Статьи о CAD/CAM и ЧПУ
Искусственный интеллект или хайп для станков
- Андрей Ловыгин
— Ух ты. Прямо-таки кидалово?
— Ну не в прямом уголовном смысле. Просто их начинают с одной целью — создать видимость движухи, чего-то такого многообещающего и рвущегося в небо, и сразу, пока никто не разобрался, эту видимость продать. Продают в таких случаях, по сути, презентацию с картинками, файл программы «power point», а деньги берут настоящие...”
из книги В. Пелевина “Тайные виды на гору Фудзи”.
Последние пару месяцев я активно интересуюсь темой искусственного интеллекта в промышленности. Если в металлургии, нефтегазовой и химической отраслях технологии машинного обучения уже применяются и неплохо справляются с задачами оптимизации производственных процессов и экономии ресурсов, то в дискретной промышленности, в частности применительно к станкам с ЧПУ кейсы не очевидны, в большинстве своем стопорятся в форме научных публикаций, редко притворяются в жизнь и уж точно не выглядят как продукты или законченные решения - НИОКР одним словом.
Наткнулся в сети на прошлогоднюю статью о британском стартапе CloudNC, поднявшем неплохие инвестиции (более £9 млн) на создание программного обеспечения и облачного сервиса, которые должны кардинальным образом автоматизировать программирование фрезерных станков с ЧПУ. Новый уровень производительности, по словам гендиректора и основателя компании Тэо Сэвила (Theo Saville), будет достигнут за счет применения “прорывных AI методов”, способных сделать из фрезерного станка с ЧПУ подобие 3D принтера, которому, к слову, кроме филамента (материала) и STL модели на входе ничего больше не требуется.
Сооснователи CloudNC: Технический директор Крис Эмери (слева) и Генеральный директор Тео Сэвил (справа)
Дальнейшее изучение инициативы привело на сайт проекта и к нескольким интервью, в которых молодые новаторы из CloudNC рассуждают о том, что в цене продукции любого металлообрабатывающего производства значительную долю занимает процесс программирования в CAM-системе, и о связанной с этим низкой эффективностью – мол, человек не может без помощи ИИ из миллиона вариантов выбрать два-три наилучших, да и работает технолог медленно. Достаточно спорное утверждение, учитывая, что практически любая современная CAM-система предлагает функционал для автоматического распознавания конструктивных элементов детали и быстрой генерации траекторий приемлемого качества, например для 3-х осевой фрезерной обработки.
Интерфейс CloudNC
Вполне земной оказалась бизнес-модель компании – в теории пользователь отправляет на сайт модель будущей детали и через какое-то время получает готовый экземпляр или партию, прямо как в существующих сервисах по печати фотографий и изделий из пластика. Пока же дело обстоит так: есть веб-форма, куда требуется загрузить 3D модель, и есть обещание, что в течение 24 часов вы получите в ответ коммерческое предложение на механообработку. Откровенно говоря, небольшой прогресс за год, а учитывая, что у компании имеется парк станков с ЧПУ, возникает ощущение, что инновационная составляющая проекта служит лишь красивой маркетинговой оберткой для привлечения заказчиков и инвесторов.
Не исключено, что моему скепсису здесь не место, и в один прекрасный день CloudNC выдаст что-то действительно стоящее (ведь говорят же они о команде из 14 разработчиков) и инновационное. Вопросы в другом: будет ли новое решение масштабируемым, то есть эффективным не только для их собственного производства, чем оно принципиально отличается от просто CAM-системы в облаке, и причем здесь искусственный интеллект?
В общем, хочу сказать, что в ближайшее время нас с вами накроет волна хайпа, связанного с применением AI для станков и CAD/CAM. Не знаю, хорошо это или плохо, но уже собираюсь на EMO (16 – 21 сентября, Ганновер), чтобы лично познакомиться с теми, кто эту волну гонит или собирается оседлать.
Читайте также:
- Будущее рынка и технологий CAM. Роль ИИ.
- Mazak строит в Японии завод, готовый к технологиям интернета вещей
- Гибрид 5-ти осевого фрезерного станка и 3D принтера, печатающего металлом
- Обнаружение аномалий ЧПУ с помощью машинного обучения без учителя (Часть 2)
- Обнаружение аномалий ЧПУ с помощью машинного обучения без учителя (Часть 3)
- Обнаружение аномалий ЧПУ с помощью машинного обучения без учителя (Часть 1)
- Машинный междусобой
- Как технология распознавания голоса перевернет машиностроение
- Новое видение мониторинга оборудования и контроля производственного процесса.
- Отличные программы для роботов
Комментарии (1)
turta@narod.ru
|
||
Посмотрел ролики. Никакой конкретики, одни разговоры.
иметь научное открытие.Токарный кибер-технолог фактически уже создан И без инвестиций совсем. Резонанс в мире должен быть большой Вот еще на тему ИИ ЭКСПЕРТЫ ОПК: ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДОЛЖНЫ СТАТЬ ДРАЙВЕРОМ РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ | ||
Оставьте комментарий
Авторизуйтесь или Зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.