ツールパスへの迅速なパス

インダストリー 4.0 の特徴として、さまざまな形態の自動化が製造ワークフローの中心となっています。部品設計やプログラミングにおける自動フィーチャ認識から、検査用コンポーネントをロードするロボットまで、部分的または全体的なプロセスを段階的に自動化するメリットは指数関数的に蓄積されます。

コンピュータ支援製造（CAM）ソフトウェアによって提供される自動化機能に関しては、歴史的にルールベースの自動化（RBA）が主な焦点となってきました。RBA は、従業員の介入なしにプログラミングの意思決定を可能にする CAM ソフトウェアによって人間の知識をキャプチャし、適用するために開発され、製造業者が指定したプログラミングシナリオの指示を使用します。RBA は、メーカーがベストプラクティスを適用するのに役立っていますが、本質的に堅牢な自動化ツールで、特に工作機械の複雑さが増加し、新しい材料が利用可能になり、ビジネスニーズが進化するにつれて、企業が社内で実装し維持することが困難です。

Hexagon は、製造業者が機関の知識をより迅速、容易、徹底的に適用できるように、コンピュータ支援プロセス計画に人工知能（AI）の使用を可能にすることで CAM プログラミング自動化の進化の次のステップを踏み出しました。Hexagon の ProPlanAI は、 Hexagon のクラウドベースのコラボレーションツールである Nexus で駆動される新しい自動化技術を提供します。

このソフトウェアは、プログラミング時間を最大 75% 短縮し、RBA の必要性を排除します。メーカーは既存のプログラミング情報を自動的に探索し、企業の好み、生産能力、ニーズに合わせた理想的な結果を予測できます。テクノロジーは絶えず学習し、適応していきます。ユーザーによる追加の労力なしで、より良いプログラミングの一貫性、プロセスの安全性、組織の知識のキャプチャを提供します。

ルールを破る

知識の維持は RBA の開発に不可欠であり、材料の種類、表面仕上げ、特徴特性、その他の要因に基づいてプログラミングルールを適用できます。しかし、実装には時間と労力がかかるだけでなく、製造シナリオのわずかな違いであっても、自動化を一貫して使用することは困難です。プログラミングオートメーションのための新しい機械学習ツールが利用可能になり、生産労働者から退職する、または単に退職する従業員の知識をより簡単に適用することができます。

ProPlanAI は、条件付きの文で構成される指示を使用する代わりに、既存の CAM プログラムを理想的なプロセスの構成要素として使用します。RBA ルールを作成するには、穴の直径が 1 インチで深さが 1 インチの場合は、特定のドリル加工プロセスを使用するように指定できます。一方、穴の直径が半インチで深さが 2 インチの場合は、別のドリル加工を使用する必要があります。いずれの場合も、ユーザーまたはユーザーが雇用した CAM ベンダーは、通常、これらの非常に特定のルールを確立する責任があります。

機械学習を使えば、製造業者は、狭いシナリオの集合にしか関係しないような特殊なルールに依存する代わりに、検証済みの過去のCAMプログラムから収集した既存のプログラミングデータを使用して、過去の作業から得た知識を適用することができます。ProPlanAIは、少数のジョブから、または数百、数千の過去のシナリオから、制度的慣行を学習することができ、現在のジョブに密接に適合する検証済みの製造レシピをほぼ瞬時に特定することができます。

データの活用

過去のすべてのプログラミング情報を使用できることは、おそらく ProPlanAI が提供する最大の利点です。これは、個々の製造会社の機関の知識と慣行を反映する戦略を自動的に選択するものです。同じ種類の部品を繰り返し生産する大量生産工場は RBA のメリットをより容易に得ることができますが、ジョブショップは一貫して使用できない自動化の実装の価値を認識していません。AI 駆動のプログラミングオートメーションは、大量生産メーカーとジョブショップの両方にメリットをもたらします。なぜなら、すでに生成しているデータの蓄積を活用し、実装に必要な基礎作業はごくわずかだからです。

ボタンをクリックするだけで、テクノロジーは過去の多数のプロセスを検索し、加工可能なフィーチャを加工するための最適なプロセスを特定します。たとえば、企業がオープンポケットとクローズポケットの両方を加工する方法を好む場合、機械学習アルゴリズムは数百もの異なるデータポイントのパターンを識別し、企業が好む生産方法を自動的に提案します。会社がフィーチャを初めてプログラミングする場合、ProPlanAI は、現在のジョブに最も近い、以前にプログラムされたフィーチャを識別し、ユーザーはプロセスを更新し、ProPlanAI は新しい情報を保存します。

ProPlanAI は、大量のデータポイントの類似点と相違点を検索することで、数分以内に機械学習モデルをトレーニングし、再トレーニングすることができます。たとえば、加工可能なフィーチャは 2 つまたは 3 つの加工オペレーションを必要とし、1 つの加工オペレーションは 50 または 60 の異なる運転パラメータを有し、そのフィーチャの 30 のインスタンスが以前のプロジェクトで使用可能である可能性があります。ProPlanAI は、すべてのフィーチャと運転情報を分析してクラスタリングし、次のフィーチャのプログラミング時に使用できる、検証済みの運転パラメータのセットを持つモデルを作成できます。

CAM の進化

熟練した職務を満たすことに苦労しているメーカーは、データの使用能力の向上と、経験の少ない CNC（コンピュータ数値管理）プログラマーが複雑なタスクを成功させるのに役立つツールを活用することで利益を得ることができます。メーカーは独自のデータプールを使用してプログラムを構築するため、予測は個々のビジネスの知識と経験、そして製造する部品と使用する工作機械を自動的に反映します。

CNC プログラマーは、AI が提供する自動化からすぐに利益を得ることができ、最終的には他のタスクをより簡単に完了するのに役立つ継続的な開発からも利益を得ることができます。部品プログラミングの合理化に加えて、この技術は潜在的に企業が潜在的な標準慣行を識別し、プログラミング基準からの逸脱に関する通知を提供し、製品製造情報（PMI）をより自動化された CNC プログラミングに活用するのに役立つ可能性があります。

CAM ソフトウェア開発者は長年にわたり、機関の知識を維持し、適用するのに役立つ自動化ツールを提供してきましたが、従来の自動化の剛性は、絶えず進化する業界においてメーカーが俊敏性を維持することを困難にしています。熟練した従業員が不足し、部品や機械の複雑さが増加し続ける中、AI はより高い柔軟性、一貫性、効率性を提供します。AI を活用したプログラミングオートメーションは、企業の好みと能力に合ったソリューションをキャプチャし、自動的に生成することで、時間を節約し、工作機械や切削工具などのリソースを節約し、より良い結果を保証します。