Jumeaux numériques : révolutionner l'usinage pour l'efficacité et les défis de main-d'œuvre

Les jumeaux numériques insufflent vie et innovation dans des domaines de plus en plus nombreux de la fabrication ainsi que dans la résolution des défis pour les ateliers d'usinage de toutes tailles. Avec la pénurie de main-d'œuvre qualifiée et un effort continu pour rapatrier la fabrication de haute technologie aux États-Unis, les jumeaux numériques ont beaucoup à offrir. La numérisation de la machine et du processus crée une compréhension profonde du CNC, des programmes, du processus, de l'outillage et de la configuration.

De plus, avec la concurrence qui s'intensifie, les ateliers devront augmenter et optimiser leurs opérations en créant des efficacités plus élevées. La numérisation des processus de fabrication traditionnels a le potentiel de rendre les opérations plus efficaces en validant les processus de production dans le monde virtuel.

Enfin, l'ennemi de la rentabilité est l'incertitude, et avec l'état actuel d'une économie globalisée, l'incertitude est presque une garantie. Une bonne gestion, via les jumeaux numériques, peut aider à se prémunir contre les aléas et mettre en place des mesures qui maximisent votre productivité.

Comprendre les jumeaux numériques

Un jumeau numérique d'une machine-outil est une représentation virtuelle de la machine connectée à une commande virtuelle alimentée avec des données de configuration du monde réel. Cela porte la simulation basée sur les modèles et paramètres à un nouveau niveau car on peut optimiser et valider les configurations de machine-outil plus précisément que jamais.

Typiquement, les systèmes FAO et post-processeurs n'ont aucune connaissance directe de la machine, comme la cinématique, les G-codes disponibles ou si quelqu'un change des paramètres. La simulation basée sur FAO ou les packages de simulation G-code généraux ne peuvent pas montrer comment ces changements affecteront le programme ou le temps de cycle car il n'y a pas de jumeau numérique du CNC ou de communication directe avec le contrôleur de machine spécifique.

Les processus manuels sont généralement utilisés pour configurer la FAO ou la simulation G-code, donc dans de nombreux cas le programme n'est pas optimisé pour la machine individuelle ou le programme ne tire pas parti de nombreuses fonctionnalités de programmation modernes. Le programme peut même ne pas tourner sur la machine cible.

Un autre problème auquel font face les ateliers est que leurs post-processeurs et programmes ne sont souvent pas optimisés pour les machines ou l'outillage. Par exemple, l'opérateur peut faire tourner les outils avec des avances plus basses, peut-être à cause de préoccupations sur le fait de faire tourner la machine aux avances programmées. Cela s'additionne en temps perdu, productivité perdue et faible efficacité.

D'un autre côté, la virtualisation peut permettre l'interopérabilité entre le CNC et le système FAO. Cela aide à poster le programme basé sur les fonctionnalités que le CNC et/ou la machine supportent. Une fois le programme posté, un environnement virtualisé peut être créé au-delà de la simple simulation car la base utilise la cinématique de la machine et les vrais paramètres CNC. La FAO et la simulation G-code ne peuvent porter les tests que jusqu'à un certain point car le PC n'a pas connaissance de la configuration du CNC. Utiliser un jumeau numérique pour valider la configuration réelle du CNC et de la machine réduira grandement les chances d'erreur.

Les jumeaux numériques peuvent aussi aider à répondre à la demande de composants plus précis fournis aux industries de haute technologie qui exigent des produits avec des tolérances élevées. À mesure que l'usinage devient plus complexe, avoir les processus les plus efficaces est crucial. De nombreuses méthodes traditionnelles gaspillent un temps de production précieux, comme les procédures de configuration qui créent des goulots d'étranglement car les machines sont retirées de la production. Les jumeaux numériques permettent le test de programmes dans un environnement virtualisé. Le CNC virtuel suit avec précision les chemins de coupe réellement programmés ainsi que produit le temps de cycle réel. Quand il est connecté à une machine virtualisée qui correspond exactement à la cinématique, le jumeau numérique permet une vérification précise sans jamais interrompre le processus actuel que la machine exécute. De plus, valider le processus au bureau permet à la machine de continuer à fonctionner.

Jumeaux numériques pour le développement de la main-d'œuvre

Parce que les jumeaux numériques sont une réplique d'une machine-outil, la formation sur un jumeau numérique est un outil inestimable pour combler le déficit de compétences CNC et enseigner les essentiels du job-shop comme la programmation de pièces et l'opération de machine-outil. Les jumeaux numériques offrent aux utilisateurs une expérience d'usinage pratique et réaliste et une formation sans retirer une machine réelle de la production.

Outils de numérisation pour les job shops

FANUC America s'est associé à ModuleWorks pour développer un logiciel de développement de la main-d'œuvre ainsi qu'une nouvelle suite robuste de programmation de pièces, NC Reflection Studio, qui aide les ateliers avec l'édition G-code, la simulation et la vérification de programme. Tout cela offre un arsenal d'outils pour créer des machinistes qualifiés ainsi qu'optimiser les ateliers d'usinage. Cette numérisation de bout en bout débloquera alors véritablement la puissance de l'Industrie 4.0 pour l'industrie CNC.

SME annonce les 2022 Sandra L. Bouckley Outstanding Young Manufacturing Engineers

Les 22 lauréats de cette année ont été sélectionnés sur la base de leurs parcours de fabrication diversifiés, avancées/améliorations technologiques et recherche de pointe. Le nom du prix 2022 est Sandra L. Bouckley, présidente SME 2017, FSME, P.Eng., ancienne PDG de SME et précédente vice-présidente des systèmes de fabrication, gestion de la chaîne d'approvisionnement et lean chez GKN Driveline Americas.

Bien que l'adhésion à SME ne soit pas requise pour cette reconnaissance, chacun des 2022 Sandra L. Bouckley Outstanding Young Manufacturing Engineers fait partie de la communauté SME, ayant été membres avant leur sélection :

Bruno Azeredo, PhD, Arizona State University, Tempe, Ariz.

Wen Chen, PhD, University of Massachusetts Amherst, Amherst, Mass.

Xu Chen, PhD, University of Washington, Seattle

Nancy Diaz-Elsayed, PhD, University of South Florida, Hillsborough County, Fla.

Amy Elliott, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tenn.

Thomas Feldhausen, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, Tenn.

Kelvin Fu, PhD, University of Delaware, Newark, Del.

Michael Gomez, PhD, MSC Industrial Supply Co., Knoxville, Tenn.

Jinah Jang, PhD, Pohang University of Science and Technology, Pohang, South Korea

Bo Jin, PhD, University of Southern California, Los Angeles

Venkata Charan Kantumuchu, Electrex Inc., Edmond, Okla.

Geoff Karpa, Lockheed Martin Aeronautics Co., Fort Worth, Texas

Vipin Kumar, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, Tenn.

Megan McGovern, PhD, PE, General Motors Global Research & Development, Detroit

Laura Pahren, Procter & Gamble Co., Mason, Ohio

Kyle Saleeby, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, Tenn.

Ryan Sekol, PhD, General Motors Research & Development, Warren, Mich.

Xuan Song, PhD, University of Iowa, Iowa City, Iowa

Peng « Edward » Wang, PhD, University of Kentucky, Lexington, Ky.

Sarah Wolff, PhD, Texas A&M University, College Station, Texas

Yang Yang, PhD, San Diego State University, San Diego

Xiaowei Yue, PhD, Virginia Tech, Blacksburg, Va.

SME a mis en lumière les accomplissements de plus de 470 jeunes ingénieurs de fabrication — et leur impact sur la fabrication — pendant plus de quatre décennies à travers ce prix. SME accueillera les nominations pour le prix 2023 Outstanding Young Manufacturing Engineers Award avant le 1er août sur sme.org/oyme.