क्लाउडएनसी में, हमने अभी-अभी एक महत्वपूर्ण उपलब्धि हासिल की है: हमारा CAM Assist समाधान, जो सीएनसी रणनीति निर्माण को गति देता है और स्वचालित करता है AI , अब मशीनिस्टों को 3 + 2 अक्ष सीएनसी मशीनों के लिए घटक 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।
इस पहेली को सुलझाने का वास्तविक प्रभाव पड़ता है। इस प्रगति का अर्थ है कि हमारी तकनीक अब पहली बार दुनिया के अधिकांश मशीनिंग कार्यों में लागू की जा सकती है - हमारा अनुमान है कि CAM Assist अब यह वैश्विक मशीनिंग गतिविधि के लगभग दो-तिहाई हिस्से को कवर करता है।
इसके अलावा, हमारे उपयोगकर्ता हमें बताते हैं कि क्योंकि 3+2 अक्ष प्रोग्रामिंग बहुत अधिक जटिल है, CAM Assist इसके भीतर दक्षता के अवसर खोजने में यह और भी ज़्यादा कारगर होगा। नतीजतन, हम मशीनिस्टों की रुचि में तेज़ी देख रहे हैं, जो यह देखने के लिए उत्सुक हैं कि क्या यह इस नए क्षेत्र में प्रवेश करते ही उम्मीदों 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 है: हम यह कैसे सुनिश्चित करें कि मशीनिस्ट इस बात से आश्वस्त हों कि CAM Assist क्या मैं उनकी मदद कर सकता हूँ?
मशीनिंग अंतर
व्यवहार में, कैसे CAM Assist हमारा काम 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 उन्हें मशीनिंग करने के नियम 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 उनके लिए अर्थपूर्ण हों, जो कि सीएनसी मशीनिंग प्रक्रिया के बारे में उनकी जानकारी पर आधारित हों - लेकिन कंप्यूटर को इस बात की परवाह नहीं होती कि टूलपाथ कैसा दिखता है, जब तक कि उसे विश्वास हो कि वह काम पूरा कर सकता 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 Assist एक संभावित रणनीति प्रस्तुत करते समय, टूलपाथ न केवल पूरी तरह से दृश्यमान होते हैं - यानी, मशीनिस्ट प्रस्तावित कार्य के हर पहलू को देख सकता है - बल्कि पूरी तरह से संपादन योग्य भी होते हैं। इसलिए अगर वहाँ कुछ ऐसा है जो उन्हें पसंद नहीं आता या समझ में नहीं आता, तो वे उसे बदल सकते हैं।
रणनीति को अमल में लाने के लिए विश्वास बनाने की दिशा में यह एक बेहतरीन पहला कदम है... लेकिन इस प्रक्रिया से जुड़े व्यक्ति के लिए, यह ज़रूरी नहीं कि यह काफ़ी हो। वे टूलपाथ के हर पहलू की जाँच करके यह नहीं देखना चाहते कि वे उससे सहमत हैं या नहीं - दरअसल, ऐसा करने से उद्देश्य ही विफल हो जाता है। CAM Assist जिससे उनका समय बचेगा और उनका परिचालन अधिक कुशल बनेगा।
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 यह है कि हमें ऐसे परिणाम कम मिलेंगे जो सहज नहीं हैं CAM प्रोग्रामर - यह विश्वास बनाने में मदद करते हैं कि हमारे समाधान वास्तव में व्यवहार्य, सटीक, सटीक टूलपाथ उत्पन्न कर सकते हैं जो निर्माताओं और ग्राहकों की आवश्यकताओं के अनुसार 3+2 अक्ष घटकों का निर्माण कर सकते हैं। और हमारे अगले अपडेट में, हम स्वचालित रूप से अधिक विचित्र, गैर-सहज तरीकों को फ़िल्टर करना शुरू कर देंगे, जिससे उपयोगकर्ताओं को यह कहने की आवश्यकता कम हो जाएगी कि "मैं इसे इस तरह नहीं करूँगा।"
विश्वास अर्जित करने का अगला चरण: अगली पीढ़ी के लिए उन उपयोगकर्ता वरीयताओं और विशिष्टताओं को भी ध्यान में रखना CAM Assist , 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 मशीनिस्ट की मौजूदा टूल लाइब्रेरी, प्राथमिकताओं और कारखाने की स्थितियों के साथ काम करता 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!
