GyártásTrend: Mitől lesz jobb manapság egy forgácsoló szerszámgép vagy egy lézersugaras vágóberendezés? 

Takács Márton:A különböző megmunkálógépek manapság akkor lesznek jobbak, azaz hatékonyabbak, ha integrálják a gépbe, illetve a gyártási környezetükbe az ipar 4.0-s megoldásokat. Ez felokosítást, szenzorok használatát, eszközök hálózatba kapcsolását, intenzív adatgyűjtést és -feldolgozást jelent. Megvalósul tehát a digitalizáció, a dolgok internetje (IoT, Internet of Things). Ezen belül létrehozzák a fizikai valóság virtuális mását, valamint decentralizált döntések születhetnek. Mindezek segítségével létrejön az okosgyár, ami lényegében egy kiber-fizikai gyártórendszer.

GyT.: Hogyan javítható egy termék minősége a gyártásnál? 

T. M.: Többek között optimális megmunkálási paraméterek alkalmazásával, ami akár adaptív megmunkálással is biztosítható. Ennek során a felületi minőséget erősen befolyásoló öngerjesztett rezgés folyamatosan monitorozásra kerül, és ha szükséges, akkor a megmunkálási paramétereket (pl. fordulatszám) a vezérlés stabil tartományba tolja el. Az alakpontosság akár úgy is javítható, hogy az éppen elkészült munkadarabot egy, a szerszámgéppel összekötött koordinátamérő géppel ellenőrzik, majd a mérés eredményei alapján automatikusan szerszámhossz-korrekció kerül beállításra a vezérlésben.

GyT.: A pontosság növelése egyébként mennyire központi kérdés a szerszámgépek fejlesztésénél?

T. M.: A mai gépek már kellően pontosak. Fejlesztési potenciál a vezérlésekben, a szenzorokkal való ellátottságban, valamint a más eszközökkel való kommunikációs lehetőségekben van. Ami nagyon fontos, az a gyorsaság! Gondoljunk bele, ha egy gép csak pár másodpercet képes lefaragni egy adott termék megmunkálási idejéből, az éves szinten már jelentős megtakarítást jelent.

GyT.: Mire jók a szenzorok, mire lehet következtetni a jelei alapján? 

T. M.: A szenzorok erőt, rezgést, akusztikus jeleket, képi információkat rögzítenek a gyártás során, amikből ki kell nyerni a hasznos információkat. Ha egy megfelelően betanított, mesterségesintelligencia-alapú (MI) modell rendelkezésre áll, akkor a pillanatnyi szenzorjelekből előre jelezhető a termék minősége vagy a megmunkáló szerszám maradék hasznos élettartama. A forgácsoló szerszám cseréje nem történhet túl korán, mert akkor nincs kihasználva a szerszám, illetve túl sok lesz a szerszámcserére fordított idő, de túl későn sem, mert a szerszám eltörik, ami selejtet eredményezhet. Egy MI-támogatott rendszer segítheti a gépkezelő döntését a szerszámcsere ideális időpontjával kapcsolatban.

GyT.: Milyen új trendek figyelhetők meg ma a gyártásban? 

T. M.:  Az egyik nagy irány az előre jelzett időpontú karbantartás (predictive maintanance). Ennek lényege, hogy a szerszámgépek alkatrészeinek szükséges cseréje az állapotfelügyelet révén jól kiszámítható időpontban történik, ami jobb időkihasználást és hatékonyságot eredményez. Egy másik terület az additív gyártást megvalósító 3D-nyomtatás terjedése a korábbi anyagleválasztási eljárások mellett.

GyT.: A 3D-nyomtatás mennyire valós „konkurenciája” a hagyományos megmunkálásnak? Vannak korlátai?

T. M.:A 3D-nyomtatással, azon belül is a fémalapú 3D-nyomtatással előállított alkatrészek a legtöbb esetben utólagos megmunkálást igényelnek a megfelelő minőség és alakpontosság biztosítása céljából. Ez általában forgácsolási eljárással valósítható meg, így ezeknek a hagyományos technológiáknak a létjogosultsága egyelőre megkérdőjelezhetetlen. Már több éve léteznek olyan hibrid gépek, amelyek lézersugaras anyagolvasztást és 3 vagy 5 tengelyes marást is biztosítanak, így adott számú egymásra olvasztott réteg után a viszonylag „érdes” felület marással megmunkálásra kerül.

GyT.: Mely területeken van létjogosultsága az additív gyártásnak?

T. M.:  Általában olyan területeken, ahol gyorsan kell gyártani egyedi termékeket, az ügyféligényre személyre szabottan, például speciális, egyedi hűtőcsatornával rendelkező fröccsöntő szerszámokat vagy orvosi implantátumokat, de szerepet kaphat az űrtechnológiában és az autóiparban is.

GyT.: A 3D-nyomtatás harminc éve került át az iparba amerikai egyetemi-kutatói közegből. A mesterségesintelligencia-kutatásoknak nyilván ennél kevesebb időre van szükségük, hogy elterjednek az iparban.

T. M.:  A mesterséges intelligencia gyártástechnológiai alkalmazása igazából már az 1970-es években elkezdődött, de kezdetben csak lassú fejlődést mutatott. A 2000-es évek, azon belül is az ipar 4.0 időszaka hozta el az igazi áttörést. Az ilyen irányú kutatások folyamatosan kerülnek felhasználásra a korszerű gyártástechnológiában. A predikciós modellek fejlesztése időbe telik, valamint valós ipari implementálásuk is hosszabb időt igényel, de egyes speciális esetekben már most is alkalmaznak MI-algoritmusokat a gyártási folyamatokkal kapcsolatban. Sokszor probléma azonban, hogy az adatok korlátozott mennyiségben állnak rendelkezésre, valamint az adatok célzott létrehozását biztosító kísérletek is meglehetősen drágák és energiaigényesek.

A cikk eredetileg a Gyártástrend magazin májusi számában jelent meg, amely itt olvasható.