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機械加工プロセスのデジタル ツイン

デジタル ツインは、ますます多くの製造分野に命とイノベーションを吹き込み、あらゆる規模の機械工場の課題を解決しています。熟練労働者の不足と、ハイテク製造業を米国に呼び戻そうとする継続的な取り組みにより、デジタル ツインには多くのメリットがあります。機械とプロセスをデジタル化することで、CNC、プログラム、プロセス、ツーリング、およびセットアップに対する深い理解が生まれます。

さらに、競争が激化するにつれて、店舗はより高い効率を生み出すことで、業務を拡大および最適化する必要があります。従来の製造プロセスをデジタル化すると、仮想世界で生産プロセスが証明されるため、運用がより効率的になる可能性があります。

最後に、収益性の敵は不確実性であり、グローバル化された経済の現在の状態では、不確実性はほぼ保証されています。デジタル ツインを介した適切な管理は、問題を防ぎ、生産性を最大化する対策を講じるのに役立ちます。

デジタル ツインについて

工作機械のデジタル ツインは、実世界の構成データが供給される仮想制御に接続された機械の仮想表現です。これにより、工作機械の設定をこれまで以上に正確に最適化し、検証できるため、モデルとパラメトリック ベースのシミュレーションが新しいレベルに引き上げられます。

通常、CAM システムとポストプロセッサは、運動学、利用可能な G コード、または誰かがパラメータを変更したかどうかなど、機械に関する直接的な知識を持っていません。 CAM ベースのシミュレーションや一般的な G コード シミュレーション パッケージでは、CNC のデジタル ツインや特定のマシン コントローラーとの直接通信がないため、これらの変更がプログラムやサイクル タイムにどのように影響するかを示すことができません。

通常、手動プロセスは CAM または G コード シミュレーションの設定に使用されるため、多くの場合、プログラムは個々のマシン用に最適化されていないか、プログラムは多くの最新のプログラミング機能を利用できません。プログラムは、ターゲット マシン上でさえ実行されない可能性があります。

ショップが直面するもう 1 つの問題は、投稿やプログラムがマシンやツールに最適化されていないことが多いことです。たとえば、おそらくプログラムされた送り速度でマシンを実行することへの懸念のために、オペレーターはより低い送り速度でツールを実行する場合があります。これは時間の損失、生産性の損失、効率の低下につながります。

一方、仮想化により、CNC と CAM システム間の相互運用性を実現できます。これは、CNC やマシンがサポートする機能に基づいてプログラムを投稿するのに役立ちます。プログラムが投稿されると、機械の運動学と実際の CNC パラメータをベースに使用するため、単純なシミュレーションを超えた仮想化環境を作成できます。 PC には CNC セットアップに関する知識がないため、CAM および G コード シミュレーションはこれまでのところしかテストできません。デジタル ツインを使用して実際の CNC と機械のセットアップを証明すると、エラーの可能性が大幅に減少します。

デジタル ツインは、高い公差を備えた製品を必要とするハイテク産業に供給される、より正確なコンポーネントの需要を満たすのにも役立ちます。機械加工がより複雑になるにつれて、最も効率的なプロセスを持つことが重要になります。従来の方法の多くは、マシンが生産から外されたためにボトルネックが発生するセットアップ手順など、貴重な生産時間を浪費しています。デジタル ツインにより、仮想化環境でのプログラムのテストが可能になります。仮想 CNC は、プログラムされた実際のカッター パスを正確にたどり、実際のサイクル タイムを生成します。キネマティクスと正確に一致する仮想マシンに接続すると、デジタル ツインにより、マシンが実行中の現在のプロセスを中断することなく、正確な検証が可能になります。さらに、オフィスでプロセスを証明することで、機械は稼働し続けることができます。

労働力開発のためのデジタル ツイン

デジタル ツインは工作機械のレプリカであるため、デジタル ツインのトレーニングは、CNC スキルのギャップを埋め、パーツ プログラミングや工作機械の操作などのジョブ ショップの基本事項を教えるための非常に貴重なツールです。デジタル ツインは、実際の機械を生産から外すことなく、ユーザーに実践的で現実的な機械加工の経験とトレーニングを提供します。

ジョブ ショップ向けのデジタル化ツール

FANUC America は、ModuleWorks と提携して、従業員開発ソフトウェアと、G コード編集、シミュレーション、およびプログラム検証でショップを支援する新しい堅牢なパーツ プログラミング スイートである NC Reflection Studio を開発しました。これらすべてが、熟練した機械工を作成し、機械工場を最適化するためのツールの武器を提供します。このエンドツーエンドのデジタル化により、CNC 業界のインダストリー 4.0 の力が真に解き放たれます。

SME が 2022 年 Sandra L. Bouckley Outstanding Young Manufacturing Engineers を発表

今年の 22 の受賞者は、多様な製造のバックグラウンド、技術の進歩/改善、および最先端の研究に基づいて選ばれました。 2022 年の賞の名前は、2017 年の SME プレジデントである Sandra L. Bouckley、FSME、P.Eng.、元 SME の CEO であり、GKN Driveline Americas の製造システム、サプライ チェーン管理、リーン担当の前副社長です。

この認定には SME のメンバーである必要はありませんが、2022 年のサンドラ L. ブックリー優秀若手製造技術者はそれぞれ SME コミュニティの一員であり、選出前にメンバーでした。

Bruno Azeredo 博士、アリゾナ州立大学、アリゾナ州テンピ校。

ウェン・チェン博士、マサチューセッツ大学アマースト校、マサチューセッツ州アマースト校

Xu Chen、PhD、ワシントン大学、シアトル

Nancy Diaz-Elsayed、PhD、南フロリダ大学、ヒルズボロ郡、フロリダ州

エイミー・エリオット博士、オークリッジ国立研究所、テネシー州オークリッジ。

Thomas Feldhausen、PhD、オークリッジ国立研究所、テネシー州ノックスビル

Kelvin Fu、PhD、デラウェア大学、ニューアーク、デラウェア

Michael Gomez、博士号、MSC Industrial Supply Co.、テネシー州ノックスビル

Jinah Jang、PhD、浦項科学技術大学、浦項、韓国

Bo Jin、PhD、南カリフォルニア大学ロサンゼルス校

Venkata Charan Kantumuchu、Electrex Inc.、オクラホマ州エドモンド

Geoff Karpa、Lockheed Martin Aeronautics Co.、テキサス州フォートワース

Vipin Kumar 博士、オークリッジ国立研究所、テネシー州ノックスビル

Megan McGovern、PhD、PE、General Motors Global Research &Development、デトロイト

Laura Pahren、Procter &Gamble Co.、メイソン、オハイオ州

カイル・サリービー博士、テネシー州ノックスビル、オークリッジ国立研究所。

Ryan Sekol 博士、General Motors Research &Development、ウォーレン、ミシガン州

Xuan Song、PhD、アイオワ大学、アイオワシティ、アイオワ

Peng “Edward” Wang、PhD、ケンタッキー大学、ケンタッキー州レキシントン校

Sarah Wolff 博士、テキサス A&M 大学、カレッジステーション、テキサス

ヤン ヤン博士、サンディエゴ州立大学、サンディエゴ

Xiaowei Yue、PhD、バージニア工科大学、ブラックスバーグ、バージニア州

SME は、この賞を通じて 40 年以上にわたり、470 人を超える若い製造技術者の業績と製造への影響を強調してきました。 SME は、sme.org/oyme で 8 月 1 日までに 2023 年優秀若手製造技術者賞のノミネートを歓迎します。


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