Optymalizacja procesów technologicznych jest koniecznością. Wzrastająca liczba wariantów konstrukcyjnych, skracanie czasu wejścia produktu na rynek, skracający się cykl życia produktu [CB1] oraz względy ekonomiczne wskazujące na konieczność redukcji kosztów produkcji, rozumiane jako środowisko wokółprodukcyjne wymuszają optymalizowanie działań w zakresie technologicznego przygotowania produkcji oraz w samym procesie produkcyjnym.

Prowadzone są prace nad różnymi metodami optymalizacji procesu technologicznego, począwszy od aspektu organizacyjnego, poprzez parametry obróbkowe, konstrukcje i materiały narzędziowe, konstrukcje maszyn technologicznych (w tym obrabiarek), strategie obróbki, jakościowe aspekty technologii, automatyzację, po kompleksowe systemy sterowania produkcją (np. metody sztucznej inteligencji bazującej na różnych algorytmach i procesach decyzyjnych).

W przypadku stanowisk obróbkowych istotnym czynnikiem jest dobór i optymalizacja parametrów obróbkowych, w tym również narzędzi. Właściwy dobór narzędzi, parametrów obróbkowych, strategii obróbkowej oraz ich optymalizacja mają korzystny wpływ na skrócenie czasu głównego (maszynowego) obróbki (tg) – Norma czasów technologicznych.

Prace dotyczące technologicznego przygotowania produkcji oraz samego procesu obróbkowego poruszają m.in. takie zagadnienia jak:

• opracowywanie inżynierskich baz wiedzy na potrzeby systemów eksperckich wspomagających w ramach CAM dobór parametrów obróbkowych,
• opracowywanie algorytmów doboru zestawu narzędzi dla więcej niż jednego zabiegu technologicznego, umożliwiając obróbkę więcej niż jednego przedmiotu,
• optymalizacja parametrów obróbki, w tym ścieżki przebiegu narzędzia (np. dopasowywanie posuwu roboczego względem przekroju warstwy skrawanej),
• zjawiska fizyko-chemiczne zachodzące w ramach procesu obróbki.

W pracach ośrodków naukowo-badawczych można wyróżnić trzy obszary podejmowanych tematów w ramach rozwoju zrobotyzowanych systemów produkcyjnych:

1. Doskonalenie systemów sterowania i zarządzania [ST1, YGN1, YL1, MTKD1, KZ1], w tym planowanie produkcji (harmonogramowania oraz sterowanie procesami produkcji) np.:

• sieci Petriego,
• metody analityczne modelowania i planowania produkcji,
• sterowanie rozproszone,
• sterowanie agentowe,
• algorytmy szeregowe,
• sztuczna inteligencja.
• Prace te obejmują jednak system obróbkowy (wytwarzania) jako całość, bez zagłębienia się w zagnieżdżone zagadnienia obróbkowe.

2. Optymalizacja obróbek skrawaniem [SA1, KK1, DC1, FS1, TF1, BKK1].
3. Budowy i konfiguracji elastycznych systemów wytwarzania [MTKD1]

Optymalizacja obróbki skrawaniem

Etap technologicznego przygotowania produkcji nie ogranicza się wyłącznie do wdrożenia podstawowego opracowania programu obróbkowego lub procesu technologicznego, lecz przypomina nieustającą iterację, polegającą na wnoszeniu kolejnych poprawek w kolejnych krokach. Konkurencja na rynku wymusza ograniczenia kosztów produkcji, a zatem za najważniejsze kryterium optymalizacyjne uznaje się koszty wytwarzania.

W przemyśle, szczególnie w ramach CAM, prowadzone są prace [SA1, ZA1, KK1, BKK1, AMA1] rozwijające różne kryteria optymalizacyjne z wykorzystaniem różnych strategii obróbki, np.:

1. czas główny obróbki t_g w zależności od toru narzędzia – zachowanie stałego kąta opasania narzędzia (ilustracja 1),
2. okres trwałości narzędzia – kąt opasania narzędzia przy frezowaniu,
3. czas główny obróbki i okres trwałości narzędzia – wartość powierzchni przekroju warstwy skrawanej – np. dynamiczne dopasowywanie posuwu,
4. czas doboru parametrów obróbki – skrócenie czasu technologicznego przygotowania produkcji poprzez rozwijanie metod doboru parametrów (np. sieci neuronowe, algorytmy genetyczne) oraz organizacji uzbrojenia obrabiarki.

Podejmowane były prace mające umożliwić optymalizowanie parametrów obróbkowych na podstawie efektów jakościowych. Przykładem jest praca [BKK1], w której podjęto optymalizację posuwu roboczego przy frezowaniu czołowym, przyjmując, iż posuw roboczy ma szczególny wpływ na chropowatość powierzchni przedmiotu obrabianego. W ramach przeprowadzonych prac przeanalizowano wpływ błędów ustalenia płytek skrawających w oprawce narzędziowej oraz zmienności posuwu roboczego na dokładność geometryczną i właściwości warstwy wierzchniej (chropowatość). Opracowany został model przewidujący na podstawie błędów ustalenia płytek skrawających oraz parametrów obróbkowych chropowatość powierzchni obrabianej po zakończeniu operacji technologicznej.

Dynamiczne dopasowywanie wartości posuwu roboczego polega na jego zmniejszaniu lub podwyższaniu w zależności od warunków skrawania (większa wartość lub odpowiednio mniejsza grubości warstwy skrawanej) [KK1, ZA1, CAMD1]. Podobnie jak w [DFS1] autorzy [KK1] zajęli się problematyką obróbki naroża, przedstawiając dopasowanie posuwu roboczego przy obróbce naroża, poprzez jego płynne zmniejszenie (opóźnienie, przyspieszenie) – ilustracja 2.

Wg [KK1] błędy obróbki wynikają z nieoptymalnego przebiegu ścieżki narzędzia i niedokładnej interpolacji ruchu narzędzia są w znaczący sposób uzależnione od wartości posuwu roboczego. Autorzy wymieniają najważniejsze sposoby opisu w programie NC ruchu narzędzia po krzywej o danym promieniu. opracowane oprogramowanie optymalizacyjne oprócz uproszczenia kodu źródłowego (usunięcie elementów niepotrzebnych) wprowadza zróżnicowanie wartości posuwu roboczego dla każdego zdefiniowanego przejścia oraz modyfikuje ścieżkę narzędzia. Przeprowadzony test potwierdził wg autorów skuteczność programu. Po przeprowadzonej obróbce, która była krótsza niż przy zastosowaniu programu NC nieoptymalizowanego, sprawdzono dokładność geometryczną, która również okazała się lepsza.

Optymalizację posuwu warto stosować przy:

• obróbce dużych elementów, gdyż uzyskane skrócenie czasu obróbki jest znaczące,
• przy obróbce ze znacznym obciążeniem narzędzia (np. duży kąt opasania narzędzia [SA1, MR2, CAMD1]),
• podniesieniu poziomu pewności doboru wartości posuwu roboczego – szczególnie przy rażąco dużych różnicach między wynikami doboru teoretycznego a wartościami po automatycznej korekcji.

Współcześnie prowadzone są prace na jednoczesnym optymalizowaniem np. przebiegu ścieżki narzędzia i prędkości posuwu roboczego. Autorzy konkludują, że zintegrowane optymalizowanie toru narzędzia i prędkości posuwu roboczego są porównywalne z konwencjonalną metodą indywidualnego podejścia optymalizacyjnego do tych dwóch wielkości [FS1].

Optymalizacja obróbki skrawaniem to nie tylko działania w zakresie bezpośredniego doboru parametrów obróbki, czy też dostosowywanie posuwu roboczego względem ścieżki narzędzia (kąt opasania narzędzia) albo grubości warstwy skrawanej. Prowadzone są prace także w obszarze technologicznego przygotowania produkcji czego przykładem jest [YGN1]. Autorzy podjęli zadanie budowy algorytmu doboru sekwencji pracy narzędzi na frezarkach 2,5D dla przedmiotów wielościennych (wielobryłowych, w których tworzące są linią prostą) w celu skrócenia czasu przygotowawczego z uwzględnieniem czasu maszynowego.

Odpowiednie i optymalne jednocześnie uzbrojenie obrabiarki w zestaw narzędzi dopasowany do realizacji operacji technologicznych kilku różnych przedmiotów wymaga nie tylko ich wybrania ale także przeprowadzenie analizy wykorzystania tego samego narzędzia do obróbki kilku przedmiotów. Skrócenie czasu przygotowawczego z jednoczesnym dopasowaniem jednego narzędzia do więcej niż jednego zabiegu technologicznego może ograniczyć możliwość jednoczesnego skrócenia czasu głównego maszynowego. Na potrzeby pracy [YGN1] opracowano sposób opisu przedmiotów wielobryłowych. W wyniku opracowanego algorytmu i niezbędnego modelu matematycznego autorzy osiągnęli stan pozwalający na wstępny dobór narzędzia dla różnych przedmiotów na podstawie analizy ich kształtu i potrzeb technologicznych. Prawidłowa analiza technologiczna i właściwy dobór narzędzia wymaga także zastosowania modelu różnych strategii obróbki, w tym zasad definiowania przebiegu ścieżki narzędzia. Przedstawiony algorytm [YGN1] pozwala na wyznaczenie (zaproponowanie) śladu narzędzia co pozwala wpływać m.in. na czas maszynowy obróbki. Wg autorów otrzymane wyniki wskazują, że zaproponowane rozwiązania doboru narzędzia do wielu zabiegów technologicznych, przy przyjętych założeniach i ograniczeniach, pozwalają na skrócenie całkowitej normy czasowej obróbki nawet o 10%.

Wiele programów CAM/CAE mających za zadanie optymalizować programy obróbkowe działa na tzw. zasadzie off-line. Opracowany uprzednio program obróbkowy jest poddawany analizie i modyfikacji w oprogramowaniu optymalizacyjnym, przed przesłaniem do układu sterowania obrabiarki CNC.

Zastosowania praktyczne znajdują wybrane opracowane metody optymalizacyjne. Przemysł wymaga skuteczności i jak najłatwiejszego wdrożenia.

Źródła:

1. [AMA1] A.M.A. Al-Ahmari, Predictive machinability models for a selected hard material in turning operations, Journal of Materials Processing Technology 190 (2007) str. 305-311
2. [BKK1] Dae Kyun Baek, Tae Jo Ko, Hee Sool Kim, Optimization of feedrate in a face milling operation using a surface roughness model, International Journal of Machine Tools & Manufacture 41 (2001) str. 451-462
3. [DC1] J.Paulo Davim, C.A. Conceição Antonio, Optimisation of cutting conditions in machining of aluminium matrix composites using a numerical and experimental model, Journal of Materials Processing Technology 112 (2001) str. 78-82
4. [DFS1] Jingyan Dong, P.M. Ferrira, J.A. Stori, Feed-rate optimization with jerk constrints for generating minimum-time trajectories, Internationl Journal of Machine Tools & Manufacture 47 (2007) str. 1941-1955
5. [FS1] Hsi-Yung Feng, Ning Su, Integrated tool path and feed rate optimaization for the finishing machining of 3D plane surfaces, international Journal of Machine Tools & Manufacture 40 (2000) 1557-1572
6. [KK1] P.Krajnik, J.Kopač, Modern machining of die and mould tools, Journal of Materials Processing Technology (2004) str. 543-552
7. [KZ1] Gabriel G. Kost, Ryszard Zdanowicz, Modeling of manufacturing systems and robot motions, Journal of Materials Processing Technology 164-165 (2005) str. 1369-1378
8. [MR1] Morek R., Materiały niepublikowane, Politechnika Warszawska 2004-2007
9. [MR2] Morek R., Optymalizacja zgrubnej obróbki objętościowej, MM Magazyn Przemysłowy 10 (151) październik 2015, str. 34-36
10. [MR3] Morek R., Optymalizacja procesów obróbkowych dzięki symulacji obróbki, MM Magazyn Przemysłowy 9/2015
11. [MTKD1] A.Matta, T.Tolio, F.Karaesmen, Y.Dallery, An integrated approach for the configuration of automed manufacturing system, Robotics and Computer Integrated Manufacturing 17 (2000) str. 19-26
12. [SA1] Seremak Adam, TrueMill – optymalne wykorzystanie możliwości CNC, Design News, marzec 2007 nr 3 (22) rok III, str.38-39
13. [TF1] Sebastian D. Timar, Rida T. Farouki, Time-optimal raversal of curved paths by Cartesian CNC machines under both constant and speed-dependent axis acceleration bounds, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 23 (2007) str. 517–532
14. [YGN1] Zhiyang Yao, Satyandra K. Gupta, Dana S. Nau, Algorithms for selecting cutters in multi-part milling problems, Computer-Aided Design 35 (2000) str. 825-839
15. [YL1] Min-Yang Yang, Taik-Min Lee, Hybrid adaptive control based on the charactersitic of CNC end milling, International Journal of Machine Tools & Manufacture 42 (2002) str. 489-499
16. [ZA1] Adam Zalewski, Wybrane zagadnienia CAM – optymalizacja posuwów w obróbce skrawaniem , seminarium naukowe ITM w dn. 07.04.2005
17. [CAMD1] Materiały handlowe firmy CAMdivision sp. z o.o.