AICNCストラテジーの作成を加速・自動化するCAM Assist ソリューションが、機械工が3+2軸CNCマシンのコンポーネントを作成するのを支援できるようになったのです。
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。
このパズルを解くことは、本当にインパクトがあります。この進歩は、私たちの技術が初めて世界の機械加工の大部分に適用できるようになったことを意味します。私たちは、CAM Assist 世界の機械加工活動の約3分の2をカバーするようになったと見積もっています。
さらに、3+2軸のプログラミングはより複雑であるため、CAM Assist 、その中で効率化の機会を見つけるのに、より効果的であるとユーザーから聞いています。その結果、この新しいフロンティアを迎えるにあたり、CAM Assistが期待に応えてくれるかどうかを確かめたいという機械工からの関心が、すでに高まっています。
しかし、CAM Assist 関心が高まり、応用の可能性が高まったことで、私たちには新たな疑問が生じた。
ディファレンシャル加工
実際には、CAM Assist どのように機能するかは次のようなものだ。私たちのAI 、CNCマシンが部品のあらゆる面を作ることができる（ほぼ）あらゆる方法を理解し、それらを加工するルールや関係する物理学も理解する。
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、CAM プログラマーは、CNC加工プロセスについて知っていることに基づいて、自分にとって意味のあるプログラムを求めている。
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 Assist 可能性のある戦略を提示するとき、ツールパスは完全に見えるだけでなく、完全に編集することができます。そのため、見た目が気に入らなかったり、理解できないことがあれば、変更することができます。
それは、戦略を実行に移すための信頼を築くための素晴らしい第一歩です...しかし、ループ内の人間にとっては、必ずしも十分ではありません。ツールパスのあらゆる面を検証して、自分がそれに同意しているかどうかを確認する必要はない。
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。
これは、CAM プログラマーにとって直感的でない結果が少なくなることを意味し、当社のソリューションが、メーカーや顧客が要求する厳しい仕様の3+2軸コンポーネントを製造することができる、実現可能で、正確で、精密なツールパスを生成できるという信頼を築くのに役立ちます。また、次回のアップデートでは、より奇抜で直感的でないアプローチを自動的にフィルタリングし、ユーザーが "私ならこうはしない "と言う必要性をさらに減らします。
私たちのソリューションは、効果的なツールパス戦略を提案するだけでなく、マシニストの既存の工具ライブラリ、好み、工場条件と連動する効率的な送りや速度を提供することができます。
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！
