क्लाउडएनसी में, हमने अभी-अभी एक महत्वपूर्ण उपलब्धि हासिल की है: हमारा CAM असिस्ट सॉल्यूशन, जो सीएनसी रणनीति निर्माण को गति देता है और स्वचालित करता है AI अब यह मशीनिस्टों को 3+2 अक्षीय सीएनसी मशीनों के लिए पुर्जे बनाने में मदद कर सकता है ।

3-अक्षीय घटकों को मशीन करने की रणनीतियाँ बनाना पहले से ही काफी चुनौतीपूर्ण था , लेकिन 3+2 अक्षीय भागों के लिए ऐसा करना कई गुना ज़्यादा मुश्किल है, क्योंकि उन भागों की हर विशेषता को बनाने के लिए कई नए, अलग-अलग दृष्टिकोण दिशाएँ हैं। यह संयोजनात्मक रूप से विस्फोटक है (अर्थात - समाधानों की संभावित मात्रा घातांकीय है!), जिससे हमारे एल्गोरिदम को सटीक और परिणामों को सटीक बनाना और भी मुश्किल हो जाता है।  

उस पहेली को सुलझाने का वास्तविक प्रभाव है। इस प्रगति का अर्थ है कि हमारी तकनीक को अब पहली बार दुनिया के अधिकांश मशीनिंग कार्यों में लागू किया जा सकता है - हमारा अनुमान है कि CAM असिस्ट अब वैश्विक मशीनिंग गतिविधि के लगभग दो-तिहाई हिस्से को कवर करता है।

इसके अलावा, हमारे उपयोगकर्ता हमें बताते हैं कि 3+2 अक्ष प्रोग्रामिंग कहीं अधिक जटिल होने के कारण, CAM Assist इस क्षेत्र में दक्षता बढ़ाने के अवसरों को खोजने में और भी अधिक प्रभावी होगा। परिणामस्वरूप, हम पहले से ही उन मशीनिस्टों की ओर से बढ़ती रुचि देख रहे हैं जो यह देखना चाहते हैं कि क्या यह इस नए क्षेत्र में प्रवेश करते समय अपेक्षाओं पर खरा उतरता है।

लेकिन इस बढ़ी हुई रुचि और संभावित अनुप्रयोग में वृद्धि के साथ, हमारे सामने एक नया प्रश्न है जिसका उत्तर देना होगा: हम यह कैसे सुनिश्चित करें कि मशीनिस्ट इस बात से आश्वस्त हों कि CAM क्या असिस्ट उनकी मदद कर सकता है?

मशीनिंग अंतर

व्यवहार में, कैसे CAM असिस्ट वर्क्स का मतलब यह है: हमारा AI वह (लगभग) हर उस तरीके को समझता है जिससे एक सीएनसी मशीन किसी घटक के सभी पहलुओं को बना सकती है, साथ ही साथ उन्हें मशीनिंग करने के नियमों और इसमें शामिल भौतिकी को भी समझता है।

एक नया घटक बनाने के लिए प्रोग्राम तैयार करने हेतु, यह संभावित उपयुक्त विधियों को संसाधित करता है और यह तय करता है कि कौन सा संयोजन एक कुशल मशीनिंग रणनीति तैयार करेगा। इसके लिए अरबों गणनाओं की आवश्यकता हो सकती है, और एक प्रभावी समय-सीमा में संसाधित करने के लिए कुछ अत्यंत जटिल, स्वामित्व वाले कोड की आवश्यकता हो सकती है।

हालाँकि, एक इंसान उसी पुर्जे को बनाने के लिए प्रोग्राम इस तरह नहीं बनाएगा। एक कुशल मशीनिस्ट अपने वर्षों के अनुभव, प्रशिक्षण और अंतर्ज्ञान के आधार पर बहुत सीमित संख्या में विधियों पर विचार करेगा, और उनमें से सर्वोत्तम का चयन करेगा। उनका चुनाव कई कारकों से प्रभावित हो सकता है। AI इसमें यह बात शामिल नहीं होगी कि कार्यशाला में कौन से उपकरण अधिक विश्वसनीय हैं, या उपयोग करने में अधिक संतोषजनक हैं।

उस विचलन का अर्थ है AI ऐसे प्रभावी समाधान सामने आ सकते हैं जो एक कुशल मशीनिस्ट के लिए स्वाभाविक रूप से सहज नहीं होते। उदाहरण के लिए, हो सकता है कि प्रोग्राम ने उपकरण को वाइस के आस-पास के तंग क्षेत्रों में ऐसे तरीके से भेजने का प्रस्ताव दिया हो जो मशीनिस्ट के सामान्य सहज स्तर से परे हो, या किसी विशिष्ट उपकरण के साथ एक ऐसी सुविधा बनाने का तरीका उत्पन्न करता हो जिसके बारे में उपयोगकर्ता ने विकल्प के रूप में सोचा भी नहीं होगा।

इससे एक समस्या उत्पन्न होती है: यदि आप मशीनिस्ट को कुछ भी अपरंपरागत दें, तो वे उस पर भरोसा नहीं करेंगे। AI उनके बेहद महंगे उपकरण, जो दुरुपयोग होने पर टूट जाते हैं। और हाँ, यह सारी तकनीक बेहद नई है - इसलिए कई महीनों तक ऐसा कोई अंतर्निहित विश्वास नहीं बनता कि कोई एल्गोरिदम इस काम में मदद कर सकता है।

अंततः, CAM प्रोग्रामर ऐसे प्रोग्राम चाहते हैं जो उन्हें समझ में आएं, जो सीएनसी मशीनिंग प्रक्रिया के बारे में उनके ज्ञान पर आधारित हों - लेकिन कंप्यूटर को इस बात से कोई फर्क नहीं पड़ता कि टूलपाथ कैसा दिखता है, जब तक उसे लगता है कि काम पूरा हो गया है।

तो फिर हम इस चक्र को कैसे संतुलित करें? हम विश्वास पैदा करते हैं - ब्लैक बॉक्स को जाँच के लिए खोलकर।

समझाते हुए AI

कब CAM असिस्ट एक संभावित रणनीति प्रस्तुत करता है, टूलपाथ न केवल पूरी तरह से दृश्यमान होते हैं - यानी, मशीन ऑपरेटर प्रस्तावित प्रक्रिया के हर पहलू को देख सकता है - बल्कि पूरी तरह से संपादन योग्य भी होते हैं। इसलिए, यदि उन्हें कुछ ऐसा दिखता है या समझ में नहीं आता है, तो वे उसे बदल सकते हैं।

रणनीति को अमल में लाने के लिए विश्वास कायम करने की दिशा में यह एक बेहतरीन पहला कदम है... लेकिन इसमें शामिल व्यक्ति के लिए यह पर्याप्त नहीं है। वे हर पहलू की जाँच करके यह सुनिश्चित नहीं करना चाहते कि वे उससे सहमत हैं - वास्तव में, ऐसा करने से रणनीति का उद्देश्य ही विफल हो जाता है। CAM सहायता प्रदान करना, जिसका उद्देश्य उनका समय बचाना और उनके संचालन को अधिक कुशल बनाना है।

इसलिए, हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि हमारे द्वारा बनाई गई रणनीतियाँ प्रोग्रामर्स के लिए इतनी सार्थक हों कि उन्हें काम की दोबारा जाँच करने की ज़रूरत न पड़े, और यह सुनिश्चित करने के लिए, हमने बचने के लिए ज्यामितीय दृष्टिकोण निर्दिष्ट करने की क्षमता भी पेश की है। इसका मतलब है कि अगर उपयोगकर्ता कुछ खास तरह के टूलपाथ और रणनीतियों से बचना चाहता है, भले ही वे रचनात्मक दृष्टिकोण से पूरी तरह से मान्य हों, तो AI अब हम उनसे बचेंगे।

इसका मतलब है कि हमें ऐसे कम परिणाम मिलेंगे जो किसी के लिए सहज ज्ञान युक्त नहीं होंगे। CAM प्रोग्रामर - यह विश्वास दिलाने में मदद करना कि हमारे समाधान वास्तव में व्यवहार्य, सटीक और परिशुद्ध टूलपाथ उत्पन्न कर सकते हैं जो निर्माताओं और ग्राहकों की सख्त विशिष्टताओं के अनुसार 3+2 अक्षीय घटकों का निर्माण कर सकते हैं। और हमारे अगले अपडेट में, हम जटिल और अटपटे तरीकों को स्वचालित रूप से फ़िल्टर करना शुरू कर देंगे, जिससे उपयोगकर्ताओं को "मैं इसे इस तरह नहीं करूँगा" कहने की आवश्यकता और कम हो जाएगी।

विश्वास अर्जित करने का अगला कदम: अगली पीढ़ी के लिए उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं और विशिष्टताओं को भी ध्यान में रखना। CAM असिस्ट, जहां हमारा समाधान न केवल एक प्रभावी टूलपाथ रणनीति का प्रस्ताव करता है, बल्कि कुशल फीड और गति भी प्रदान करने में सक्षम है जो एक मशीनिस्ट की मौजूदा टूल लाइब्रेरी, प्राथमिकताओं और फैक्ट्री की स्थितियों के साथ काम करती है।  

अंततः, क्लाउडएनसी में हमारा लक्ष्य उस मुकाम तक पहुँचना है जहाँ हमारी तकनीक पर उत्कृष्ट विनिर्माण के लिए समाधान प्रदान करने का भरोसा किया जाए। हालाँकि, उस लक्ष्य तक पहुँचने के लिए, हमारी तकनीक को आज उस प्रक्रिया में शामिल लोगों का विश्वास अर्जित करना होगा - और यही हम हासिल करने का प्रयास कर रहे हैं।

हम वर्तमान में कटिंग मापदंडों पर अपने काम पर परीक्षण और प्रतिक्रिया के लिए बीटा परीक्षकों की तलाश कर रहे हैं। AI -प्रेरित फ़ीड और गति - यदि आप शामिल होना चाहते हैं, तो कृपया camassist@cloudnc.com पर ईमेल करें और टीम आपसे संपर्क करेगी!