Gêmeos Digitais: Revolucionando a Usinagem para Eficiência e Desafios da Força de Trabalho

Gêmeos digitais estão trazendo vida e inovação para áreas cada vez maiores da manufatura, bem como resolvendo desafios para oficinas de usinagem de todos os tamanhos. Com a escassez de mão de obra qualificada e um esforço contínuo para trazer de volta a manufatura de alta tecnologia para os EUA, os gêmeos digitais têm muito a oferecer. Digitalizar a máquina e o processo cria um entendimento profundo do CNC, programas, processo, ferramentas e configuração.

Além disso, com a competição aumentando, as oficinas precisarão aumentar e otimizar suas operações criando eficiências maiores. Digitalizar processos de manufatura tradicionais tem o potencial de tornar as operações mais eficientes, provando processos de produção no mundo virtual.

Finalmente, o inimigo da lucratividade é a incerteza, e com o estado atual de uma economia globalizada, a incerteza é quase uma garantia. Uma boa gestão, via gêmeos digitais, pode ajudar a proteger contra contratempos e colocar medidas que maximizem sua produtividade.

Entendendo Gêmeos Digitais

Um gêmeo digital de uma ferramenta de máquina é uma representação virtual da máquina conectada a um controle virtual alimentado com dados de configuração do mundo real. Isso leva a simulação baseada em modelo e paramétrica a um novo nível, porque se pode otimizar e provar configurações de ferramentas de máquina com mais precisão do que nunca.

Normalmente, sistemas CAM e pós-processadores não têm conhecimento direto da máquina, como cinemática, G-codes disponíveis ou se alguém altera parâmetros. Simulação baseada em CAM ou pacotes de simulação de G-code genéricos não podem mostrar como essas mudanças afetarão o programa ou tempo de ciclo, porque não há gêmeo digital do CNC ou comunicação direta com o controlador específico da máquina.

Processos manuais são geralmente usados para configurar CAM ou simulação de G-code, então em muitos casos o programa não é otimizado para a máquina individual ou o programa falha em aproveitar muitos recursos de programação modernos. O programa pode nem rodar na máquina alvo.

Outro problema que as oficinas enfrentam é que seus pós-processadores e programas frequentemente não são otimizados para as máquinas ou ferramentas. Por exemplo, o operador pode executar ferramentas com avanços mais baixos, talvez por preocupações em rodar a máquina nos avanços programados. Isso soma tempo perdido, produtividade perdida e baixa eficiência.

Por outro lado, a virtualização pode permitir interoperabilidade entre o CNC e o sistema CAM. Isso ajuda a postar o programa baseado nos recursos que o CNC e/ou máquina suportam. Uma vez postado o programa, um ambiente virtualizado pode ser criado além de apenas simulação simples, porque a base usa a cinemática da máquina e os parâmetros reais do CNC. CAM e simulação de G-code só podem levar o teste até certo ponto porque o PC não tem conhecimento da configuração do CNC. Usar um gêmeo digital para provar a configuração real do CNC e da máquina reduzirá muito a chance de erro.

Gêmeos digitais também podem ajudar a atender à demanda por componentes mais precisos fornecidos a indústrias de alta tecnologia que requerem produtos com altas tolerâncias. À medida que a usinagem se torna mais complexa, ter os processos mais eficientes é crucial. Muitos métodos tradicionais desperdiçam tempo valioso de produção, como procedimentos de configuração que criam gargalos porque as máquinas são tiradas de produção. Gêmeos digitais permitem testar programas em um ambiente virtualizado. O CNC virtual segue com precisão os caminhos de corte reais programados, bem como produz o tempo de ciclo do mundo real. Quando conectado a uma máquina virtualizada que corresponde à cinemática exatamente, o gêmeo digital permite verificação precisa sem nunca interromper o processo atual que a máquina está executando. Além disso, provar o processo no escritório permite que a máquina continue operando.

Gêmeos Digitais para Desenvolvimento da Força de Trabalho

Como gêmeos digitais são uma réplica de uma ferramenta de máquina, treinar em um gêmeo digital é uma ferramenta inestimável para fechar a lacuna de habilidades em CNC e ensinar fundamentos de oficina como programação de peças e operação de ferramenta de máquina. Gêmeos digitais oferecem aos usuários experiência prática e realista de usinagem e treinamento sem tirar uma máquina real de produção.

Ferramentas de Digitalização para Oficinas

A FANUC America fez parceria com a ModuleWorks para desenvolver software de desenvolvimento da força de trabalho, bem como um novo pacote robusto de programação de peças, NC Reflection Studio, que ajuda as oficinas com edição de G-code, simulação e verificação de programas. Tudo isso oferece um arsenal de ferramentas para criar maquinistas qualificados, bem como otimizar oficinas. Esta digitalização de ponta a ponta então realmente desbloqueará o poder da Indústria 4.0 para a indústria CNC.

SME Anuncia Engenheiros de Manufatura Jovens Excepcionais Sandra L. Bouckley 2022

Os 22 premiados deste ano foram selecionados com base em seus diversos backgrounds de manufatura, avanços/melhorias tecnológicas e pesquisa de ponta. O nome do prêmio 2022 é a presidente da SME em 2017, Sandra L. Bouckley, FSME, P.Eng., ex-CEO da SME e ex-vice-presidente de sistemas de manufatura, gestão da cadeia de suprimentos e lean na GKN Driveline Americas.

Embora a filiação à SME não seja obrigatória para este reconhecimento, cada um dos 22 Engenheiros de Manufatura Jovens Excepcionais Sandra L. Bouckley 2022 faz parte da comunidade SME, tendo sido membros antes de sua seleção:

Bruno Azeredo, PhD, Arizona State University, Tempe, Ariz.

Wen Chen, PhD, University of Massachusetts Amherst, Amherst, Mass.

Xu Chen, PhD, University of Washington, Seattle

Nancy Diaz-Elsayed, PhD, University of South Florida, Hillsborough County, Fla.

Amy Elliott, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tenn.

Thomas Feldhausen, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, Tenn.

Kelvin Fu, PhD, University of Delaware, Newark, Del.

Michael Gomez, PhD, MSC Industrial Supply Co., Knoxville, Tenn.

Jinah Jang, PhD, Pohang University of Science and Technology, Pohang, South Korea

Bo Jin, PhD, University of Southern California, Los Angeles

Venkata Charan Kantumuchu, Electrex Inc., Edmond, Okla.

Geoff Karpa, Lockheed Martin Aeronautics Co., Fort Worth, Texas

Vipin Kumar, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, Tenn.

Megan McGovern, PhD, PE, General Motors Global Research & Development, Detroit

Laura Pahren, Procter & Gamble Co., Mason, Ohio

Kyle Saleeby, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, Tenn.

Ryan Sekol, PhD, General Motors Research & Development, Warren, Mich.

Xuan Song, PhD, University of Iowa, Iowa City, Iowa

Peng "Edward" Wang, PhD, University of Kentucky, Lexington, Ky.

Sarah Wolff, PhD, Texas A&M University, College Station, Texas

Yang Yang, PhD, San Diego State University, San Diego

Xiaowei Yue, PhD, Virginia Tech, Blacksburg, Va.

A SME destacou as realizações de mais de 470 jovens engenheiros de manufatura — e seu impacto na manufatura — por mais de quatro décadas através deste prêmio. A SME receberá indicações para o Prêmio Engenheiros de Manufatura Jovens Excepcionais 2023 até 1º de agosto em sme.org/oyme.