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CAD/CAM拼扩增加值 数位分身虚实互换
[作者 陳念舜]   2018年09月21日 星期五 浏览人次: [16314]

台湾机械公会(TAMI)最新发表的《智慧机械白皮书》指出:「当个人化、个性化商品当道,大量客制化与变样变量生产需求成为客户下单常态时,制造业必须在设计与生产两端提出对策。」


即为了满足多变的市场需求,各种产品类型须不断推陈出新,使得制造生产者如何缩短产品研发设计周期,已成为刻不容缓解决的问题,在弹性生产方式、设备与管理方面寻求创新解决方案。上游设备供应商也应随之,从单机数位化逐步迈向系统整合,掌握完整的产品设计、加工制程等数位化管理能力。


西门子数位分身 同步满足制造与加工需求

尤其在工业4.0逐步落实后,已为不同领域业者带来诸多创新商业模式,包含加工生产(End User)与设备制造(Maker)厂商,在生产力都面临新的挑战与需求,必须加快上市速度与品质、弹性化以符合多样少量与个性化需求、效率提高以节省有效资源,最终都要以资安为「数位化」的重要前提!


西门子公司(Siemens)很早就锁定以「Digital twin」数位制造为核心,分别于产品设计阶段,于虚拟生产环境中协同开发内部机构、电控、软体;同时将新产品的机械和自动化工程开发设计工作流程作业最佳化,加速产品生产、上市。



图1 : 西门子锁定以「Digital twin」为核心,於虚拟生产环境中协同开发内部机构、电控、软体,同时将机械和自动化工程开发流程最隹化。(source:Siemens)
图1 : 西门子锁定以「Digital twin」为核心,於虚拟生产环境中协同开发内部机构、电控、软体,同时将机械和自动化工程开发流程最隹化。(source:Siemens)

接着在生产规划与执行阶段,建立安全高效率的结构化设计、制程规划与控制程序测试模拟等虚拟制造验证程序,有效改善与修正错误,降低实际生产时的成本、风险,避免浪费原物料;进而提升弹性及客制化生产力,缩短人员培训时间,体现智慧制造价值;最后在实体产品交付后,仍持续利用收集的数据为产品优化、诊断和预测,以改善客户体验。


西门子数位工厂工具机系统事业部谭世斌还举工具机制造流程为例,以往产品开发部门往往都先从客户需求角度出发,待整体概念成型后,再交由设计部门完成机械结构、外观CAD制图并组装;接着分段纳入开发电控、自动化系统作业,由电控人员在现场组装、编程。


现在则可透过统一平台实现机电整合工程数位化,大幅缩短30%从设计规划到开发完成制程的时间;并将所有控制元素都加诸于软体,以发挥最大效益。他强调:「因控制器核心与软体结合后,所有在电脑上显示的运动状态都非软体模拟,让软体工程师就能直接编程。」


至于在加工应用端所使用3D CAD图档,也有别于过去在工件设计、生产制造的虚拟阶段,须先通过CAD/CAM选择钻、铣等工法,再经后处理程式(post)转档产生NC code,才能供实体CNC控制器读取、验证、生产、测试,以防止执行程式出错或导致撞刀,在测试过程即因中止机器运作而浪费时间。


目前透过CNC控制器核心运算,已可将虚拟工具机置入CAD/CAM软体环境里直接转档,再加入更贴近实体机台的刀尖定位、机台载重、铸件结构等运动控制数据来模拟加工验证,以精确评估生产流程、缩短加工和调校的时间,让设备全数投入生产并及早报价抢单。


PTC物联网平台 以AR扩增CAD/PLM价值

参数科技(PTC)则长期专注于开发CAD/PLM软体,以协助制造业产品设计、生产管理流程,并持续探索最新技术。约自5年前看到工业4.0革命的最重要定义,就是虚拟和实体世界融合的商机,可为客户形塑新价值;于是决定投入相关软体和技术、业务,包含物联网(IoT)、大数据分析、扩增╱混合实境(AR/MR)等。


PTC亚太区物联网业务副总裁刘少纶说到IoT技术,表示过去让人最先联想到的只是Internet,能让众多人与物、物与物都借此连结、交换资讯。过去20年来也确实促进了工业人机介面(HMI)、电脑辅助设计CAD╱制造CAM软体等技术发展成熟,可用来衔接PLC、CNC控制器硬体,再透过累积反馈的大数据,达成精准数位控制。



图2 : PTC与台湾工具机大厂发得科技合作,将客户制程所遇到的问题「可视化」,解决近年来因为少子化造成售後服务、教育训练不足的困境。(摄影/陈念舜)
图2 : PTC与台湾工具机大厂发得科技合作,将客户制程所遇到的问题「可视化」,解决近年来因为少子化造成售後服务、教育训练不足的困境。(摄影/陈念舜)

相关产业也从仅销售独立套装软体,到提供软╱硬体的完整解决方案;直到云端问世后,还能透过更经济、便捷的方式,促使身边每个物件达成智慧化。刘少纶指出,有别于以往软体世界都奠基于电脑间彼此交换资讯,导致众多数据资料分散各处。现在则可让软体通过云端虚拟空间收发、储存大数据,而少了硬体资源限制;甚至能透过物联网平台,衔接散落于各地或不同移动(Smart Phone/Table PC)、穿戴式(AR/MR)装置储存的数据。


尤其如AR/MR装置可让使用者先定义愿透露的资讯,再制作成影像、动画投射在眼前,不仅能快速、直觉检视投资效益;且由图像所传递的资讯势必多过于文字,足以让企业整合并二次开发出应用Apps来创造新价值,包含用于厂房巡检、遥控或拆解设备前的资讯内容。最近与台湾工具机大厂发得科技合作,将客户制程所遇到的问题「可视化」;期待到了明年可推出达Real time等级技术,直接与3D模型比对,解决近年来因为少子化造成售后服务、教育训练不足的困境。


刘少纶认为,未来制造业为迎向工业4.0浪潮来袭,亟需能整合实体的物联网及虚拟的数据应用,且在产品推出后,还能透过物联网搜集资讯,持续改善产品设计及客户使用体验,驱动制造变革,创造出新价值。


善用产学研资源 掌握核心数位技术

值得一提的是,目前除了国际商业CAD/CAM软体正如火如荼导入Digital twin概念,台湾工研院智慧机械科技中心也为了服务本地中小企业为主的制造业生态,持续推动数位设计、数位制造、智能化软体等核心技术。


工研院智慧化工具机技术中心研发经理梁硕芃表示,其中数位设计又称为「目标导向设计法」,借着导入大量拓墣结构优化(Topology optimization)技术,让制造者可先了解使用者想要什么,再针对机台内有限的设计空间,设定材料密度、刚性目标和制造条件;经过一次次叠代计算,形成最佳的肋板与结构外型,以有效降低成本、提高机器性能。



图3 : 数位设计又称为「目标导向设计法」,藉着导入大量拓??结构优化技术,让制造者可先了解使用者想要什麽,以有效降低成本、提高机器性能。(source:工研院)
图3 : 数位设计又称为「目标导向设计法」,藉着导入大量拓??结构优化技术,让制造者可先了解使用者想要什麽,以有效降低成本、提高机器性能。(source:工研院)

或让使用者在电脑输入待加工件、使用的刀具等资讯;若是专用机的循环时间,还能利用制程分析所需材料和目标体积移除率,倒推计算出工具机最佳设计结构、主轴特性与刚性,得以全程掌握机台切削性能,确认各阶段都能符合客户需求,减少重覆修改的时间及成本。


惟其缺点在于未必能有效提高上线后的切削加工效率,所以还须加入数位制造,与传统靠老师傅经验听音、凭感觉调参数最大不同,在于设计完成工具机后,透过量测、运算分析等科学方法,协助使用者选择最佳加工参数,约可提升制程效能20%~30%,缩短37%加工时间。


智能化软体则正积极打造软体架构,并透过与法人、业界配合产生标准资讯模型,才能知道数据的类型与结构,再抛到云端整合生产管理、预测、排程,与各种设备整合。其中建构的「切削模拟与进给率优化技术」,不仅具备市面上CAD/CAM系统软体的几何模拟功能,还加入了切削动力学的专业知识。


工具机制造厂率先投入 提出智慧设计与产销解决方案

与学术、法人单位密切合作的永诠机械工业公司(L&L),总经理林建佑自2014年起也开始整顿现有产品线,将25年来累积的经验转化为开发专用、复合机种;并率先投入系统整合,逐项建立设计、制造、行销、服务4大领域的智慧化策略。


其中,在智慧行销导入VR/AR功能后,得以提供市场行销、协同设计、数位组装与预诊维护等服务,就能评估可靠的干涉情况及数据;业务也不必等回到公司后,再将客户具体需求诉诸文字,再交由设计人员输出图档而浪费时间。林建佑说:「既然图、文档案原本就不可能一致,还不如都直接透过VR动画来沟通,再利用AR手持式行动装置来呈现2D数位图档与实体零组件、结构关系。」



图4 : 永诠机械在智慧行销导入VR/AR功能,以提供市场行销、协同设计、数位组装与预诊维护等服务。(摄影/陈念舜)
图4 : 永诠机械在智慧行销导入VR/AR功能,以提供市场行销、协同设计、数位组装与预诊维护等服务。(摄影/陈念舜)

但他也坦言,现今既有商业软体的VR/AR功能比较像是玩具,少了真正机械加工相关的技术和作业流程,未来势必要结合产品设计及行销,同时能熟悉加工制程、系统整合资讯等领域者。所以永诠从2014~2015年陆续找到了清华、成大合作,导入VR前瞻技术,落实「协同」的概念。


等到建立快速转档平台之后,只要客户一旦修改机构,就能与VR连动改变;甚至可将所有看过的机器各部位零件都转换成.PDF、影像档后,更清楚了解机器规格、性能;或提供专用试加工程式上传云端,以便回报领导阶层评估真正加工效益及工时。


未来还会同时开发个别产业专属CAD/CAM,预计2019年将达到高度整合,得以直接生成NC-code虚拟加工;并将VR应用、训练资源建立在工研院VMX平台,加入永诠在硬体设备、数控系统优势,与清华大学团队合作成立SI公司,持续精进开发智慧机械与人工智慧的商业价值模式。


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