles, sans avoir à examiner toutes les solutions possibles - ce qui signifie que nous pouvons fournir des résultats en quelques secondes, plutôt qu'en plusieurs années.
Défi 2 : Physique
D'accord, nous pouvons traiter le nombre potentiellement infini de façons de fabriquer ces composants. Mais l'autre problème est qu'il s'agit d'un environnement physique complexe à prendre en compte, avec - littéralement - de nombreuses pièces mobiles.
Lors de l'usinage d'un composant, les matériaux deviennent très chauds. Ils se dilatent et se contractent. Les fraiseuses doivent éliminer les copeaux des blocs de métal. Si les copeaux sont trop épais, l'outil se casse, ou s'ils sont trop fins, la surface du métal se fend. Les outils sont endommagés et s'usent. L'ensemble de l'assemblage vibre.
La combinaison de ces restrictions physiques et du nombre exponentiel de solutions fait passer le niveau de difficulté de la fabrication de précision de "difficile" à "cauchemardesque".
Il ne suffit pas de trouver une solution qui utilise le parcours d'outil le plus rapide et le plus efficace. Il faut également tenir compte des multiples aspects physiques des outils et des matières premières que vous utilisez, et une erreur de calcul peut ruiner des centaines de milliers de dollars de machines coûteuses.
Alors, quel est le code de la triche ? Une fois encore, il s'agit de rendre le problème traçable. De manière réaliste, nous ne pouvons pas comprendre l'intégration de chaque élément physique avec toutes les méthodes possibles d'usinage d'un composant. Mais nous pouvons générer et évaluer les méthodes les plus optimales et les aligner sur une compréhension des techniques les plus courantes, régulièrement utilisées et appliquées, et nous assurer que nos solutions les intègrent dès aujourd'hui.
Par conséquent, nos solutions peuvent déjà être appliquées à la majorité des défis de l'usinage CNC, et nous améliorons et affinons constamment leur fonctionnement. Nous pouvons ainsi accélérer le processus de programmation de la fabrication d'un composant relativement complexe sur une machine CNC, en le faisant passer de plusieurs heures (voire plusieurs jours) à quelques secondes.
La voie optimale
Bien entendu, la description ci-dessus de nos solutions est peu détaillée, comme on peut s'y attendre pour un court essai résumant plus de 8 ans de travail et plus d'un million de lignes de code (et ce n'est pas fini). De même, je ne veux pas dévoiler les détails : le fonctionnement exact de nos algorithmes est la propriété de CloudNC - nous avons passé beaucoup de temps et d'efforts à les construire !
Cette discrétion sous-estime donc ce que nous avons dû construire : par exemple, des algorithmes complexes pour accélérer et affiner des aspects complexes de la géométrie informatique, en combinant l'usinage de différentes formes et aspects les uns avec les autres, et en produisant des résultats dans un délai qui ajoute de la valeur pour les utilisateurs.
En outre, il ne souligne pas suffisamment les paramètres serrés dans lesquels nous travaillons. Nous créons littéralement des solutions d'usinage qui sont utilisées pour créer des pièces pour les avions de chasse et les centrales nucléaires - ce qui signifie qu'elles doivent être exactes. Il n'y a pas de marge d'erreur.
C'est pourquoi nous avons pris notre temps pour préparer CAM Assist - il y a eu beaucoup de choses à résoudre. Et nous ne sommes pas près d'arriver au bout de notre voyage : notre vision d'introduire la fabrication en un seul clic dans le monde entier sera encore loin d'être réalisée pendant un certain temps - nous sommes toujours en train de conquérir un problème jusqu'alors insoluble !
Mais nous sommes en train de faire des percées massives dans ce domaine, et ce que nous avons rendu traitable jusqu'à présent représente une partie substantielle de l'ensemble du problème. Nous rendons possible l'accélération de la programmation des machines à commande numérique, de sorte que nous puissions fabriquer des composants de plus en plus rapidement, ce qui favorise l'innovation et contribue à combler le déficit de compétences dans le secteur manufacturier.
C'est ce que nous avons réalisé jusqu'à présent et j'ai hâte de voir l'impact que cela aura.
(PS : vous voulez nous aider à résoudre ces problèmes ? Consultez nos offres d'emploi sur le site Carrières).
