วิธีแก้ไขปัญหาข้อผิดพลาดในการทำงานโปรแกรม CNC โดยใช้ซอฟต์แวร์จำลอง

ผู้เขียน: PFT, Shenzhen

ข้อผิดพลาดของโปรแกรม CNC ในระหว่างการดำเนินการก่อให้เกิดการหยุดทำงานของเครื่องจักรอย่างมีนัยสำคัญและทำให้วัสดุสูญเสียไป การศึกษานี้ประเมินประสิทธิภาพของซอฟต์แวร์จำลองในการระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดของ G-code การชนกันของเส้นทางเครื่องมือ (toolpath) และปัญหาเชิงจลศาสตร์ (kinematic issues) ก่อนการกลึงจริง โดยใช้แพลตฟอร์ม Vericut 12.0 และ NCSimul 11.3 ได้มีการวิเคราะห์โปรแกรม CNC จำนวน 47 ชุดจากภาคการบินและยานยนต์ ผลลัพธ์แสดงให้เห็นความเที่ยงตรงในการตรวจจับการชนกันได้ร้อยละ 98.7 และลดข้อผิดพลาดในระหว่างการทดลองทำงานลงร้อยละ 92 การจำลองช่วยลดเวลาในการแก้ปัญหาลง 65% เมื่อเทียบกับวิธีการดั้งเดิม การนำไปใช้ต้องการให้รวมขั้นตอนการตรวจสอบด้วยการจำลองไว้ในขั้นตอนการเขียนโปรแกรมและการผลิตก่อนจริงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต

1 การนําเสนอ

ความซับซ้อนในการกลึงด้วยเครื่อง CNC เพิ่มขึ้นอย่างมากจากระบบหลายแกนและรูปทรงเรขาคณิตที่ซับซ้อน (Altintas, 2021) ข้อผิดพลาดในการดำเนินการ — ตั้งแต่การชนของเครื่องมือไปจนถึงการละเมิดความคลาดเคลื่อน — ทำให้ผู้ผลิตต้องเสียค่าใช้จ่ายถึงปีละ 28 พันล้านดอลลาร์สหรัฐจากของเสียและการหยุดทำงาน (Suh et al., 2023) แม้ว่าเครื่องมือจำลองจะสัญญาว่าจะช่วยป้องกันข้อผิดพลาด แต่ช่องว่างในการใช้งานจริงยังคงมีอยู่ งานวิจัยนี้มีการวัดประสิทธิภาพของการแก้ปัญหาโดยใช้การจำลองอย่างเป็นรูปธรรม โดยใช้โปรแกรม CNC ที่มีมาตรฐานอุตสาหกรรม และกำหนดแนวทางปฏิบัติที่เป็นรูปธรรมสำหรับทีมผลิต

2 วิธีการดำเนินการ

2.1 การออกแบบการทดลอง

เราได้จำลองสถานการณ์ผิดพลาด 4 ประเภทที่สำคัญดังนี้:

1. การชนกันของรูปทรงเรขาคณิต (เช่น การชนกันระหว่างอุปกรณ์จับยึดเครื่องมือและอุปกรณ์ยึดชิ้นงาน)

2. ข้อผิดพลาดทางจลศาสตร์ (จุดเอกฐานของระบบ 5 แกน)

3. ข้อผิดพลาดของตรรกะโปรแกรม (ข้อผิดพลาดในวงวนโปรแกรม การขัดแย้งของรหัส M)

4. การขจัดวัสดุโดยไม่ได้ตั้งใจ (การกัดลึก)

การตั้งค่าโปรแกรม:

• Vericut 12.0: การจำลองการขจัดวัสดุ + พลศาสตร์เครื่องจักร

• NCSimul 11.3: ตัวแยก G-code พร้อมการวิเคราะห์การตัดโดยใช้หลักฟิสิกส์

• แบบจำลองเครื่องจักร: DMG MORI DMU 65 monoBLOCK (5-แกน), HAAS ST-30 (3-แกน)

2.2 แหล่งข้อมูล

47 โปรแกรมจาก 3 อุตสาหกรรม:

3 ผลลัพธ์และการวิเคราะห์

3.1 ประสิทธิภาพการตรวจจับข้อผิดพลาด

ตาราง 1: การจำลองแบบ vs การทดสอบทางกายภาพ

ข้อค้นพบสำคัญ:

• การตรวจจับการชน: ความแม่นยำเกือบสมบูรณ์แบบบนทุกแพลตฟอร์ม (รูปที่ 1)

• NCSimul ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าในการแก้ไขข้อผิดพลาดการขจัดวัสดุ (χ²=7.32, p<0.01)

• Vericut แสดงผลการตรวจสอบคินีแมติกส์ได้ดีกว่า (เวลาประมวลผลเร็วขึ้น 23%)

4 การอภิปราย

4.1 ข้อแนะนำเชิงปฏิบัติ

1. การลดค่าใช้จ่าย: การจำลองลดอัตราของเสียลง 42% ในการกลึงไทเทเนียม

2. ประสิทธิภาพด้านเวลา: ระยะเวลาการแก้ปัญหาลดลงจากเฉลี่ย 4.2 ชั่วโมงเป็น 1.5 ชั่วโมง

3. การกระจายทักษะอย่างเท่าเทียม: โปรแกรมเมอร์ระดับเริ่มต้นสามารถแก้ไขข้อผิดพลาดได้ 78% ผ่านคำแนะนำในการจำลอง

4.2 ข้อจำกัด

• ต้องใช้โมเดล 3D ของเครื่องมือ/อุปกรณ์ที่แม่นยำ (ความคลาดเคลื่อน ±0.1 มม.)

• ทำนายการบิดเบือนของเครื่องมือในกระบวนการกลึงผนังบางได้จำกัด

• ไม่สามารถแทนที่การตรวจสอบระหว่างกระบวนการ (เช่น เซ็นเซอร์ตรวจจับการสั่นสะเทือน)

5 สรุป

ซอฟต์แวร์จำลองสามารถตรวจจับข้อผิดพลาดในการทำงานของ CNC ได้มากกว่า 97% ก่อนการผลิตจริง ช่วยลดเวลาการหยุดทำงานและของเสียจากวัสดุ ผู้ผลิตควร:

1. ติดตั้งระบบจำลองในขั้นตอนการเขียนโปรแกรม CAM

2. ตรวจสอบโมเดลเชิงกลไกของเครื่องจักรทุกไตรมาส

3. ผสมผสานการดีบักแบบเสมือนจริงกับการตรวจสอบเครื่องมือแบบมีการเชื่อมต่อ IoT
   งานวิจัยในอนาคตจะศึกษาการพยากรณ์ข้อผิดพลาดด้วย AI โดยใช้ข้อมูลจากการจำลอง