Автоматизация программного обеспечения в аддитивном производстве: где вы находитесь в своем путешествии?

Изображение ABB, которая разрабатывает программное обеспечение для 3D-печати, исключающее ручное программирование 

Когда первые пользователи технологий аддитивного производства начали их использование, наиболее важным аспектом, если не единственным, было определение того, могут ли эти технологии эффективно обеспечить быстрое создание прототипов. По мере того, как потребности пользователей эволюционировали в сторону серийного или даже массового производства, возможности технологий также должны быть адаптированы. Автоматизация вступает в игру и становится основной целью, которую необходимо достичь, чтобы действительно обеспечить серийное производство 3D-печатных деталей, но путь к настоящему автоматизированному аддитивному производству часто усеян подводными камнями.

Нет нужды говорить, что автоматизация - это обширная тема. В производственной сфере, где большинство задач исторически выполнялось вручную, автоматизированное производство помогло операторам полагаться на ряд компьютеризированных систем управления для работы оборудования на предприятии. Особенно в условиях промышленного аддитивного производства можно быстро заметить, что в зависимости от потребностей предприятия могут реализовывать стратегии автоматизации на различных уровнях производства - независимо от того, какая технология AM используется: программное обеспечение, предварительная обработка, производство или даже последующая обработка.

Несмотря на свою важнейшую роль в производстве, автоматизация программного обеспечения в аддитивном производстве часто является той частью, которая наименее понятна пользователям аддитивного производства, поэтому мы решили изучить её в этой статье.

Что определяет автоматизацию программного обеспечения в аддитивном производстве? Каковы ключевые этапы, которые учитываются при автоматизации программного обеспечения в аддитивном производстве? Каковы текущие потребности/задачи?  Цель данной статьи - ответить на эти вопросы на примере различных типов технологий AM.

Бенджамин Шраувен, генеральный директор компании Oqton, занимающейся разработкой программного обеспечения, также приглашен поделиться ключевыми соображениями по этой теме.

Что движет автоматизацией программного обеспечения в аддитивном производстве?

В традиционном производстве автоматизация используется для повышения эффективности и скорости. Производители оборудования и разработчики программного обеспечения не только хотят привнести эти преимущества в аддитивное производство, но им необходимо привнести их на более продвинутом уровне, чтобы оправдать использование технологий AM в производстве. Этим объясняется растущее число случаев сотрудничества между производителями оборудования и разработчиками программного обеспечения, разработчиками программного обеспечения и производителями материалов или даже между компаниями, занимающимися разработкой программного обеспечения с различным опытом.

Как вы уже поняли, программное обеспечение является основой для любой попытки автоматизации. Чтобы понять различные уровни, которые часто требуют внимания со стороны компаний-разработчиков программного обеспечения, важно классифицировать различные типы программных решений, которые могут быть использованы в аддитивном производстве.

Мы выделили шесть основных типов программного обеспечения в отрасли аддитивного производства: Проектирование (CAD), идентификация деталей, моделирование (CAE); обработка (CAM), рабочий процесс (ERP/MES), а также контроль качества и безопасность.

Когда Бенджамина Шраувена, генерального директора Oqton, компании-разработчика программного обеспечения, которая решает производственные проблемы с помощью операционной системы для заводов, управляемой искусственным интеллектом, спросили, какие области больше всего нуждаются в автоматизации, он объяснил:

"Любая ручная, повторяющаяся задача, которую в настоящее время выполняют инженеры-производственники, должна и может быть автоматизирована. Таким образом, мы можем повысить эффективность и производительность, освободив их время для того, чтобы они могли сосредоточиться на работе, приносящей добавленную стоимость. Это также известно как "сквозная автоматизация" рабочего процесса.

Мы считаем это очень важным, например, для поставщиков услуг в области стоматологии и полимерного AM, которые производят большое количество массовых индивидуальных и персонализированных деталей. Системы управления производством (MES) - это тоже большая область для автоматизации: мы считаем, что интеллектуальный способ планирования - это путь к успеху. Это будет полностью автоматизировано на основе возможностей принтеров, материалов и людей.

Выделяя некоторые из ключевых этапов, которые в настоящее время принимаются во внимание для продвижения стратегий автоматизации программного обеспечения, объяснения Шраувена также показывают, что то, что в настоящее время движет автоматизацией программного обеспечения в AM, вышло за рамки программного обеспечения, которое управляет оборудованием.

Действительно, у промышленных предприятий нет другого выбора, кроме как рассмотреть стратегию автоматизации на уровне программного обеспечения, если они хотят достичь массового производства - следовательно, сэкономить время, затраты и ресурсы на проектирование.

Хотя этим вопросом занимаются производители оборудования, стратегия автоматизации на уровне программного обеспечения является преобладающей, поскольку, как мы знаем, массовое производство с применением AM неизбежно требует достижения стабильности и повторяемости деталей.

Самое главное, как отмечает Шраувен, "любая ручная, повторяющаяся задача, которая в настоящее время выполняется инженерами-технологами, должна и может быть автоматизирована". Это означает, что первый шаг в принятии решения о том, на чем следует сосредоточить свою стратегию автоматизации, состоит в определении тех задач и оценке стадии, которая потребует немедленных действий.

Различные уровни, на которых ценность и сложность могут быть повышены с помощью автоматизации программного обеспечения

Неудивительно, что ручные задачи могут начинаться задолго до самого производственного процесса. Они заключаются в том, чтобы вводить данные в системы, отвечать на запросы клиентов, рассчитывать и предоставлять смету расходов или даже приносить USB-носители в системы AM для 3D-печати файлов.

Чтобы облегчить их работу, большинство компаний часто используют такие простые инструменты, как Microsoft Excel для изучения данных или приложения типа Zapier для передачи данных от одной машины к другой. Этот этап часто называют нативной автоматизацией.

Поскольку она требует сочетания ручных задач и простых инструментов, инженеры все равно могут столкнуться с проблемами при обработке такой информации, как запросы на 3D-печать, преобразование/восстановление файлов или обновление статуса проекта.

Чтобы решить эту проблему, они часто переходят к "базовой или простой автоматизации" и интегрируют программный инструмент, который может обрабатывать несколько этапов и приложений. В этом ключе на рынке можно найти программное обеспечение для рабочего процесса AM, которое может помочь инженерам автоматически обрабатывать заказы, запросы клиентов, автоматизировать планирование производства на основе правил или даже распределять файлы по конкретным 3D-принтерам для производства.

Помимо этих отдельных шагов, можно интегрировать программное решение, которое автоматизирует весь процесс от начала и до конца, улучшая его со временем. Такие программные инструменты часто требуют использования искусственного интеллекта и заключаются в создании бесшовного цифрового потока (интеллектуальная автоматизация) для облегчения видимости и принятия решений. Этот этап интеллектуальной автоматизации также привносит определённую связность и помогает создать единую среду для AM с лучшим планированием производства, прослеживаемостью и стандартизацией.

Четвёртый этап автоматизации программного обеспечения, безусловно, является наиболее зрелым, поскольку он объединяет два предыдущих этапа с машинным обучением (ML): гиперавтоматизация.

Как вы, возможно, знаете, при наличии программного инструмента, основанного на ИИ и ML, можно не только автоматически оптимизировать задачи, но и автоматически совершенствовать технологию по мере увеличения объёма обрабатываемых данных.

На этом этапе обязательно возникает вопрос совместимости. Кроме того, следует отметить, что интеграция этого программного обеспечения на заводе часто носит сугубо индивидуальный характер и основывается на производственной стратегии компании. На этом уровне первый совет, который можно дать компаниям, - это выбрать масштабируемую программную платформу, которая совместима или может быть легко адаптирована со всеми их платформами и системами.

Какие же задачи хотят решить производители с помощью специальных стратегий автоматизации?

Само собой разумеется, что каждый из вышеупомянутых этапов несёт в себе ряд преимуществ после внедрения соответствующей стратегии автоматизации программного обеспечения. Поскольку большинство производителей в настоящее время пытаются достичь серийного или массового производства с помощью своих систем AM, они часто пытаются внедрить бесшовный цифровой поток или стратегию гиперавтоматизации в своей производственной среде.

Дело в том, что они часто упоминают "инвестиционные затраты" в качестве одного из препятствий, замедляющих интеграцию стратегии автоматизации, но реальность показывает, что они часто не знают, каких цифровых возможностей они хотят достичь.

Первый шаг в понимании того, что представляют собой эти цифровые возможности, часто сводится к распознаванию типичных составных компонентов аддитивного производства:

- Этапы проектирования и моделирования;

- Выбор свойств печати;

- Подготовка и ориентация отпечатка;

- Управление очередью печати;

- Запуск печати;

- Извлечение деталей из 3D-принтера;

- Постобработка; и

- Получение готовых деталей.

"Хорошим примером конкретного случая использования является подготовка сборки для лазерного наплавления в порошковом слое. Существует множество важных факторов, таких как ориентация детали, генерация опор и назначение параметров. Можно легко допустить ошибку, а неудачное задание на печать может стоить десятки тысяч долларов. Компания Oqton [например] предоставляет клиентам возможность создавать шаблоны подготовки к сборке. Мы используем их знания и опыт и объединяем их с нашими алгоритмами искусственного интеллекта для автоматизации всего процесса. Таким образом, мы ускоряем процесс и снижаем затраты при значительном снижении человеческого фактора и улучшении воспроизводимости. Когда вы снижаете зависимость от ключевых операторов, это также означает, что больше людей могут программировать автономно. Вы больше не зависите от графика отпусков одного из ключевых операторов или его болезни. Это также позволяет обеспечить полную сквозную прослеживаемость, особенно в регулируемых отраслях, где жизненно важна полная документация, например, в медицине и аэрокосмической промышленности. В конечном итоге, мы видим, как клиенты повышают эффективность машин за счёт более быстрого программирования и использования передового производственного оборудования, такого как сварочные роботы и промышленные 3D-принтеры", - отмечает Шраувен.

Пользовательский интерфейс платформы

Помимо определения правильных цифровых возможностей, к которым вы стремитесь, важно учитывать реализацию стратегии автоматизации в отношении закрытых систем AM. Хотя это требует отдельной статьи, мы частично затронули эту тему в эксклюзивной статье "Что на самом деле означает "открытость" в металлической AM-системе?".

Какое будущее ждёт автоматизацию программного обеспечения?

По мере развития аддитивного производства становится трудно обсуждать стратегии автоматизации на уровне программного обеспечения, не говоря уже о его влиянии на станки. В этом ключе отметим, что изучение стратегий автоматизации постпроизводственных процессов, а также автоматизация управления заказами и производством при 3D-печати должны быть на первом месте в повестке дня производителей.

На уровне программного обеспечения, о котором пойдёт речь в этой статье, автоматизация проектирования и автоматизация обмена данными AM часто упоминаются как ключевые тенденции, которые будут стимулировать развитие решений для автоматизации.

Автоматизация проектирования для АМ

Ни для кого не секрет, что АМ помогает по-новому взглянуть на проектирование деталей и изделий в различных областях применения. Несмотря на свободу проектирования, которую обеспечивает АМ, в большинстве случаев детали АМ проектируются вручную. Это можно объяснить тем, что проектирование требует большого количества экспертных знаний. Особенно детали сложной формы часто могут быть трудоёмким процессом, как для начинающих пользователей CAD, так и для опытных конструкторов, поэтому необходима автоматизация проектирования как инструмент для AM.

Легенда: Технологические цепочки со сложными деталями аддитивного производства можно сделать экономически эффективными, используя автоматизированный подход к проектированию в качестве вспомогательного технологического средства.

В качестве иллюстрации приведём пример, которым поделились исследователи из ETH Zurich. В рамках проекта исследователи из швейцарского университета демонстрируют потенциал автоматизации проектирования, реализуя приложения в различных областях.

"Основная идея заключается в упрощении и ускорении этапа проектирования путём предоставления экспертных систем, автоматизирующих задачи проектирования нижнего уровня. Замысел и цели проектирования задаются на высоком уровне абстракции и автоматически переводятся в оптимизированные геометрии с учётом ограничений технологичности AM", - заявили они, говоря о приведённом выше изображении.

Другой интересный пример - разработка вычислительных процедур для автоматизации проектирования проточных компонентов аддитивного производства, таких как гидравлические коллекторы. "Проектировщик задаёт траектории проточных каналов и производственные ограничения для AM. На основе этих данных алгоритмы автоматически генерируют готовую к производству 3D-геометрию детали, которая может быть использована для изготовления прототипов или проведения численного моделирования. Преимущества для разработки продукта включают сокращение циклов итераций, сравнение различных сценариев производства и экономически эффективное изготовление деталей на заказ для небольших партий", - говорится в отчёте.

Легенда: Новые алгоритмы проектирования помогают генерировать конструкции коллекторов сложной формы, изготовленных аддитивным способом, которые автоматически адаптируются для соблюдения производственных ограничений AM.

Хотя эти примеры могут быть теоретическими, следует отметить, что для создания цифрового сквозного рабочего процесса в AM пользователи AM в вертикальных отраслях в настоящее время сотрудничают с компаниями-разработчиками программного обеспечения, которые могут помочь им сократить время проектирования инструментов с часов до минут.

С другой стороны, можно отметить растущее число совместных проектов между производителями оборудования и поставщиками программного обеспечения для развития этой специфической области производства.

Автоматизация обмена данными AM

Чем больше поставщиков технологий создают интегрированные, совместимые рабочие процессы 3D-печати, тем больше открытых интерфейсов прикладного программирования (API) используется для обеспечения связи между системами. Расширение использования API является ключевой тенденцией, которая в настоящее время способствует автоматизации обмена данными в AM.

Проще говоря, API - это программный посредник, который позволяет двум приложениям общаться друг с другом. Для тех, кто не знает, каждый раз, когда вы пользуетесь таким приложением, как Facebook, отправляете мгновенное сообщение или, например, проверяете погоду на своём телефоне, вы используете API.

Компании 3DControl Systems, AMFG и даже Dyndrite сотрудничают с производителями оборудования, такими как HP, чтобы улучшить связь между системами и расширить использование данных. Чем больше будет налаживаться сотрудничество на основе API, тем больше будет заполняться пробел между возможностями оборудования и программным обеспечением.

"Следует признать, что подготовка данных - сборка и обработка данных, как известно, трудна для извлечения, анализа, визуализации и обмена. У каждого производителя оборудования есть свои собственные стандарты и протоколы. Конечные пользователи и отрасль только выиграют, если все производители будут открыто обмениваться данными через общие протоколы и API", - отмечает наш эксперт.

Значительное смещение акцента с аппаратного обеспечения на программное

Однако в будущем "тенденции, которые намечаются, включают в себя значительное смещение акцента с аппаратного обеспечения на программное, что включает в себя переход на облачные платформы и использование искусственного интеллекта для автоматизации этого процесса.

Подключенные к IoT машины производят много данных, что, в свою очередь, требует машинного обучения ИИ как единственного способа обработки всей этой информации. Поэтому операционные службы будут все больше и больше полагаться на автоматизацию для управления своими рабочими процессами. Поэтому повышение квалификации нынешних сотрудников для выполнения новых рабочих обязанностей и работы с автоматикой является как грядущей тенденцией, так и проблемой для отрасли в целом.

Мы также видим сдвиг в производстве от использования 3D-печати только для создания прототипов к её использованию в реальном производстве.

Тем не менее, независимо от того, какая тенденция движет развитием решений по автоматизации в AM в настоящее время, первый шаг для промышленных предприятий заключается в определении того, на каком этапе пути они находятся.