CloudNCでは、重要な節目を迎えました。AICNC戦略の作成を加速・自動化するCAM ソリューションが、3+2軸CNC機械向けの部品製造を支援できるようになりました。

3軸の部品を加工するための戦略を立てることはすでに十分に困難でしたが、3+2軸の部品に同じことをするのは、その部品のすべての特徴を作るために、効果的に複数の新しい、異なるアプローチ方向があることを考えると、何桁も難しいです。これは組み合わせ論的に爆発的であり（つまり、潜在的な解の量は指数関数的である！）、アルゴリズムを正確にし、結果を正確にすることをさらに難しくしている。  

この難題の解決は大きな影響をもたらします。この進歩により、当社の技術が初めて世界の機械加工作業の大部分に適用可能となりました。現在、CAM 世界の機械加工活動の約3分の2をカバーしていると推定しています。

さらに、ユーザーからは「3+2軸プログラミングはそれほど複雑であるため、CAM はその中で効率化の機会を見つけるのに一層効果的になる」との声が寄せられています。その結果、この新たな領域に踏み込むにあたり、期待に応えられるかどうかを確かめたいと考える機械加工技術者からの関心が既に急増しています。

しかし、その追加的な関心と応用可能性の拡大に伴い、新たな課題が生じている。すなわち、CAM 機械加工技術者の業務を支援できることを、いかにして彼らに確信させるか、という問いである。

ディファレンシャル加工

実際のところ、CAM 動作原理は次の通りです：当社のAI 、CNC機械が部品のあらゆる側面を加工し得る（ほぼ）全ての方法、ならびにそれらの加工ルールと関連する物理法則AI 。

新しい部品を作るためのプログラムを生成するために、適切な方法の候補を処理し、どの組み合わせが効率的な加工戦略を生み出すかを決定する。そのためには何十億もの計算が必要になるかもしれず、効果的な時間枠で処理するには極めて複雑な独自のコードが必要になる。

しかし、人間が同じ部品を作るためのプログラムを作成する方法とは大きく異なる。熟練した機械工なら、長年の経験や訓練、直感に基づいて、もっと限られた数の方法を検討し、その中から最良のものを決めるだろう。その選択には、AI 考慮しない要素、たとえば工房にあるどの工具がより信頼できるか、あるいは使っていてより満足できるかといった要素も影響するかもしれない。

この乖離は、AI 熟練工には直感的に理解できないような効果的な解決策を導き出す可能性があることを意味する。例えば、プログラムは、マシニストの通常の快適さのレベルを超えた方法でバイスの周りの狭い領域に工具を送ることを提案したり、ユーザーが選択肢として考えもしなかったような特定の工具でフィーチャーを作成する方法を生成したりするかもしれません。

機械工にあまりに異例なことをすれば、使い方を誤れば壊れてしまうような高価な装置をAI 任せることはできないだろう。そしてもちろん、このテクノロジーはすべて極めて新しいものであり、アルゴリズムがこの仕事をこなすのに役立つという、何カ月にもわたって築き上げられた内蔵の信頼はない。

結局のところ、CAM 、CNC加工プロセスに関する知識に基づいて、自分たちにとって理にかなったプログラムを求めている。しかし、コンピュータは、作業が完了すると判断さえすれば、工具経路がどのように見えるかは気にしない。

では、どうやってこの輪を広げるのか？ブラックボックスをオープンにすることで、信頼を生み出すのだ。

AI説明

CAM 潜在的な戦略を提示する際、加工経路は完全に可視化されるだけでなく（つまり、提案内容のあらゆる側面を機械工が確認できる）、完全に編集可能でもあります。そのため、見た目が気に入らない部分や理解できない部分があれば、変更を加えることが可能です。

戦略を実行に移すための信頼構築としては素晴らしい第一歩ですが…人間が関与するプロセスにおいては、必ずしも十分とは言えません。彼らはツールパスのあらゆる側面を検証して合意を確認する必要性を望んでいません。実際、そうしたCAM 目的である「時間の節約と作業効率化」をむしろ損なうことになります。

そのため、私たちが作成した戦略が、プログラマーが作業を再確認する必要がないほど十分に理にかなったものであることを確認する必要があり、それを確実にするために、回避するジオメトリック・アプローチを指定する機能も導入しました。これは、ユーザーがある種のツールパスやストラテジーを避けたい場合、たとえそれがクリエイティブな観点から完全に妥当なものであっても、AI それらを避けることを意味する。

つまり、CAM 結果が少なくなるということです。これにより、当社のソリューションがメーカーや顧客が求める厳しい仕様を満たす3+2軸部品を製造可能な、正確で精密な工具経路を生成できるという信頼を築くのに役立ちます。次回のアップデートでは、より奇抜で直感的でない手法を自動的に排除し始め、ユーザーが「そんなやり方はしない」と言う必要性をさらに減らします。

信頼獲得の次のステップ：CAM 、ユーザーの好みや仕様も考慮に入れることで、効果的な工具経路戦略を提案するだけでなく、機械工の既存の工具ライブラリ、好み、工場環境に合わせて効率的な送り速度と切削速度を提供できるようになります。  

CloudNCの最終的な目標は、私たちのテクノロジーが無灯火製造のソリューションとして信頼されるようになることです。しかし、その最終目標に到達するためには、私たちのテクノロジーが、今日そのプロセスにいる人間の信頼を得る必要があります。

現在、カッティング・パラメーターとAIフィードとスピードに関する私たちの作業を試してフィードバックしてくれるベータ・テスターを募集しています。参加ご希望の方は、camassist@cloudnc.com！