Дополненная реальность и Интернет вещей приходят в Creo 4.0

Ведение совместных разработок

Как в автомобиле: датчики сообщают нам уровень CO2, расход топлива, частоту вращения колеса во встроенный компьютер (ECU). А он в свою очередь управляет работой двигателя в разных режимах дросселирования, чтобы уменьшить количество выбросов, минимизировать расход топлива и увеличить крутящий момент. Но такая работа была возможна только в готовом двигателе, конкретном автомобиле c соответствующей электронной комплектацией. Благодаря IoT данные теперь передаются прямо в головной офис разработчиков. Простым примером может служить интеллектуальный электросчетчик, который каждый час передает количество используемого электричества поставщику энергии, а затем в интернет-браузере мы можем посмотреть, сколько электричества мы израсходовали вчера, и сравнить с тем, сколько израсходовали наши соседи (см. рис. 1).

Рис. 1. Сравнение потребления электричества с показаниями соседей по данным от интеллектуальных счетчиков

IoT используют, чтобы понять также, почему продукт вдруг перестал работать. Мы можем воспроизвести данные от датчиков в Creo, чтобы посмотреть, что произошло, когда произошла поломка. Все это примеры однозначных случаев, когда один продукт соответствует одному цифровому образцу.

Но когда мы разрабатываем изделия, мы вынуждены делать определенные допущения и использовать инженерную интуицию. Должен ли максимальный вес, который может поднять ковш фронтального погрузчика, составлять две тонны или пять тонн? Будет ли выгоднее разработать специальную модификацию гидросистемы под 5 тонн для данного рынка? Пол Сагар считает, что сбор данных через Интернет вещей от множества работающих погрузчиков помогает превратить приблизительные оценки в точные цифры. Вполне возможно, размышляет он, что большинство фронтальных погрузчиков в Техасе перевозят 2 тонны, а погрузчики на Аляске — 5 тонн. Различия в проектах означают различия в ведении бизнеса, так что на разные рынки производитель может поставлять разные комплектации погрузчиков.

Сагар признает, что большой объем данных от работающих машин может создать определенные сложности. Опасность состоит в том, что важные данные начнут просто упускать из виду. Значит, для нас важно собирать нужную информацию, а затем цифровая модель в Creo сама укажет нам, какие из собранных данных действительно окажутся полезными (см. рис. 2).

Рис. 2. Данные с датчиков в Creo (источник — PTC)

Дополненная реальность

Сагар говорит, что AR предоставляет конструкторам больше информации о том, как их разработка будет работать в реальном мире. «В САПР я не чувствую размеров модели, но с AR я могу эту модель увидеть, как этот мотоцикл, прямо рядом с собой» (см. рис. 3).

Рис. 3 Модель мотоцикла в Creo (слева) и в AR на планшете (источник — PTC)

1. В Creo мы создаем Thingmark. Это разработанный в PTC уникальный штрих-код, который присваивается конструкторской сборке. На рисунке выше Thingmark находится внутри зеленого шестигранника.
2. Выкладываем модель на сервер PTC, а затем открываем к ней свободный доступ, например, разослав электронные письма коллегам по проекту.
3. Те, кто хочет изучить модель, выводят Thingmark на принтер.
4. Затем этот код нужно отсканировать с помощью приложения Thingview на планшете с системой Android или iOS. Так вы получаете доступ к трехмерной модели с сервера РТС. При желании вы сами можете создать у себя на предприятии такой сервер.
5. Подвигайте планшетом, чтобы рассмотреть модель со всех сторон.

Функция дополненной реальности уже была добавлена в Creo в пакете обновлений Creo 4.0 M010 в конце марта и доступна всем пользователям. Бесплатная версия позволяет опубликовать до пяти моделей единовременно; при загрузке шестой автоматически будет удалена самая первая. В будущем PTC планирует добавить новые возможности AR-технологий в пакеты САПР Creo.

Creo 4.0: http://www.ptc.ru.com/cad/creo_4
Thingworx: https://www.thingworx.com
Vuforia: https://www.vuforia.com