새로운 절단 매개변수 AI 솔루션에 대한 주요 질문을 CloudNC의 CTO인 앤디 치들(Andy Cheadle)과 함께 나누었습니다. 그의 답변은 다음과 같습니다!

• 무엇을 시작하셨나요?

저희 소프트웨어 솔루션인 CAM 의 업데이트를 출시합니다. 이를 통해 사용자들은 '절삭 파라미터 AI 기능을 미리보기 AI 이용할 수 있게 됩니다.

• 커팅 파라미터 AI 무엇인가요?

절삭 파라미터 AI 당사 CAM 소프트웨어의 신규 AI , 거의 모든 CNC 가공 시나리오에 대해 적절한 이송 속도와 절삭 속도를 순간적으로 자동 추천합니다.

일반적으로 새로운 이송 속도와 절삭 속도를 정의하는 작업은 CAM 힘들고 시간이 많이 소요되는 작업입니다. CNC 기계는 엄청난 정밀도를 발휘할 수 있지만, 부품 가공의 모든 요소에 대해 이송 속도와 절삭 속도를 미세 조정하려면 지나치게 많은 수동 실험이 필요합니다.

결과적으로 많은 CAM 공작물 및 공구에 대한 공정한 평가 없이 '일률적인' 접근 방식에 의존할 수밖에 없으며, 각기 다른 공작 경로에 대해 과학적으로 구체적인 설정을 할 수 없습니다. 이는 생산성 저하, 비효율적인 사이클 시간, 그리고 최적화되지 않은 표면 마감으로 이어집니다.

절삭 파라미터 AI 이 문제를 AI . 사용자는 CAM 내에서 직접, 절삭 형상, 공구, 기계, 공작물 고정 장치, 재료 등을 고려하여 모든 공구 경로에 대한 물리 기반의 이송 속도와 절삭 속도를 순식간에 쉽게 설정할 수 있습니다. 절삭 파라미터 AI 통해 가공사는 어떤 특수한 절삭 작업에서도 재료를 더 빠르게 제거하는 데 가장 큰 제약 요소를 항상 파악할 수 있어 생산성 향상을 위한 조치를 취할 수 있습니다.

또한 절삭 파라미터 AI 사용자가 한 번도 사용해 본 적이 없는 공구와 재료에 대해 안전한 시작 피드와 속도를 제공하여 첫 번째 작업의 정확성을 획기적으로 높일 수 있습니다.  

절삭 파라미터 AI 기존 CAM 패키지와 작업 흐름에 완벽히 통합되어 사용자에게 절삭 환경과 적용되는 제약 조건에 대한 종합적인 이해를 제공하는 최초의 절삭 속도 및 피드 AI . 대부분의 기계 작업자에게 이는 CNC 기계로 달성 가능한 작업 범위를 크게 확장합니다.

CloudNC는 절삭 파라미터 AI 사용하는 사용자가 모든 시나리오에 맞는 절삭 파라미터를 즉시 활용할 수 있어 가공 작업에서 최소 20%의 생산성 최적화를 달성할 수 있을 것으로 기대합니다.

• 어떤 문제를 해결하고 계신가요?

절삭 파라미터와 이송 속도 및 절삭 속도를 선택할 때 고려해야 할 요소가 너무 많아, CAM 최적의 옵션을 결정하는 데 많은 시간이 소요되며, 업계 초보자에게는 더욱 혼란스러운 일이다.

너무 공격적인 절삭 파라미터는 파손되거나 마모된 공구와 폐기된 부품으로 인해 비용이 발생합니다. 마찬가지로 보수적이고 안전한 절삭 속도 범위를 고수하면 느린 공구 경로로 인해 시간과 비용이 낭비됩니다.

또한 한 공구 경로에 적합한 절삭 파라미터가 다른 공구 경로에는 적합하지 않을 수 있지만, 모든 작업에 대해 다른 파라미터를 프로그래밍하는 것은 가장 큰 배치 크기를 제외하고는 너무 복잡하고 어렵습니다.

새로운 유형의 공구(또는 재료)를 도입할 때는 프리셋을 생성하고 CAM 데이터를 입력하는 추가 작업이 수반됩니다. 공구 제조업체가 제공하는 절삭 데이터는 특성 및 형식이 다양하며, 일부 제조업체는 책자상의 값보다 계산기를 제공합니다.

• 이전에는 사람들이 무엇을 했나요?

기계 가공 업체들은 종종 CAM 기계공들의 경험에 의존하여 그들의 지식과 경험을 도구 세트에 적용합니다. 이는 특히 새로운 공구와 부품 형상에서 적합한 절삭 속도를 찾기 위해 설정에 시간이 많이 소요되고 재료를 낭비하게 만듭니다. 결과적으로 대부분의 절삭 파라미터는 기계공들의 개별적 또는 집단적 경험에 기반하여 설정됩니다. 이는 기계 공장이 공정 설정을 완료한 후 이송 속도와 절삭 속도를 변경하는 것이 위험을 수반하기 때문입니다.

각 절삭 공구 공급업체는 고객이 공구를 최대한 활용할 수 있도록 지원함으로써 고객에게 서비스를 제공하고자 합니다. 가장 일반적인 접근 방식은 애플리케이션별로 단일 절삭 파라미터 세트를 제공하는 공구 카탈로그(전자 또는 하드카피)를 제공하는 것입니다. 일부 제조업체는 다양한 정교한 계산기를 제공합니다.

• 어떻게 작동하나요?

단 몇 밀리초 만에 절삭 파라미터 AI 모델은 내장된 도메인 지식과 CAM 제공하는 절삭 컨텍스트 이해를 결합하여 적절한 이송 속도와 절삭 속도를 추천할 수 있습니다.

당사의 모델은 가공 컨텍스트의 여러 측면을 고려하여 궁극적으로 가공 프로세스를 제한하는 요인을 식별하고 모델링합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 공구 처짐, 응력 및 공정 안정성에 영향을 미치는 절삭 동역학(공구와 공작물에 작용하는 힘)에 대한 상세한 3차원 모델입니다.
• 절삭 공정 중 레이크 면에 발생하는 힘과 온도에 영향을 미치고 마모율에 영향을 미치는 공작물 및 공구 재료
• 공구/공구 홀더 형상 및 기타 속성(예: 런아웃)은 절삭 공정의 강성 및 기하학적 정확도와 같은 거시적 요인부터 각 절삭날의 칩핑 취약성과 같은 미시적 요인까지 영향을 미칩니다.
• 표면 마감 모델은 종종 마감 용도의 공정 속도를 제한합니다.

이 모델은 기계 학습 모델과 절삭 공정의 물리학에 대한 상세한 3차원 모델을 결합하고 다차원 제약 최적화를 통해 공구, 공작물 재료 및 사용량에 대한 가능한 입력 파라미터의 전체 '설계 공간'에서 적절한 속도와 이송을 계산합니다. 이를 통해 글로벌 권장 사항을 계산할 수 있습니다.

UI를 통해 적용 가능한 제약 조건을 유연하고 직관적인 방식으로 구성할 수 있으므로 사용자는 특정 용도에 맞는 권장 사항에 빠르게 도달하여 공구 파손, 부품 스크랩 및 표면 마감 불량 위험을 최소화할 수 있습니다.

• 소프트웨어가 사용자에게 어떤 영향을 미칠 것이며, 이는 무엇을 의미하나요?

공구 절삭 조건에 영향을 미치는 모든 요소를 이해하려면 현재 CAM 제공되지 않는 방대한 폭의 지식이 필요합니다.

CNC 프로그램에서 각 공구와 작업에 적합한 절삭 파라미터를 선택하는 작업은 전문 기계공에게 불합리할 정도로 많은 시간, 기술 및 전문성을 요구합니다. 이는 새로운 재료와 공구로 영역을 확장하는 숙련된 CAM 상당한 도전 과제가 됩니다.

절삭 파라미터 AI 숙련된 사용자에게 지원, 탐색 및 궁극적인 최적화를 통해 AI 뿐만 아니라, 주어진 공구 경로, 재료 및 작업에 적합한 이송 속도와 절삭 속도를 자율적으로 선택함으로써 CNC 프로그래밍 전반의 진입 장벽을 낮춥니다. CAM 원활하게 통합되어 사용자가 제한된 지식을 가진 공구와 재료에 대해서도 자신 있게 CNC 프로그램을 작성할 수 있게 합니다.

절삭 파라미터 AI 물리 기반 절삭 파라미터를 누구나 활용할 수 있게 함으로써 CAM 이송 속도와 절삭 속도를 설정하는 데 소요되는 시간을 획기적으로 AI 위험하고 비용이 많이 드는 실험의 필요성을 AI . 또한 부품의 실제 가공 시간 단축과 불량률 감소로 추가적인 비용 절감 효과를 실현할 수 있습니다.

• 솔루션이 기계 기술자에게 실질적으로 작동하고 워크플로에 적합하도록 하려면 어떻게 해야 하나요?

기존 CAM 사용자 집단, 공구 제조업체 및 당사 제조 시설 생산 엔지니어들을 대상으로 광범위한 개념 검증 프로그램을 완료하였습니다.

이를 통해 자체 기계의 공정과 통합하여 절단 매개변수 AI 모듈의 사용자 경험을 검증하고 실제 피드와 속도를 검증했습니다.

• 커팅 파라미터 AI 무엇을 지원할 수 있나요?

절단 매개변수 AI 현재 다음과 같은 도구, 재료 및 애플리케이션을 지원합니다:

• 도구: 평면/반경/볼 엔드 밀, 드릴 및 탭
• 재료: 알루미늄, 스테인리스강, 탄소강, 연강, 티타늄의 모든 일반적인 등급. 더 많은 소재가 모델링 중이며 곧 제공될 예정입니다.
• 애플리케이션: 황삭, 평면 및 벽면 마감, 홀 가공, '스캐닝' 스타일 마감(예: 볼 밀)
  

• 누가 사용할 수 있나요?

CAM 프로그래머 및 CNC 기계 작업자를 대상으로, 기존 Fusion CAM 플러그인을 통해 제공됩니다. 해당 솔루션은 곧 Siemens 및 Mastercam 출시될 예정입니다.

커팅 파라미터 AI 두 가지 페르소나를 해결하고자 합니다:

1. 경험이 풍부한 CAM , 가공 속도와 이송 속도를 최적화하여 사이클 시간을 단축하고 공구 수명을 연장하거나 불량률을 감소시켜 궁극적으로 시간과 비용을 절감하고자 합니다.

2. 경험이 부족한 아마추어 CAM , 절삭 속도와 이송 속도를 설정할 지식이나 경험이 부족하거나, 공구 경로에 적용할 수 있는 체계적인 공구 라이브러리를 보유하지 못한 경우를 말합니다. 절삭 파라미터 AI 이러한 사용자가 직접 절삭 데이터를 수집하는 데 시간을 투자하지 않고도 안전하고 신뢰할 수 있는 절삭 데이터로 부품을 가공할 수 있도록 AI .
   

• 효과가 있다는 것을 어떻게 증명하나요?

절단 매개변수 AI 모델에 의해 생성된 피드와 속도는 당사 공장과 베타 프로그램 참가자들을 대상으로 광범위하게 테스트되었으며, 그 결과는 권장 사항의 정확성과 신뢰성을 더욱 개선하는 데 사용되었습니다.

자체 테스트 결과와 기존 사용자와의 협력을 통해 CloudNC는 절삭 파라미터 AI 사용하는 사용자가 모든 시나리오에 맞는 절삭 파라미터를 즉시 활용할 수 있어 가공 작업에서 최소 20%의 생산성 최적화를 달성할 수 있을 것으로 예상하고 있습니다.

• 얼마나 정확하나요? ‍

절삭 파라미터 AI 모든 작업에서 숙련된 기계공이 특정 상황에 맞게 절삭 파라미터를 조정하는 것과 유사한 피드 및 속도 권장 사항을 생성합니다.

• 다음에는 어떻게 되나요?

당사는 공구 마모와 진동을 모두 기술적으로 세밀하게 고려하여 가공 시간을 단축하고 최고의 정확도로 부품을 제공하는 최적의/업계 선도적인 권장 사항이 되도록 물리 및 하이브리드 AI 모델을 지속적으로 개선할 것입니다.

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