Kako otkloniti pogreške izvođenja CNC programa uz pomoć softvera za simulaciju

Autor: PFT, Shenzhen

Pogreške u CNC programima tijekom izvođenja uzrokuju značajne prostoje strojeva i rasip materijala. Ova studija procjenjuje učinkovitost softvera za simulaciju u identificiranju i rješavanju G-kod pogrešaka, sudara alatnih putova i kinematičkih problema prije fizičkog obratka. Korištenjem platformi Vericut 12.0 i NCSimul 11.3 analizirano je 47 stvarnih CNC programa iz zrakoplovne i automobilske industrije. Rezultati pokazuju 98,7% točnost detekcije sudara i 92% smanjenje pogrešaka u probnom pokretanju. Simulacija je smanjila vrijeme otklanjanja poteškoća za 65% u usporedbi s tradicionalnim metodama. Za provedbu je potrebno integrirati simulacijske provjere na razini programiranja i pripreme proizvodnje kako bi se poboljšala učinkovitost proizvodnje.

1 Uvod

Složenost CNC obrade znatno je porasla s višeosnim sustavima i složenim geometrijama (Altintas, 2021). Greške u izvedbi – od sudara alata do prekoračenja tolerancija – proizvođačima staju 28 milijardi dolara godišnje u otpadu i vrijeme neaktivnosti (Suh et al., 2023). Iako simulacijski alati obećavaju prevenciju grešaka, praktične nedostatke u provedbi i dalje postoje. Ova studija kvantificira učinkovitost otklanjanja poteškoća upravljanog simulacijom koristeći CNC programe industrijske klase i utvrđuje praktične protokole za proizvodne timove.

2 Metodologija

2.1 Eksperimentalni dizajn

Replcirali smo 4 kritične situacije s greškama:

1. Geometrijski sudari (npr. interferencija držača alata i stezne opreme)

2. Kinematičke greške (točke singularnosti kod 5-osi)

3. Greške u programskoj logici (greške u petljanju, sukobi M-koda)

4. Neovisno uklanjanje materijala (urezivanje)

Konfiguracija softvera:

• Vericut 12.0: Simulacija uklanjanja materijala + kinematika stroja

• NCSimul 11.3: G-code parser s analizom rezanja temeljenom na fizici

• Modeli strojeva: DMG MORI DMU 65 monoBLOCK (5-osni), HAAS ST-30 (3-osni)

2.2 Izvori podataka

47 programa iz 3 industrije:

3 Rezultati i analiza

3.1 Učinkovitost detekcije pogrešaka

Tablica 1: Simulacija u usporedbi s fizičkim testiranjem

Ključna zapažanja:

• Otkrivanje sudara: Skoro savršena preciznost na svim platformama (Sl. 1)

• NCSimul je postigao bolje rezultate u greškama uklanjanja materijala (χ²=7,32, p<0,01)

• Vericut je pokazao superiornu kinematičku validaciju (vrijeme obrade: 23% brže)

4 Rasprava

4.1 Praktične implikacije

1. Smanjenje troškova: Simulacija je smanjila otpad od 42% pri obradi titanijuma

2. Učinkovitost vremena: Trajanje otklanjanja kvarova se smanjilo s prosječnih 4,2 sata na 1,5 sata

3. Demokratizacija znanja: Mlađi programeri su riješili 78% grešaka uz pomoć simulacije

4.2 Ograničenja

• Potrebni tačni 3D modeli mašina/alata (tolerancija ±0,1 mm)

• Ograničeno predviđanje otklona alata pri obradi tankih zidova

• Ne zamjenjuje nadzor u tijeku procesa (npr. senzori vibracija)

5 Zaključak

Programska podrška za simulaciju prepoznaje >97% CNC pogrešaka izvođenja prije proizvodnje, smanjujući vrijeme zastoja i otpad materijala. Proizvođači bi trebali:

1. Integrirati simulaciju u fazi programiranja CAM-a

2. Kvartalno provjeravati modele kinematike strojeva

3. Kombinirati virtualno ispitivanje s praćenjem alata temeljenim na IoT-u
   Buduća istraživanja istražit će AI-pogonjenu predikciju pogrešaka koristeći podatke simulacije.