Noi di CloudNC abbiamo appena raggiunto un importante traguardo: la nostra soluzione CAM Assist , che accelera e automatizza la creazione di strategie CNC con l'AI, può ora aiutare i macchinisti a realizzare componenti per macchine CNC a 3+2 assi.
Se la creazione di strategie per la lavorazione di componenti a 3 assi era già abbastanza impegnativa, fare lo stesso per i componenti a 3+2 assi è di molti ordini di grandezza più difficile, dato che ci sono effettivamente più direzioni di approccio nuove e diverse con cui realizzare ogni caratteristica di questi componenti. È una situazione combinatoriamente esplosiva (cioè la quantità potenziale di soluzioni è esponenziale!), che rende ancora più difficile l'accuratezza dei nostri algoritmi e la precisione dei risultati.
Risolvere questo enigma ha un impatto reale. Questo progresso significa che la nostra tecnologia può essere applicata per la prima volta alla maggior parte delle lavorazioni del mondo: stimiamo che CAM Assist copra ora circa due terzi delle attività di lavorazione globali.
Inoltre, i nostri utenti ci dicono che, poiché la programmazione degli assi 3+2 è molto più complessa, CAM Assist sarà ancora più efficace nel trovare opportunità di efficienza al suo interno. Di conseguenza, stiamo già assistendo a un'impennata di interesse da parte dei macchinisti desiderosi di vedere se è all'altezza delle aspettative quando entriamo in questa nuova frontiera.
Ma con l'aumento dell'interesse e del potenziale applicativo, si pone per noi una nuova domanda: come possiamo fare in modo che i macchinisti si convincano che CAM Assist può aiutarli?
Differenziale di lavorazione
In pratica, il funzionamento di CAM Assist è il seguente: la nostra AI comprende (quasi) tutti i modi in cui una macchina CNC potrebbe realizzare tutti gli aspetti di un componente, nonché le regole di lavorazione e la fisica coinvolta.
Per generare il programma per la produzione di un nuovo componente, elabora i potenziali metodi appropriati e decide quale combinazione creerebbe una strategia di lavorazione efficiente. Ciò potrebbe richiedere miliardi di calcoli, che richiedono un codice proprietario estremamente complesso da elaborare in tempi efficaci.
Tuttavia, non è così che un essere umano creerebbe un programma per realizzare lo stesso componente. Un macchinista esperto prenderebbe in considerazione un numero molto più limitato di metodi, basati su anni di esperienza, formazione e intuizione, e deciderebbe il migliore tra questi. La sua scelta potrebbe essere influenzata da fattori che l'AI non prenderebbe in considerazione, come ad esempio gli strumenti dell'officina più affidabili o addirittura più piacevoli da usare.
Questa divergenza significa che l'AI può proporre soluzioni di lavoro efficaci che non sono naturalmente intuitive per un macchinista esperto. Ad esempio, il programma potrebbe proporre di inviare l'utensile in aree strette intorno alla morsa in un modo che va oltre il livello di comfort abituale del macchinista, o generare un modo per creare una caratteristica con un utensile specifico che l'utente non avrebbe nemmeno pensato come opzione.
Questo crea un problema: se si presenta a un macchinista qualcosa di troppo poco ortodosso, non si affiderà all'AI la sua costosissima attrezzatura, che si rompe se usata male. Inoltre, tutta questa tecnologia è estremamente nuova, quindi non c'è fiducia intrinseca creata in molti mesi che un algoritmo possa aiutare a svolgere questo lavoro.
In definitiva, i programmatori CAM vogliono programmi che abbiano un senso per loro, basati su ciò che conoscono del processo di lavorazione CNC, ma al computer non interessa l'aspetto del percorso utensile, purché ritenga di portare a termine il lavoro.
Come facciamo a quadrare il cerchio? Creiamo fiducia, aprendo la scatola nera al controllo.
Spiegare l'AI
Quando CAM Assist presenta una potenziale strategia, i percorsi utensile non solo sono completamente visibili, cioè il macchinista può vedere ogni aspetto di ciò che viene proposto, ma sono anche totalmente modificabili. Quindi, se c'è qualcosa che non gli piace o che non capisce, può cambiarlo.
Questo è un ottimo primo passo per creare la fiducia necessaria a mettere in atto la strategia... ma per l'operatore umano non è necessariamente sufficiente. Non vogliono dover verificare ogni aspetto del percorso utensile per accertarsi di essere d'accordo, anzi, così facendo vanificano l'obiettivo di CAM Assist, che è quello di far risparmiare tempo e rendere più efficienti le operazioni.
Per questo motivo, dobbiamo assicurarci che le strategie che creiamo abbiano un senso per i programmatori, in modo che non debbano ricontrollare il lavoro, e per garantirlo abbiamo introdotto la possibilità di specificare gli approcci geometrici da evitare. Ciò significa che se l'utente preferisce evitare certi tipi di percorsi utensile e strategie, anche se sono perfettamente validi dal punto di vista creativo, l'AI li eviterà.
Ciò significa che otterremo meno risultati non intuitivi per un programmatore CAM , contribuendo a creare fiducia nel fatto che le nostre soluzioni sono davvero in grado di generare percorsi utensile fattibili, accurati e precisi, in grado di costruire componenti con assi 3+2 secondo le specifiche rigorose richieste da produttori e clienti. Con il prossimo aggiornamento, inizieremo a filtrare automaticamente gli approcci più strani e non intuitivi, riducendo ulteriormente la necessità per gli utenti di dire "Io non farei così".
Il passo successivo per guadagnarsi la fiducia è l'inserimento delle preferenze e delle specifiche dell'utente nella prossima generazione di CAM Assist, dove la nostra soluzione non solo propone una strategia di percorso utensile efficace, ma è anche in grado di fornire avanzamenti e velocità efficienti che funzionano con la libreria di utensili, le preferenze e le condizioni di fabbrica esistenti del macchinista.
In definitiva, l'obiettivo di CloudNC è di arrivare a un punto in cui la nostra tecnologia sia ritenuta la soluzione per la produzione senza luce. Tuttavia, per raggiungere questo traguardo, la nostra tecnologia deve guadagnarsi la fiducia degli esseri umani che oggi lavorano in quel processo, ed è questo l'obiettivo che stiamo cercando di raggiungere.
Attualmente siamo alla ricerca di beta tester per provare e dare un feedback sul nostro lavoro sui parametri di taglio e sulle velocità e avanzamenti AI: se vuoi partecipare, invia un'e-mail a camassist@cloudnc.com e il team si metterà in contatto con te!
