«Умная» индустрия — что это?

Цифровая трансформация производства и переход к индустрии 4.0 — это ключевое стратегическое направление развития современной промышленности. Изменения затрагивают бизнес на всех уровнях: от управления технологическим процессом до обеспечения документооборота.

Вопреки ажиотажу, всё не так просто: интеграции цифровых технологий и масштабная автоматизация требуют глубоких знаний в области IT, электроники, физики объектов. Только тогда машиностроители могут трансформировать традиционные устройства в их цифровые аналоги, собирать данные и разрабатывать алгоритмы для контроля и оптимизации.

Роль инженеров в «умных» заводах будет расширяться, они возьмут на себя новые, разнообразные задачи. Для успешного внедрения решений в рамках Индустрии 4.0 машиностроителям необходимо адаптировать реальные физические системы для цифрового мира.

Возьмём типовую фрезерную станцию: её комплектуют датчиками температуры, вибрации, тока шпинделя и затем подключают к программируемому логическому контроллеру. Данные передаются в систему управления производством (MES) и используются для построения цифрового двойника, который моделирует нагружение и износ инструмента в реальном времени. На базе этих данных развёртывают алгоритмы предиктивного обслуживания и автоматической оптимизации режимов резания — это позволяет планировать замену инструмента до возникновения брака, снижать простои и повышать точность обработки.

Для такой работы машиностроителю нужны навыки интеграции датчиков и контроллеров, обработки сигналов, построения конвейеров данных и базовое понимание методов машинного обучения, чтобы корректно интерпретировать прогнозы и внедрять их в производственный цикл.

Печатают не только чернилами

Аддитивные технологии — метод создания трёхмерных объектов, деталей или вещей путём послойного добавления материала с помощью 3D-принтеров. Ещё недавно технология считалась лишь основной для прототипирования, однако с недавнего времени её начали применять в производстве высококачественных деталей, покрытий и легирования. 3D-печать позволяет создавать конструкции, которые раньше было невозможно или экономически нецелесообразно производить традиционными методами.

Представьте, что вы изготавливаете устройства для частных предприятий. Заказ уже почти готов к отправке, но производственный процесс встал из-за того, что нет нескольких маленьких, но критически важных деталей — либо задержали поставки, либо их создание ресурсозатратное и на выходе высок шанс брака. Неприятно, однако такое случается повсеместно. В подобных случаях на помощь приходят собственные 3D-принтеры. Аддитивное производство позволяет производить высококачественные детали в кратчайшие сроки. Многие компании уже поставили на поток печать собственных расходных материалов, например фрезы и свёрла.

Не последнюю роль аддитивное производство играет в аэрокосмической и автомобильной отраслях, потому что позволяет создавать более лёгкие и прочные конструкции за счёт сложной геометрии.

Материалы нового поколения

В современной машиностроительной практике активно применяются материалы и покрытия, способные выдерживать высокие температуры, а также механические и химические воздействия — это обеспечивает надёжность и длительный срок службы изделий.

Особое внимание отведено лёгким и прочным композитам, армированным керамикой, а также антикоррозийным и наноструктурированным покрытиям. Последние позволяют улучшать сцепление компонентов, снижать трение и повышать прочность на изгиб благодаря контролируемой структуре поверхности. Такие покрытия уменьшают потери энергии в механизмах при циклических нагрузках.

Как роботы (не)заменят людей

Сегодня мы наблюдаем глобальный тренд на роботизацию. Однако важно помнить: за созданием роботов всегда стоят люди. Их проектируют инженеры, производят специалисты, обслуживают и эксплуатируют квалифицированные сотрудники. То есть роботизация сама по себе создаёт новые рабочие места в смежных областях. Главное же её преимущество в том, что рутинные и простые сборочные операции можно передать машинам. Это освобождает время и интеллектуальный ресурс людей, позволяя сосредоточиться на создании принципиально новых и более сложных разработок.

Российские вузы проделывают огромную работу, чтобы актуализировать свои образовательные программы и идти навстречу потенциальным работодателям. На базе учебно-производственного центра НИТУ МИСИС ARTCAD студенты вместе с учёными проектируют роботов для прохождения полосы испытаний. Им предоставлен доступ к современному оборудованию в области макетирования: лазерным резакам, 3D-печати, литью металла и пр.

Цифровые двойники и виртуальное прототипирование

В промышленности и машиностроении, где людям из разных предприятий нередко приходится работать над одним проектом, важно обустроить пространство для совместной деятельности. 3D-модели давно стали частью проектирования и разработки, однако экран компьютера не всегда позволяет координировать действия с высокой точностью.

Цифровой двойник — это виртуальная копия реального объекта или системы, которая полностью повторяет её характеристики и поведение. Такой «двойник» создаётся с использованием инженерных моделей, симуляций и данных с датчиков. Двойник позволяет прогнозировать, как изделие поведёт себя в разных условиях, находить слабые места ещё на стадии проектирования и оперативно вносить изменения без необходимости создавать множество дорогостоящих прототипов.

В машиностроении цифровые двойники применяют на всех этапах жизненного цикла изделия. Например, инженеры могут заранее протестировать конструкцию шасси по десяткам сценариев нагрузки или отследить, как будет вести себя двигатель в реальных условиях эксплуатации. Кроме того, цифровой двойник помогает в обслуживании: датчики фиксируют температуру, вибрации, износ, и система в реальном времени сравнивает показатели с виртуальной моделью. Это позволяет предсказывать поломки и проводить обслуживание до того, как возникнет серьёзная неисправность, снижая расходы и риски простоя.

ИИ против брака

Не менее важный аспект в современном машиностроении — искусственный интеллект и нейросети. Уже сейчас эти технологии позволяют создавать трёхмерные модели по текстовым описаниям, а системы машинного обучения предсказывают потенциальные неисправности и помогают в обслуживании оборудования.

Кроме того, нейросети помогают оптимизировать производственные процессы и контроль качества. Они способны автоматически выявлять дефекты продукции с помощью анализа изображений и других данных, что снижает количество брака.

В заключение отметим, что спрос на инженеров, которые могут работать с такими высокотехнологичными системами, растёт с каждым годом. Компании уже ищут специалистов, способных разрабатывать роботов и автоматизированные системы, проектировать новые материалы и управлять сложными производственными процессами.

Университет МИСИС активно участвует в подготовке таких специалистов. В рамках программы бакалавриата «Технологические машины и оборудование» и магистратуры «Технологические машины и оборудование» студенты с первого курса начинают работать с современными технологиями, такими как 3D-печать и лазерная резка, обучаются прототипированию и роботизации. Обучающиеся разрабатывают конструкции и испытывают их на специальных полигонах, что помогает им не только углублённо изучать теорию, но и получать практические навыки, которые востребованы на рынке труда.

При аддитивном производстве, то есть трехмерной печати деталей, необходимо точно задавать большое количество параметров, такие как напряжение, сила тока, положение сварочного инструмента. Любые отклонения от изначально указанных значений приводят к ухудшению качества изделия – вызывают появление трещин, пустот и искажают форму металлической заготовки. Появление брака требует перепечатывания или дополнительной обработки продукта, на что затрачивается больше времени и денежных средств.

Контроль печати в основном проводится оператором вручную, что также замедляет производство. Автоматизация процесса позволит его ускорить, а также минимизировать количество брака при изготовлении ответственных деталей.

Ученые Пермского Политеха совместно со старшеклассниками Политехнической школы разрабатывают систему, которая сразу в процессе 3D-печати изделия отследит малейшие ошибки с помощью искусственного интеллекта. Программа анализирует параметры сварочного процесса – ток, напряжение и траекторию печати. Нейросеть выявляет отклонения от нормы и передает информацию на веб-интерфейс, который отображает аномалии. Это позволяет оператору быстро внести коррективы и предотвратить появление брака.

– Существующие системы контроля аддитивного производства, обнаруживают дефекты уже после печати изделия, тогда как нейросеть предсказывает их заранее, позволяя скорректировать настройки моментально. Предлагаемое нами решение автоматизирует процесс, что значительно снижает зависимость от ручного контроля и ускоряет производство, – объясняет Полина Главатских, участник проекта, учащаяся 10 класса Политехнической школы.

Политехники уже создали бета-версию программы и прототип веб-интерфейса. После доработки и тестирования продукта компании, работающие с аддитивными установками или роботизированной сваркой, смогут купить ПО и далее пользоваться технической поддержкой разработчиков.

– Компаниям, производящим металлические изделия методом 3D-печати, необходимо минимизировать возникающие в процессе ошибки, автоматизировать контроль вместо ручной проверки и предотвратить брак до его возникновения. Наша система способна объединить в себе все эти качества, а также обеспечить устойчивое развитие аддитивного производства, расширить его применение в различных отраслях и сделать доступным и эффективным для всех участников рынка. Это укрепит позиции отечественных предприятий, занимающихся трехмерной печатью, а также внесет значительный вклад в технологический прогресс РФ, – рассказывает Роман Давлятшин, руководитель проекта, младший научный сотрудник лаборатории методов создания и проектирования систем «Материал-технология-конструкция» ПНИПУ.

Разработка школьников и ученых Пермского Политеха в режиме реального времени и на ранних стадиях идентифицирует ошибки при изготовлении металлических изделий. Внедрение нейросети в 3D-печать – это серьезный шаг к бездефектному производству промышленных деталей. Предлагаемая система сделает аддитивные технологии надежнее и доступнее.

Время от времени я ныряю с аквалангом в море, поэтому сразу после новогодних праздников решил заняться изготовлением скутера для передвижения под водой.

Для корпуса аппарата я отпилил кусок трубы низкого давления, что нашел у дороги, они используются для прокладки водопроводных сетей и держат колоссальное давление, что мне и было нужно.

Все необходимые детали были спроектированы в SketchUp и распечатаны на 3Д принтере.

В трубе я разместил блок аккумуляторов – обычные литий-ионные банки форм-фактора 18650

Если вы читали мою предыдущую статью,
Как я создал подводного робота в 10 раз дешевле
то смогли заметить, что аккумулятор с боксом аналогичен варианту, описанному в статье выше, это связано с тем, что он уже доказал свою полную водозащищенность и работоспособность на больших глубинах, и смысла изобретать велосипед не было.

Внутри корпуса, помимо аккумулятора, расположен датчик Холла, который улавливает магнитное поле, создаваемое магнитом с внешней стороны корпуса, контроллер мотора и Arduino Nano – микроконтроллер, который всем управляет.

Магнит залит компаундом, чтобы не ржаветь.

Датчик Холла, для пайки понадобится увеличительное стекло.

Подпружиненная кнопка. Пружина – из нержавейки, спецзаказ из Китая.

По поводу искусственного интеллекта.  Для управления устройством была написана программа, которая отрабатывает следующий сценарий – при нажатии на кнопку с магнитом, датчик холла улавливает магнитное поле и отдает команду микроконтроллеру запускать мотор. Когда кнопка возвращается на место,  магнитное поле пропадает и мотор останавливается.

Эта программа была написана полностью ChatGPT (Чат-бот с генеративным искусственным интеллектом, разработанный компанией OpenAI). 
Я написал только запрос на английском языке. Мне подумалось, что на английском ИИ меня поймет лучше. ))
Вот и сам запрос: I need arduino sketch. A brushless motor is connected to ESC (electronic speed controller) through pin D3 of arduino nano. Hall sensor SS49 is connected to arduino nano through 3 pins - 5v, gnd and analogue pin A0. When the hall sensor detects the presence of a magnet, it starts the motor and when the magnet is removed, it stops the motor. The motor speed should build up gradually over a couple of seconds so that there is no jerk on start up.
Перевод: дорогой ChatGPT, мне нужна программа как у настоящего программиста, помоги, брат. Сделай так, чтобы, чтобы мотор запускался, когда я нажимаю на кнопку и останавливался, когда я ее отпускаю.
ChatGPT сказал, что такую мелочь он делает на раз и тут же выдал код, который я просто скопипастил в ардуино.

Да, код несложный и достаточно короткий, но оказалось гораздо проще пообщаться посредством текста с ChatGPT, чем искать программиста-исполнителя, объяснять ему, что тебе нужно и ждать, пока он соизволит выполнить работу. Кстати, кто знает, сколько такая работа могла бы стоить на заказ у программиста?

Собрав все воедино и убедившись, что конструкция работает, пришел к пониманию, что изучать языки программирования, уже, видимо, пустая трата времени, но это не точно ))

В завершение статьи прилагаю видео с использованием данного аппарата в реальных условиях на глубине около 20 метров, для съемки которого я попросил опытного дайвера протестировать скутер.

P.S. Пока писал статью, подумал, что если убрать ручки по бокам скутера и на поплавке прикрепить камеру с радиопередатчиком, которые будут болтаться на поверхности, то можно незаметно подплывать и снимать на видео животных, например тюленей. )