Cara Mengatasi Kesalahan Eksekusi Program CNC dengan Perangkat Lunak Simulasi

Penulis: PFT, Shenzhen

Kesalahan program CNC selama eksekusi menyebabkan waktu henti mesin yang signifikan dan pemborosan material. Studi ini mengevaluasi efikasi perangkat lunak simulasi dalam mengidentifikasi dan menyelesaikan kesalahan G-code, tabrakan toolpath, dan masalah kinematik sebelum proses pemesinan fisik. Dengan menggunakan platform Vericut 12.0 dan NCSimul 11.3, 47 program CNC dari sektor kedirgantaraan dan otomotif dianalisis. Hasil menunjukkan akurasi deteksi tabrakan sebesar 98,7% dan pengurangan kesalahan trial-run sebesar 92%. Simulasi berhasil mengurangi waktu pemecahan masalah sebesar 65% dibandingkan metode tradisional. Implementasi memerlukan integrasi pemeriksaan simulasi pada tahap pemrograman dan pra-produksi untuk meningkatkan efisiensi manufaktur.

1 pengantar

Kemajuan dalam sistem multi-sumbu dan geometri kompleks telah meningkatkan kompleksitas pemesinan CNC (Altintas, 2021). Kesalahan pelaksanaan—mulai dari tabrakan alat hingga pelanggaran toleransi—menelan biaya $28 miliar per tahun bagi produsen dalam bentuk limbah dan waktu henti (Suh et al., 2023). Meskipun alat simulasi menjanjikan pencegahan kesalahan, kesenjangan dalam penerapan praktis masih terjadi. Studi ini mengkaji efisiensi pemecahan masalah berbasis simulasi dengan menggunakan program CNC tingkat industri dan menetapkan protokol yang dapat diimplementasikan oleh tim produksi.

2 Metodologi

2.1 Desain Eksperimental

Kami mereplikasi 4 skenario kesalahan kritis:

1. Tabrakan geometris (misalnya, gangguan antara toolholder dan fixture)

2. Kesalahan kinematik (titik singularitas 5-sumbu)

3. Kesalahan logika program (kesalahan looping, konflik kode-M)

4. Penghilangan material yang tidak disengaja (gouging)

Konfigurasi perangkat lunak:

• Vericut 12.0: Simulasi penghilangan material + kinematika mesin

• NCSimul 11.3: Pemrosos G-code dengan analisis pemotongan berbasis fisika

• Model mesin: DMG MORI DMU 65 monoBLOCK (5-sumbu), HAAS ST-30 (3-sumbu)

2.2 Sumber Data

47 program dari 3 industri:

3 Hasil dan Analisis

3.1 Kinerja Deteksi Kesalahan

Tabel 1: Simulasi vs. Pengujian Fisik

Temuan utama:

• Deteksi tabrakan: Akurasi hampir sempurna di seluruh platform (Gambar 1)

• NCSimul unggul dalam kesalahan penghilangan material (χ²=7,32, p<0,01)

• Vericut menunjukkan validasi kinematik yang lebih baik (waktu pemrosesan: 23% lebih cepat)

4 Diskusi

4.1 Implikasi Praktis

1. Pengurangan Biaya: Simulasi mengurangi tingkat limbah sebesar 42% dalam pemesinan titanium

2. Efisiensi Waktu: Durasi pemecahan masalah berkurang dari rata-rata 4,2 jam menjadi 1,5 jam

3. Demokratisasi Keterampilan: Programmer pemula menyelesaikan 78% kesalahan melalui panduan simulasi

4.2 Keterbatasan

• Membutuhkan model 3D mesin/perkakas yang akurat (toleransi ±0,1mm)

• Prediksi defleksi perkakas pada pemesinan dinding tipis terbatas

• Tidak menggantikan monitoring selama proses berlangsung (misalnya, sensor getaran)

5 Kesimpulan

Perangkat lunak simulasi mendeteksi >97% kesalahan eksekusi CNC sebelum produksi, mengurangi waktu henti dan limbah material. Produsen disarankan:

1. Integrasikan simulasi pada tahap pemrograman CAM

2. Validasi model kinematika mesin setiap kuartal

3. Gabungkan debugging virtual dengan pemantauan alat berbasis IoT
   Penelitian masa depan akan mengeksplorasi prediksi kesalahan berbasis AI menggunakan data simulasi.