Gêmeos digitais para o processo de usinagem

Os gêmeos digitais estão dando vida e inovação em cada vez mais áreas de fabricação, além de resolver desafios para oficinas de todos os tamanhos. Com a escassez de mão de obra qualificada e um esforço contínuo para reorientar a fabricação de alta tecnologia para os EUA, os gêmeos digitais têm muito a oferecer. A digitalização da máquina e do processo cria uma compreensão profunda do CNC, programas, processo, ferramentas e configuração.

Além disso, com o aumento da concorrência, as lojas precisarão aumentar e otimizar suas operações criando maior eficiência. A digitalização dos processos de fabricação tradicionais tem o potencial de tornar as operações mais eficientes, comprovando os 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. Um bom gerenciamento, por meio de gêmeos digitais, pode ajudar a se proteger contra soluços e implementar medidas que maximizem sua produtividade.

Compreendendo os gêmeos digitais

Um gêmeo digital de uma máquina-ferramenta 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 modelos e paramétricos a um novo nível, pois é possível otimizar e provar as configurações de máquinas-ferramenta com mais precisão do que nunca.

Normalmente, os sistemas CAM e pós-processadores não têm nenhum conhecimento direto da máquina, como cinemática, códigos G disponíveis ou se alguém altera os parâmetros. Simulação baseada em CAM ou pacotes gerais de simulação de código G não podem mostrar como essas alterações afetarão o programa ou o 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 código G, portanto, em muitos casos, o programa não é otimizado para a máquina individual ou o programa não aproveita muitos recursos de programação modernos. O programa pode nem ser executado na máquina de destino.

Outro problema que as oficinas enfrentam é que suas postagens e programas geralmente não são otimizados para as máquinas ou ferramentas. Por exemplo, o operador pode operar ferramentas com velocidades de avanço mais baixas, talvez devido a preocupações com a operação da máquina nas velocidades de avanço programadas. Isso resulta em perda de tempo, perda de produtividade e baixa eficiência.

Por outro lado, a virtualização pode permitir a interoperabilidade entre o sistema CNC e CAM. Isso ajuda a postar o programa com base nos recursos que o CNC e/ou a máquina suportam. Uma vez postado o programa, pode-se criar um ambiente virtualizado além da simples simulação, pois a base utiliza a cinemática da máquina e os parâmetros reais do CNC. A simulação de CAM e código G só pode levar os testes até agora 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 bastante a chance de erro.

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

Gêmeos Digitais para o Desenvolvimento da Força de Trabalho

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

Ferramentas de Digitalização para Job Shops

A FANUC America fez uma parceria com a ModuleWorks para desenvolver software de desenvolvimento da força de trabalho, bem como um novo conjunto robusto de programação de peças, NC Reflection Studio, que ajuda as lojas com edição de código G, simulação e verificação de programas. Tudo isso oferece um arsenal de ferramentas para criar maquinistas habilidosos e otimizar oficinas mecânicas. Essa digitalização de ponta a ponta liberará verdadeiramente o poder da Indústria 4.0 para a indústria de CNC.

SME anuncia 2022 Sandra L. Bouckley Jovens Engenheiros de Manufatura de Destaque

Os 22 premiados deste ano foram selecionados com base em suas diversas origens de fabricação, avanços/melhorias tecnológicas e pesquisas de última geração. O homônimo do prêmio de 2022 é a presidente de PME de 2017, Sandra L. Bouckley, FSME, P.Eng., ex-CEO de PME e vice-presidente anterior de sistemas de fabricação, gerenciamento da cadeia de suprimentos e lean na GKN Driveline Americas.

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

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

Wen Chen, PhD, Universidade de Massachusetts Amherst, Amherst, Massachusetts.

Xu Chen, PhD, Universidade de Washington, Seattle

Nancy Diaz-Elsayed, PhD, Universidade do Sul da Flórida, Condado de Hillsborough, Flórida.

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

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

Kelvin Fu, PhD, Universidade de Delaware, Newark, Del.

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

Jinah Jang, PhD, Universidade de Ciência e Tecnologia de Pohang, Pohang, Coreia do Sul

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, Tennessee.

Megan McGovern, PhD, PE, Pesquisa e Desenvolvimento Global da General Motors, Detroit

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

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

Ryan Sekol, PhD, Pesquisa e Desenvolvimento da General Motors, Warren, Michigan.

Xuan Song, PhD, Universidade de Iowa, Iowa City, Iowa

Peng “Edward” Wang, PhD, Universidade de 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, Virgínia.

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