Uczenie maszynowe podstawą ewolucji w branży CNC

Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) potrafi dostosować swoje algorytmy obliczeniowe nie tylko do klienta komercyjnego jak np. popularny chat GPT, ale i do specyfiki określonej branży. Podstawą jej działania jest uczenie maszynowe (ML), które koncentruje się na wykorzystaniu bazowych danych i algorytmów do symulacji procesu uczenia maszyn, a dzięki temu do zwiększenia dokładności systemów produkcyjnych. Uczenie maszynowe to tworzące się na bieżąco algorytmy komputerowe, które dają komputerom zdolność do automatycznego uczenia się na podstawie danych i wcześniejszych doświadczeń w celu dokonywania przewidywań bez udziału człowieka.

Obróbka CNC a uczenie maszynowe

Obróbka CNC jest jedną z najważniejszych metodologii produkcji i jest często postrzegana jako napęd nowoczesnych procesów produkcyjnych. Jest powszechnie stosowana w produkcji każdej maszyny, detalu lub gotowego produktu jako jeden z najważniejszych procesów produkcyjnych, który ewoluuje pod wpływem nowych technologii w tym również GenAI. Systemy uczenia maszynowego, które są częścią AI można stosować choćby do przewidywania sił skrawania czy zużycia narzędzi skrawających w obrabiarkach CNC. Umożliwia to wydłużenie ich żywotności. Uczenie maszynowe pozwala więc na zoptymalizowanie parametrów obróbki CNC, co znacznie zwiększy wydajność procesów produkcyjnych, jak i jakość obrabianych części. Dodatkowo umożliwi również analizę i zminimalizowanie zużycia energii podczas operacji obróbki CNC. Sposób, w jaki maszyna uczy się, dostosowuje i optymalizuje wyniki, może być również uzależniony od danych w czasie rzeczywistym czy analiz. Uczenie maszynowe pozwala na ich badanie oraz identyfikację różnych typów obszarów, które należy zmodyfikować. Sztuczna inteligencja może prognozować okresy serwisowania i wyposażenia struktur obrabiarek CNC poprzez łączenie się z danymi produkcyjnymi, takimi jak wydajność maszyny i żywotność narzędzia, co będzie prowadziło do oszczędności w produkcji serii.

Sposoby wykorzystania uczenia maszynowego i AI w obróbce CNC

Do najbardziej popularnych obszarów obróbki CNC, w których można zastosować wsparcie AI i uczenie maszynowe, możemy zaliczyć:

• Redukcję przestojów maszyn, gdyż nieprzewidziane awarie sprzętu mogą mieć negatywny wpływ na harmonogramy produkcji, planowanie transportu i zarządzanie wydajnością w całym procesie produkcji. Standardowe komponenty wiertarek, tokarek i frezarek CNC mogą być monitorowane przez czujniki w celu przewidywania awarii i cykli życia części obrabiarki, co reguluje terminy konserwacji i tym samym wydłuża żywotność narzędzi,
• Optymalizację obrabiarek CNC, która jest uważana za kluczowy aspekt uczenia maszynowego w ostatnio prowadzonych pracach badawczych nad tematem AI w obróbce CNC. Ma ona kluczowe znaczenie w ograniczaniu niepotrzebnych kosztów i ostatecznie zwiększania ogólnego zysku na cykl produkcyjny, co skutkuje zwiększoną produktywnością i mniejszą liczbą defektów w produkowanych komponentach. Wykorzystując dane online z procesu produkcyjnego, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą sprawić, że optymalizacja będzie bardziej zautomatyzowana.
• Prognozowanie zużycia narzędzi skrawających, a konkretnie przewidywanie i unikanie niekorzystnych sytuacji dla narzędzi skrawających i maszyn. W tym celu nowoczesne czujniki i inteligencja obliczeniowa są wykorzystywane w celu monitorowania stanu narzędzi i diagnostyki obrabiarek. 
• Model siły skrawania, która jest najważniejszym czynnikiem wpływającym na wydajność i jakość operacji frezowania czy toczenia i który można przewidzieć, stosując systemy ML.
• Konserwację obrabiarek CNC, gdyż uczenie maszynowe może dokładnie przewidywać, kiedy obrabiarki wymagają serwisowania i przedstawiać optymalny czas na naprawę obrabiarek w celu zminimalizowania czasu i kosztów konserwacji obrabiarki CNC. Procedury predykcyjnej konserwacji obrabiarki mogą być wykonywane dokładnie, gdy maszyna jest napędzana danymi o czasie i stanie maszyny, a operatorzy otrzymują strumienie danych zwrotnych w czasie rzeczywistym. Można stosować automatyczne ostrzeżenia, gdy obrabiarka wymaga konserwacji, wymiany części lub skorygowania funkcji przed jej awarią, w celu zapewnienia stabilnego przepływu pracy w obrabiarce i płynnego utrzymania procesu produkcyjnego w procesie produkcji części przy użyciu obrabiarek CNC.
• Monitorowanie operacji obróbki jest niezbędnym krokiem w konserwacji obrabiarek CNC w celu utrzymania bezpieczeństwa i niezawodności operacji obróbki skrawaniem. Wykorzystując zaawansowany system uczenia maszynowego możliwe jest monitorowanie wydajności i wpływu parametrów procesu, takich jak prędkość frezowania, posuw i głębokość skrawania na wyniki w operacjach tokarsko-frezarskich. Można wykorzystać do tego właśnie rzeczywistość wirtualną, jak i zdigitalizowane systemy bliźniacze, które odzwierciedlają rzeczywistą maszynę CNC w wirtualnym obrazie.
• Prognozowanie jakości powierzchni, czyli badanie chropowatości powierzchni, co jest krytycznym wskaźnikiem oceny jakości wytwarzanych produktów. Zaawansowane procedury obróbki mają na celu wytwarzanie części o wysokiej dokładności geometrycznej i ulepszonym wykończeniu powierzchni przy jednoczesnym obniżeniu kosztów produktów końcowych. W rezultacie niektóre tradycyjne techniki obróbki nie są w stanie sprostać wymaganiom przemysłowym, co wymaga stosowania procesu wykańczania powierzchni po obróbce w celu uzyskania wysokiej jakości wykończenia powierzchni. Uczenie maszynowe umożliwi choćby analizę sił skrawania np. w procesie frezowania śrubowo-kulistego w celu zapewnienia zaawansowanej metodologii w obliczaniu sił skrawania.
• Systemy monitorowania zużycia energii mogą być kontrolowane dzięki technikom uczenia maszynowego w modelach predykcyjnych zużycia energii podczas operacji obróbki skrawaniem. Dokładność, trwałość i precyzja tradycyjnych metod prognozowania szeregów czasowych, a także ich zdolność do generalizacji, są znacznie ulepszone, dzięki wykorzystaniu modeli ML pod względem zwiększenia efektywności zużycia energii przez obrabiarki CNC.  Dokładne i szybkie prognozowanie zużycia energii przez obróbkę CNC jest skutecznym sposobem wdrożenia efektywnego zarządzania zużyciem energii przez obrabiarki CNC i osiągnięcia długoterminowej równowagi procesów produkcyjnych.

​Badania nad sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja są stosowane w różnych zastosowaniach przemysłowych w celu poprawy wydajności procesów przemysłowych. Aby zwiększyć dokładność, a także wydajność podczas operacji obróbki CNC, różne zastosowania systemów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji są badane w różnych pracach badawczych. Skrócenie przestojów maszyn, optymalizacja obrabiarek CNC, prognozowanie zużycia narzędzi skrawających, model siły skrawania, konserwacja obrabiarek CNC, monitorowanie operacji obróbki, prognozowanie jakości powierzchni i systemy prognozowania zużycia energii to niektóre przykłady zastosowań uczenia maszynowego w rozwoju operacji obróbki CNC. Techniki ML są ostatnio stosowane w modelach prognozowania zużycia energii w celu jego zmniejszenia podczas operacji obróbki CNC. Dokładność i radialność modeli zużycia energii są znacznie zwiększone przy użyciu metodologii ML w porównaniu z tradycyjnymi metodami prognozowania zużycia energii podczas operacji obróbki CNC. Wydajność przemysłu obróbki skrawaniem może zostać zwiększona w miarę przechodzenia na inteligentne techniki obróbki, co pozwala na osiągnięcie samooptymalizacji i adaptacji do niekontrolowanych okoliczności. Jednak rozwijanie zastosowań zaawansowanych systemów uczenia maszynowego w operacjach obróbki CNC jako połączenie fizycznego, komputerowego i sieciowego procesu stworzyło wyzwania i trudności dotyczące bezpieczeństwa i ochrony sieci danych. Aby zapewnić bezpieczne i zaawansowane połączenia między różnymi obrabiarkami CNC, należy zwiększyć bezpieczeństwo sieci.

Przyszłe kierunki rozwoju AI w branży obróbki CNC

Wirtualne systemy obróbki mogą być opracowywane przy użyciu aplikacji uczenia maszynowego w operacjach obróbki CNC w celu zwiększenia mocy symulacji i analizy obrabiarek CNC w środowiskach wirtualnych. Modyfikacja ścieżek narzędzi skrawających, wybór tych narzędzi i metodologie kompensacji błędów podczas operacji obróbki CNC mogą być modyfikowane przy użyciu aplikacji systemów uczenia maszynowego. Proces projektowania uchwytów roboczych może być opracowywany przy użyciu systemu uczenia maszynowego w celu zapewnienia dokładnych uchwytów podczas operacji obróbki CNC. Głębokie sieci uczenia maszynowego mogą być stosowane do obrabiarek CNC w celu zwiększenia skuteczności aplikacji uczenia maszynowego w zwiększaniu wydajności produkcji części. Przestrzenna iteracyjna metoda sterowania uczeniem może być stosowana do ścieżek narzędzi skrawających podczas obróbki w celu zwiększenia dokładności obrabianych części za pomocą metodologii kompensacji błędów. Aby zmodyfikować systemy wykrywania kolizji podczas operacji obróbki CNC, zoptymalizowane ścieżki narzędzi skrawających można uzyskać przy użyciu aplikacji ML i AI. Wydajność i niezawodność produkcji części można poprawić również na wielu innych poziomach, jak choćby współpraca z robotami, cobotami, umieszczaniem danych w chmurze, szkoleniem operatorów maszyn CNC, poprzez wykorzystanie zaawansowanych systemów uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI), co pozwala na zwiększenie produktywności produkcji części z wykorzystaniem operacji obróbki CNC.