Будущее CAM-систем

• Введение
• Смена парадигм
• Железо
• Процесс
• Интерфейс
• Траектории
• Интеллект и автоматизация
• Инструмент
• Верификация
• Постпроцессирование
• CAM 2020: выводы и прогнозы
• Видео-приложение к статье
• Литература

Введение

Сегодня приходит осознание, что та мысль была не такой уж наивной или фантастической. Вычислительные возможности современных стоек не уступают мощным персональным компьютерам, постоянное подключение к глобальной сети обеспечивает удаленную диагностику, а программное обеспечение предлагает небывалый уровень автоматизации и скорости разработки управляющих программ (УП). Давайте порассуждаем о направлении развития технологий, рынка и возможностей программного обеспечения (ПО) для станков с ЧПУ и постараемся предугадать, куда эволюционируют CAM-системы к 2020 году.

При подготовке к написанию статьи мне пришлось поразмышлять над форматом подачи материала, и для себя я решил, что, во-первых, необходимо постараться избежать рекламы конкретных программных продуктов и, во-вторых, максимально придерживаться художественного повествования.

Разумеется, совсем без упоминания брендов не обойтись, точно также, как нельзя не оперировать определенными терминами и специфическими понятиями, относящимися к производству и САПР, но обещаю ими не злоупотреблять.

Для тех, кому не хватит терпения прочитать статью целиком (надеюсь, что таких окажется немного), предлагаю сразу же перейти к заключительному разделу, содержащему выводы и прогнозы. Данная публикация предполагает, что читатель выразит свою точку зрения в комментариях к статье, согласится или не согласится с мнением автора — для этого на портале Planetacam уже действует специальный опрос.

Смена парадигм

В отличие от известной дилеммы курицы и яйца можно однозначно утверждать, что ЭВМ и станок появились раньше, чем инженерное ПО, и, как минимум, на начальном этапе они в одностороннем порядке влияли на становление и развитие CAM-систем. Проследив путь эволюции вычислительной техники и производственных технологий и совместив его с данными развития программного обеспечения, можно нарисовать некий вектор в завтрашний день и для CAM. Кроме того, если мы знаем, над какими задачами прямо сейчас трудятся разработчики CAM, то легко спрогнозировать что именно получат пользователи через 1-2-3 года (то есть к 2018 году), которые обычно требуются для вывода на рынок обновленного продукта или реализации абсолютно нового проекта. Вместе с тем, я не берусь заглянуть за горизонт «2020» и дать реалистичные прогнозы по поводу CAM и софтверных технологий в целом в столь отдаленной перспективе.

Прежде чем приступить к детальному анализу по каждому из основных элементов, «кирпичиков», из которых построена любая CAM-система, давайте обратим внимание на глобальные тренды, оказывающие влияние на все рассматриваемые предметные области разом.

Сегодняшний день обещает нам в самое ближайшее будущее воплощение концепции Industry 4.0 («Промышленность 4.0»). Для справки: первой версией «Промышленности» считается изобретение механических устройств, второй — налаживание массового производства, третья версия принесла электронику и автоматическое управление, ну а «Промышленность 4.0» основывается на межмашинных (M2M) коммуникациях — между продуктами, системами и машинами.

Этапы и драйверы промышленной революции

Разрабатываемая инфраструктура подразумевает не только автоматизацию процессов на локальном производстве, но и более глобальное понятие — «интернет вещей», когда не только компьютер или смартфон, но вообще каждый прибор, начиная от кофе-машины в офисе и заканчивая холодильником дома, подключен к интернету.

Машины и устройства смогут обмениваться данными, приобретут способность понимать свое окружение и общаться по интернет-протоколу. То есть каждый рабочий объект станет сам определять, какую работу необходимо выполнить для производства. Данный подход ведет к изменению парадигмы в отрасли — к продуктам, которые сами контролируют производственные процессы и используют встроенные датчики для мониторинга, что позволяет немедленно предпринимать необходимые действия в случае каких-либо отклонений от нормы. Ключевая часть концепции — информация, встраиваемая в продукт по мере его продвижения по стадиям производства, и позволяющая реализовывать полностью гибкое «производство на заказ».

Количество подключенных к сети устройств давно превысило численность населения планеты

Пересечение «цифрового рубежа» сдвигает приоритет ценностей в сторону ПО

С определенного момента аппаратная часть, «железо» становится предметом потребления,
выбор продукта определяется комбинацией программного обеспечения, знаний и опыта

• Если в конце 20 века функционал и окружение программного продукта играли важную роль, то в начале 21 века стремление потребителя получить большую степень автоматизации и опыта сместили акценты при разработке функционала;
• В 2000-х годах маркетинговая стратегия вендоров CAM подразумевает тесное партнерство с производителями и поставщиками станков с ЧПУ. Поставляются «наборы»: станок + CAD/CAM-система + режущий инструмент и приспособления, либо «решение для обработки одной детали»: станок + управляющая программа + набор инструментов для обработки конкретной детали;
• Новый тренд: полное решение, система «под ключ»: заказчики хотят получить знания и опыт для производства множества различных деталей в пределах одной специализации (отрасли);
  

  Пользователи CAM-систем хотят получить больше автоматизации, знаний и опыта

• Даже несмотря на появление облачной CAM системы на базе Fusion 360 от Autodesk и работающей в браузере CAD-системы Onshape, нельзя сказать, что разработчики САПР ринулись переносить свои инженерные разработки в облака. Наиболее перспективная для них тема в ближайшем будущем — это размещение в облаках баз данных, например, режущего инструмента, технологий, виртуальных моделей станков и оснастки;
• Базовые уровни CAM-систем становятся бесплатными или условно-бесплатными. Так, Autodesk предлагает HSMXPRESS и Inventor HSM Express для 2.5-осевой обработки совершенно бесплатно (требуется соответствующая CAD-система). Основная прибыль вендоров будет достигаться за счет годовой поддержки (SMC) или подписки, а также продаж CAM и специализированных решений в высокотехнологичных областях, к которым относятся, в том числе, токарно-фрезерная, многозадачная и многоосевая обработка.

Железо

Складывается ощущение, что лет через 10 станки действительно будут способны самостоятельно разрабатывать УП по загруженным в них 3D моделям деталей. Ведь для этого достаточно встроенной в систему ЧПУ станка CAM-системы, хорошо развитого функционала FBM (Feature Based Machining) или KBM (Knowledge Based Machining), знаний в виде обширных баз инструментов и режимов резания, инструкций (опыта) по применению лучших технологий и методов обработки. И поверьте, что над каждым из перечисленных элементов уже ведется работа.

Понятие «обрабатывающий центр», характеризующее металлорежущий станок для комплексной обработки различными способами (точением, фрезерованием и др.) начинает оправдывать себя. Доля токарно-фрезерных/фрезерно-токарных станков неуклонно растет, что не может не сказаться на рынке CAM. Проблема заключается в том, что архитектура большинства CAM-систем к началу 2000-х оказалась устаревшей и не готовой к работе с подобным оборудованием. Одни компании принялись переписывать код своих продуктов, другие — покупать готовые решения. В результате сложилась ситуация, при которой найти продукт, сочетающий в одном интерфейсе функционал фрезерной, токарной, токарно-фрезерной, электроэрозионной и обработки на автоматах продольного точения оказалось затруднительно. Если к этому добавить необходимость поддержки различных технологических операций в одном файле обработки, то соответствующие продукты можно пересчитать по пальцам одной руки. В общем, разработчики CAM-систем по сей день «латают дыры» и работают над совершенствованием архитектуры, которая в будущем позволит спокойно работать с многозадачными станками самой сложной конфигурации.

Стойка ЧПУ или планшетный компьютер?

Процесс

На любом из этапов процесса можно внести корректировки в операцию, например, изменить диаметр инструмента, глубину обработки, количество проходов и запустить пересчет операции с новыми параметрами. Такие итерации могут продолжаться многократно, пока программист и оператор на станке не будут удовлетворены результатом. Проблемы обычно обнаруживаются программистом визуально на этапе верификации, либо непосредственно на станке в процессе наладки или обработки. Ошибки, выявленные на станке, как правило, приводят к более длительным исправлениям, а вызваны они тем, что программист в процессе создания операций обработки не всегда способен учесть нюансы реального производства, например: габариты рабочей зоны, кинематику и динамику станка, расположение заготовки и приспособлений. Кроме того, программист и оператор зачастую взаимодействуют друг с другом лишь на заключительном этапе процесса, когда УП уже передана на станок.

Пример реализации виртуальной наладки

Происходит движение от исторически сложившейся концепции, при которой программирование в CAM основано лишь на геометрии детали, к концепции, активно использующей кинематическую модель станка при расчете операций обработки. Данные о кинематике и динамике станка будут на начальном этапе вноситься в CAM-систему вручную. Можно предположить, что в дальнейшем, с развитием технологий Интернета вещей, необходимая информация будет поступать в CAM напрямую из оборудования по локальной сети или черпаться из некой облачной базы данных.

Интерфейс

Сегодня практически любой функционал легко и быстро повторяется конкурентами. Получить длительное по времени конкурентное преимущество можно, внедрив более интеллектуальный функционал, и, как ни удивительно, разработав хороший интерфейс пользователя. Создать удачный интерфейс - это большая работа. Фактически, действительно мощный инструментарий для создания пользовательских интерфейсов начал появляться совсем недавно.

Работа с CAM-системой на планшетном компьютере

Добрая половина всех существующих на рынке CAM-систем предлагают сегодня Ribbon-интерфейс, аналогичный Microsoft Office.

Не могу сказать, что появление планшетных и компьютеров-трансформеров с сенсорными дисплеями обрело большую популярность и востребованность на современном производстве. Тем не менее, предпринимаются попытки адаптировать процесс работы в CAD и CAM-системах к мобильным электронным устройствам. Примеры работы с Onshape и Edgecam наглядно демонстрируют прогресс в развитии тач-интерфейсов. Оказывается, что создавать 3D модели или разрабатывать УП можно с достаточным удобством не только на ПК.

Инженеры не останавливаются и продолжают изобретать новые устройства ввода информации. Управление голосом и жестами постепенно внедряется в бытовую технику - даже мой телевизор переключает каналы, распознавая взмах руки. Не исключено, что через 5 лет работа технолога будет напоминать действия Тома Круза (Tom Cruse) в фильме «Особое мнение» (Minority Report), ну или хотя бы походить на эксперимент с ESPRITс контроллером Kinect.

CAD

Основное назначение инструментов CAD в CAM-системе заключается в подготовке импортированной из CAD-системы или созданной здесь же геометрии к обработке. Эта подготовка включает в себя как дополнительные построения, например, для определения ориентации оси инструмента при 5-ти осевой обработке или создания контуров, ограничивающих зону обработки, так и модификацию геометрии, например, «закрытие» отверстий, в которые не должен «падать» инструмент, продление поверхностей или проецирование текста на поверхность. Каких-то специализированных CAD-функций, присущих именно CAM-системам, не так много, но они все же существуют — здесь можно вспомнить возможность автоматического создания модели заготовки на основе габаритов 3D модели детали и функцию построения профиля тела вращения для токарной обработки. Кроме того, многим пользователям CAM известна задача «создания цепочек» для решения которой успешно используется функционал построения 2D элементов, продления и обрезки кривых.

Как ни странно, но именно на подготовку геометрии у пользователя CAM-системы уходит значительная часть (до 30%) времени от полного цикла программирования обработки определенной детали. Несомненно, что разработчики CAM-систем стараются облегчить жизнь программиста и предлагают для этого все новые решения. За последние несколько лет качество трансляторов CAD значительно улучшилось, а количество поддерживаемых форматов многократно увеличилось. Если ранее при передаче из CAD в CAM использовались в основном нейтральные форматы, то сегодня CAM-системы спокойно читают родные файлы SolidWorks, SolidEdge, Autodesk Inventor и других систем моделирования. Развивается интеграция между CAD и CAM, обеспечивая импорт не только геометрии, но и дерева построения; укрепляется ассоциативность - изменения в файле CAD оперативно отражаются на связанной с ним геометрии и траектории в CAM-системе; упрощается процесс позиционирования 3D модели и ее привязки к нулевым точкам (координатных систем); появляется множество, на первый взгляд, незначительных, но крайне удобных при ежедневной работе функций, например, автоматическое создание точки в центре окружности и построение осевой линии отверстия.

Все CAM-системы подразделяются на те, что имеют собственные средства проектирования/моделирования и продукты, встраиваемые и работающие исключительно в интерфейсе популярных CAD-систем. Важность и необходимость наличия минимально необходимого функционала для создания геометрии в CAM подтверждается, в том числе, и фактом самого существования этих “встраиваемых” CAM-систем, которые, судя по всему, разрабатывались с мыслями о невозможности конкуренции с полноценным CAD-ом. Оценивая рынок CAM-систем, можно сделать грубое, но любопытное заключение о том, что те компании, которые создавали “независимые” CAM-системы, добились в CAM больших успехов, чем те, что строили и развивали оба (CAD и CAM) направления в равной степени. В любом случае, наиболее перспективными и реалистичными направлениями развития CAD в CAM являются:

• Передача конструкционных и технологических параметров из CAD в CAM, например, типа отверстия или материала детали, что в будущем позволит значительно автоматизировать процесс расчета траекторий и подбора режимов обработки;
• Облегчение процесса создания цепочек и выбора геометрии для обработки, которое осуществляется в первую очередь за счет “умной” привязки курсора и непосредственной работы с элементами твердотельной модели;
• Распознавание конструктивных элементов 3D модели - там, где вчера программист вручную выбирал линии и дуги, описывающие элемент типа “карман” или окружности для сверления отверстий, сегодня CAM-система способна самостоятельно “разложить” деталь на составляющие ее элементы;
• Дальнейшее распространение прямого моделирования в CAM, которое является вовсе не обязательным пунктом развития, используется крайне ограниченно и является, скорее, данью моде и стремлением не отставать от эволюции CAD.

Траектории

Высокоскоростная обработка (ВСО) — это одна из современных технологий, которая, по сравнению с обычным резанием позволяет увеличить эффективность и качество механической обработки. Теоретическим обоснованием высокоскоростной обработки являются так называемые кривые Соломона (Карл Соломон, патент № 523594, 1931 г., Германия), которые показывают снижение сил резания в некотором диапазоне скоростей. Для каждого обрабатываемого материала и инструмента этот диапазон определяется опытным путем, но наиболее важным фактором здесь является перераспределение тепла в зоне резания. При небольших сечениях среза в данном диапазоне скоростей основная масса тепла концентрируется в стружке, не успевая переходить в заготовку. Именно это позволяет производить обработку закаленных сталей, не опасаясь отпуска поверхностного слоя. Отсюда следует основной принцип ВСО: малое сечение среза, снимаемое с высокой скоростью резания, и, соответственно, высокие обороты шпинделя и высокая минутная подача.

Существует некоторая область сверхвысоких скоростей обработки,
в которой процесс резания происходит спокойно и режущий инструмент не подвергается
катастрофическим нагрузкам

Принцип ВСО — малое сечение среза, снимаемое с высокой скоростью резания,
высокие обороты шпинделя и высокая минутная подача

• плавные траектории движения инструмента;
• попутное направление фрезерования;
• минимизация количества врезаний инструмента;
• отвод и подвод инструмента по дуге;
• небольшая и постоянная глубина резания в осевом и радиальном направлении.

Трохоидальная траектория состоит из множества «петелек»

Основные игроки на рынке CAM предлагают «брендированные» и запатентованные стратегии для ВСО обработки - на слуху Vortex от DELCAM, ProfitMilling в ESPRIT, iMachining в SolidCAM, Dynamic Motion в Mastercam, Adaptive Clearing от Autodesk (HSM series). Новые стратегии сочетают традиционную трохоидальную с эквидистантной траекториями и обладают довольно сложными алгоритмами, обеспечивающими постоянство съема материала и нагрузки на инструмент. Постепенно элементы технологии ВСО начинают распространяться и на область многоосевой обработки.

Вариант современной траектории ВСО

Также очевидна тенденция разработки специализированных траекторий для обработки элементов (каналы двигателя) и деталей определенного типа (импеллеры, турбины). Обычно такую обработку можно произвести и стандартными стратегиями большинства CAM-систем, но разработчики стараются учесть нюансы технологий (например, поведение режущего инструмента на кромках) и облегчить жизнь программисту, избавляя его от дополнительных геометрических построений и ввода множества параметров. Что же касается offline-программирования роботов, то, несмотря на появление подобных модулей в нескольких CAM-системах, большинство вендоров не видят коммерческой перспективы и явно не торопятся инвестировать в подобные решения.

Интеллект и автоматизация

Пользователи одной из популярных CAM-систем среднего класса, имеющей в своем составе модуль KBM, выполняют следующие действия для автоматического получения операций обработки:

• Загружают 3D модель детали и устанавливают базовые параметры, такие как материал детали, тип детали (фрезерная, токарная, токарно-фрезерная, электроэрозионная), выбирают библиотеку технологий (их может быть несколько);
• Распознают в ручном или автоматическом режиме конструктивные элементы детали, система строит дерево элементов или так называемых “фичерсов” (features);
• Назначают элементы, подлежащие обработке и система предлагает один или несколько вариантов, отличающихся, например, количеством или последовательностью операций;
• Выбирают один из вариантов, и система создает операции обработки, содержащие траектории, инструмент и режимы резания. Созданные таким способом операции обработки обычно доступны для дальнейшего редактирования.

Одна база содержит описание конструктивных элементов, например, элементу «карман» с размерами 10*10*5 присвоен тип «малый», с размерами 30*30*10 — «средний» и т. д. Другая база содержит стандартные операции обработки в параметрическом виде, шаблоны, которые, например, определяют расчет диаметра инструмента. Между ними есть логическая связь: если карман «малый», то подходит такой-то набор операций, если «средний», то такой-то. Разумеется, как элементов, так и условий может быть бесконечно много.

Когда конструктивные элементы, подлежащие обработке, определены, система сравнивает их с эталонными элементами в базе. Найдя совпадения, модуль KBM «тянет» из базы рассчитанные операции и «накладывает» их на выбранные конструктивные элементы. Учитывая, что в нашем случае все элементы могут редактироваться, а сами базы (SQL) доступны сразу множеству пользователей, то получается, что при желании и должном терпении коллектив технологов-программистов может заполнить систему таким количеством данных, что та «научится» автоматически генерировать УП приемлемого качества на определенный класс деталей, пусть и не самых сложных.

Распознавание и обработка отверстий в CAM-системе

Разработчики CAM существенно продвинулись в совершенствовании технологий автоматической обработки, хотя нерешенных проблем и ограничений остается предостаточно. Так для применения FBM и KBM вам потребуется твердотельная модель - поверхностная не подойдет. Скорее всего, вы не заставите систему автоматически рассчитать 5-ти осевую фрезерную или сложную токарно-фрезерную обработку, а несовершенный алгоритм не позволит создать траекторию с учетом заготовки нерегулярной формы или оставшегося от предыдущих операций припуска.

Перенос KBM баз данных в облака позволит аккумулировать огромный коллективный опыт и принести высочайший уровень автоматизации в работу технолога-программиста. Возможность практического использования нейронных сетей в CAM, на мой взгляд, сомнительна, по крайней мере в ближайшей перспективе.

Интеллектуальность CAM-системы выражается не столько в способности автоматически генерировать траектории, сколько в интерактивной помощи при традиционном способе создания операций обработки. Одной из самых первых «умных» функций CAM-системы можно считать дообработку: когда система распознает необработанные участки (в углах контура), оставшиеся от проходов фрезеры большего диаметра и генерирует траекторию для инструмента меньшего диаметра, удаляющую оставшийся материал, но без повторных или холостых проходов. Функция дообработки постепенно прошла путь от отдельной команды до неотъемлемой части платформы CAM-системы, позволяющей «видеть» состояние заготовки после каждой (любой) операции обработки. Здесь же можно вспомнить про функцию автонаклона, обеспечивающую модификацию траектории с целью создания безопасного перемещения, например, при недостаточном вылете инструмента, или функцию автоматической генерации безопасных отводов инструмента между операциями в случае многоосевой обработки, учитывающую кинематику станка и положение крепежных приспособлений.

Инструмент

Одним из наиболее перспективных аспектов применения Machining Cloud является автоматизация подбора инструмента и режимов резания непосредственно из CAM-системы, которая передает параметры распознанных конструктивных элементов 3D модели обрабатываемой детали в облако, а обратно получает список инструментов и рекомендованные значения режимов обработки. Причем нужно отметить, что импортированные инструменты служат не только для последующего расчета траекторий и верификации, но и снабжены каталожными номерами, что значительно облегчает работу технолога, отвечающего за выбор и приобретение инструмента, необходимого для выполнения текущего производственного задания.

Интерфейс приложения Machining Cloud

Верификация

Развитие модулей верификации началось с появления трассировки или бэкплота (backplot), позволяющей программисту отслеживать перемещения центра режущего инструмента. Бэкплот используется и сегодня для предварительной оценки рассчитанных траекторий и настройки технологических параметров операции. Окончательная проверка обычно осуществляется с помощью верификации и симуляции.

Инструменты верификации предоставляют программисту прекрасные возможности для наглядной проверки траектории движения инструмента, оценки качества и общей технологии изготовления детали. Основной смысл верификации заключается в демонстрации процесса удаления материала заготовки и возможности изучить окончательный результат работы системы — виртуальную модель изготовленной детали.

Два десятка лет назад качество графики оставляло желать лучшего, использовалась так называемая «растровая» верификация. Затем, с развитием видеокарт и графических компонентов, большинство CAM-систем обзавелось более продвинутой технологией на базе формата STL. Теперь полученную модель можно рассмотреть с разных сторон, оценить, все ли элементы выполнены правильно и нет ли зарезов, сохранить результат в файл, измерить габариты и даже разглядеть гребешки на материале, оставшиеся от прохождения режущего инструмента.

Помимо трудностей дальнейшего использования STL файлов (например, при передаче в CAD-систему), верификация характеризуется следующими недостатками:

• невозможно проверить созданные траектории на столкновения рабочих органов станка (друг с другом, корпусом, заготовкой, приспособлением), так как при классической верификации в процессе участвуют лишь заготовка и режущий инструмент (часто даже без патрона/державки);
• контролируется не готовая управляющая программа, а всего лишь промежуточный CL-файл траектории (до постпроцессирования).

Дальнейшее развитие модулей верификации и симуляции обработки предполагает увеличение быстродействия и повышение качества графического процесса. Очевидно, что чем быстрее пользователь получит результат в виде виртуально обработанной детали, тем быстрее сможет внести коррективы и перейти к реальному производству. В идеале — видеть высококачественное «превью» состояния заготовки сразу же после завершения расчета траектории.

Что касается качества, то можно выделить три направления совершенствования. Во-первых, как было уже сказано ранее, верификация и симуляция позволяют разглядеть гребешки и риски на материале, оставшиеся от прохождения режущего инструмента. Проблема заключается в том, что мы имеем дело с идеальными объектами и не учитываем реальной динамики станка. Если бы симулятор CAM-системы учитывал ускорение и замедление рабочих органов, то получаемая картина максимально бы соответствовала фактическому результату обработки на станке. Во-вторых, давайте вспомним про фотореалистичный рендеринг в CAD или качество графики современных компьютерных игр и на секунду представим, что подобные эффекты достижимы в процессе симуляции обработки. В-третьих, пользователям требуются более детализированные виртуальные модели станков.

Симуляция обработки на планшетном компьютере

Еще одним перспективным направлением развития симуляторов обработки является использование программных библиотек систем ЧПУ, например, Fanuc или Sinumerik. В этом случае достоверность верификации будет практически стопроцентной, так как используется родная “математика” станка, а не обратный постпроцессор.

Постпроцессирование

Для того чтобы абстрагироваться от большого разнообразия станков, систем ЧПУ и языков программирования обработки, САМ-система генерирует промежуточный файл, содержащий информацию о траектории, угле поворота инструмента (в случае многокоординатной обработки) и обобщенные команды управления станком. Обычно этот промежуточный файл называется CL-файлом (Cutter Location) или CLDATA-файлом.

Далее в работу вступает постпроцессор. Он преобразует этот промежуточный файл в программу обработки в строгом соответствии с форматом программирования конкретного станка с ЧПУ.

Такая технология позволяет программисту во время проектирования обработки в САМ-системе не задумываться о том, на какой конкретно станок попадет УП и каков будет ее формат. Ему необходимо лишь выбрать постпроцессор, соответствующий определенному станку с ЧПУ, и тот возьмет на себя всю работу по созданию программы обработки определенного формата.

Откуда же взялась идея постпроцессирования и почему до сих пор в этой области существуют проблемы? По идее, разработчики станков и систем ЧПУ должны соблюдать стандарты Ассоциации электронной промышленности (EIA) и Международной организации стандартизации (ISO). To есть, одинаковые G-коды на разных станках с ЧПУ должны выполнять одну и ту же функцию. В принципе, эти стандарты соблюдаются, но только для основных команд станка, например, для включения СОЖ, линейной и круговой интерполяции.

Если же дело доходит до других команд, постоянных циклов и специальных функций, то приверженность определенному стандарту практически отсутствует. Это приводит к невозможности правильного исполнения одной и той же УП на разных станках с ЧПУ. К этой проблеме прибавляется другая — постоянная «гонка» производителей оборудования с ЧПУ. В условиях жесткой конкуренции станкостроительные компании создают все более сложные станки, а разработчики систем ЧПУ придумывают новые циклы и функции. В результате серьезные отличия в формате УП могут быть замечены даже у станков одной фирмы, но разных моделей.

Постпроцессирование, пожалуй, одна из самых консервативных областей CAM. Тем не менее и здесь можно проследить определенную эволюцию.

Когда появились первые САМ-системы, то для работы с конкретным станком с ЧПУ разрабатывался индивидуальный постпроцессор, который представлял собой исполняемый файл. Индивидуальный постпроцессор мог быть создан только опытным программистом (именно программистом, а не технологом-программистом) путем длительного общения со станочником для выяснения всех нюансов работы с определенным станком. После этого проходили испытания и доводка индивидуального постпроцессора «до ума». В результате постпроцессор выполнял свои функции, но процесс его создания был очень долгим, мучительным и дорогим. Изменения в таком постпроцессоре мог сделать только сам автор-разработчик.

В 70–80-х годах прошлого века наблюдался значительный подъем автоматизированного машиностроения. Как грибы после дождя стали появляться новые станки с различными системами ЧПУ. Возник огромный спрос на технологическое программное обеспечение и CAD/САМ-системы.

Программисты просто не успевали разрабатывать новые индивидуальные постпроцессоры, что подтолкнуло их к автоматизации собственного труда. Появилась идея создания обобщенных постпроцессоров для разных станков с одинаковой системой ЧПУ. В этом был смысл: при работе с системой ЧПУ одной фирмы даже на разных станках отличия в УП будут минимальными, значит, и изменения, которые нужно внести в исполняемый файл, тоже будут незначительными.

Классический постпроцессор, находящийся на службе современной САМ-системы, состоит из нескольких файлов. Во-первых, это исполняемый файл — программа. Исполняемый файл занимается преобразованием данных промежуточного CL-файла в кадры УП. Преобразование осуществляется по некоторым правилам, отличным для разных станков и систем ЧПУ. Эти правила, или алгоритмы преобразования, находятся во втором файле — текстовом.

Текстовый файл написан на специальном скриптовом языке, который может быть изменен в случае необходимости самим технологом-программистом в любом текстовом редакторе. Вносить какие-либо изменения в исполняемый файл не требуется. Как правило, с САМ-системой поставляется набор таких текстовых файлов, которые описывают правила для преобразования промежуточных файлов в программу обработки для нескольких десятков различных станков и систем ЧПУ. В данном случае постпроцессором можно смело называть именно текстовый файл. Исполняемый же файл является модулем САМ-системы и работает незаметно для пользователя. В некоторых САМ-системах присутствует и третий файл, необходимый для постпроцессирования. Этот файл также является текстовым. Он предназначен для ввода дополнительных условий и передачи специальной информации в управляющую программу.

К сожалению, разработчики САМ-систем не придерживаются единого стандарта для формирования промежуточных CL-файлов. В результате текстовый файл с описанием алгоритмов преобразования (постпроцессор) одной САМ-системы будет абсолютно бесполезен для использования внутри другой САМ-системы. Для разработки даже такого текстового постпроцессора «с нуля» необходимы глубокие знания самой системы и принципов преобразования исходных данных. Поэтому пользователю предоставляют набор базовых постпроцессоров с редактируемыми переменными. Работая с этими переменными, пользователь может самостоятельно настроить постпроцессор для имеющегося станка.

Сегодня наиболее эффективным и простым решением проблем постпроцессирования на предприятии является использование универсального постпроцессора или так называемого генератора постпроцессоров.

Генераторы постпроцессоров бывают двух видов: те, что работают внутри определенной CAM-системы и независимые, способные «перерабатывать» CL-файлы разных (но, к сожалению, не всех) САМ-систем. Генератор постпроцессора обычно предлагает пользователю интуитивно-понятный графический интерфейс, позволяющий быстро и наглядно построить кинематическую схему станка и задать типовые параметры системы ЧПУ. Однако, и в этой бочке меда можно найти ложку дегтя: фактически, генераторы постпроцессоров генерируют все тот же самый файл на скриптовом языке — шаблон, который скорее всего придется «править ручками», если ваш станок не самый простой или требуется «тонкая» настройка формата и циклов УП. Эта же проблема затрагивает и те генераторы, которые умеют работать с CL-файлами нескольких CAM-систем.

Вспоминая про возрастающую роль кинематической модели станка, отмечу, что последние 5 лет наблюдается тенденция искусственного объединения файла постпроцессора и файлов, отвечающих за построение виртуальной модели станка, ограничений и зависимостей его рабочих органов. Это делается для упрощения работы пользователя CAM-системы, который выбирает некий общий файл станка, а тот «подтягивает» сборку. Хотя, конечно, было бы здорово иметь вообще один файл, содержащий постпроцессор и виртуальную моделью станка.

Проблема, которая существует в области постпроцессирования, также заключается в том, что языки, основанные на APT, не вполне пригодны к работе с новейшим токарно-фрезерным оборудованием, ведь разработка системы APT началась в MIT (Массачусетский технологический институт) еще в далеких 50-х годах. Поэтому не удивительно, что в CAM-системах то и дело появляются специальные плагины, помогающие адаптироваться к автоматам продольного точения, роботам, центрам с несколькими шпинделями и головками, а некоторые из производителей даже придумывают особые форматы и конверторы (например, MORI-APT), облегчающие программирование собственных станков.

Разработка постпроцессоров является одной из статей дохода для всех, кто так или иначе связан с рынком CAM-систем, и в последние годы существенно выросла доля сертифицированных и «закрытых» (для редактирования пользователями) постпроцессоров.

CAM 2020: выводы и прогнозы

• Большинство CAM-систем перейдет на новую концепцию использования кинематической модели станка и станочных данных при расчете операций обработки.
• Базовые уровни (например, для 2.5-осевого фрезерования) значительной части CAM-систем станут бесплатными.
• CAM-системы будут тесно интегрированы с различными облачными сервисами для подбора режущего инструмента и оснастки, а также для получения рекомендаций по режимам резания.
• Технологии FBM и KBM начнут успешно применяться в многоосевой обработке.
• Модули KBM научатся давать оценку эффективности применения того или иного варианта обработки.
• CAM-системы с модулями ВСО научатся рекомендовать оптимальные режимы для высокоскоростной обработки.
• CAM-системы начнут более активно портироваться в системы ЧПУ. Программное обеспечение систем ЧПУ начнет играть заметно большую роль в конкурентной борьбе производителей станков.
• В CAM-системах будет обеспечена широкая поддержка операций аддитивной обработки и их симуляции.
• Начнется реальное использование CAM-систем на планшетных компьютерах.
• В модулях симуляции обработки появится фотореалистичная графика.

Пожалуйста, примите участие в опросе «Будущее CAM-систем» - выразите свое согласие или несогласие по каждому из пунктов представленного прогноза. Ваше мнение очень важно для нас!

Видео-приложение к статье

Смена парадигм:

Концепция Industry 4.0
Будущее производства от Siemens
Облачная CAD-система Onshape
От дизайна до детали с Autodesk Fusion360

Железо:

Работа гибридного станка
Новая системы ЧПУ компании MAZAK
Возможности CELOS
Возможности системы ЧПУ OKUMA OSP

Процесс:

Особенности новой CAM-системы NCSIMUL CAM
Процесс виртуальной наладки в ESPRIT TNG
Vortex и MachineDNA

Интерфейс:

Работа в Onshape на iPad Pro
Edgecam и тач-интерфейс
Фрагмент фильма Стивена Спилберга “Особое мнение”
ESPRIT и контроллер Kinect

CAD:

Прямое моделирование в hyperMILL
Интеграция КОМПАС-3D и ESPRIT
Распознавание элементов в FeatureCAM
Прямое моделирование в TopSolid

Траектории:

ProfitMilling - ВСО в 5-ти осях
iMachining 3D
Adaptive Clearing
Dynamic Motion

Интеллект и автоматизация:

FBM в NX
KBM в ESPRIT
Автообработка в Edgecam
Модуль CAM-Expert ADEM

Инструмент:

Подбор инструмента в Machining Cloud
Первый взгляд на Adveon от Sandvik

Верификация:

Симуляция аддитивной обработки MachineWorks
Симуляция аддитивной обработки в SprutCAM 10
“Композитная” симуляция в Vericut
Симуляция на основе “математики” системы ЧПУ

Литература

• Современный станок с ЧПУ и CAD/CAM система. Четвертое издание. Ловыгин А. А. ISBN: 978-5-97060-123-5
• Презентация Thinking About Tomorrow, EWC2015, Dan Frayssinet, DP Technology
• КОМПЬЮТЕРРА, Промышленность четвертого поколения: 3/4 глобального бизнеса уже «подсели» на «интернет вещей»
• ЛОГИСТ, Глобальные тренды в мировой промышленности. Инициатива Industrie 4.0
• Fundamentals of Metal Machining and Machine Tools. Winston A. Knight, Geoffrey Boothroyd
• Материалы сайтов: http://rosfrezer.com, http://mirznanii.com, http://www.axispanel.ru, http://www.bizhit.ru, http://www.tadviser.ru