Mi a generatív tervezés, mi nem, és miért ez a gépipar jövője?
Egy új, generatív tervezésnek nevezett folyamat teljesen átformálja azokat a módszereket, amelyekkel a hétköznapi tárgyak készülnek, a székektől kezdve az autókon át a szerszámgépekig.

 

A generatív tervezés mesterséges intelligenciára (AI - Artificial Intelligence) épülő szoftverekkel és a felhő számítógépes teljesítményének kiaknázásával teszi lehetővé, hogy a mérnökök több ezer tervváltozatot hozzanak létre egy tervezési probléma meghatározásával, az alapvető paraméterek, például a magasság, a terhelés, a szilárdság és az anyag és gyártási módszer változatok megadásával.

A világ előretekintő vállalatai közül néhány – többek között az Airbus, az Under Armour és a Stanley Black & Decker – a generatív tervezés segítségével oldja meg a mérnöki kihívásokat és kínál olyan tervezési megoldásokat, amelyekre az emberi elme önmagától nem talált volna rá. A generatív tervezésnek hála a mérnökök munkáját többé nem korlátozzák saját elképzeléseik vagy korábbi tapasztalataik.

Helyette egy olyan technológiával dolgozhatnak, amely lehetővé teszi, hogy kevesebb befektetéssel, közös munkával többet és jobbat hozhassanak létre: kevesebb idő alatt és kevesebb káros környezeti hatással több új ötlettel és termékkel állhatnak elő, amelyek ráadásul a felhasználók igényeinek is jobban megfelelnek. Az új technológiák bevezetésekor szinte megkerülhetetlen jelenség, hogy felmerülnek félreértések és kérdések azzal kapcsolatban, hogy mit is takar pontosan az adott technológia.

Tehát mi is a generatív tervezés?

A generatív tervezés a gépi tanulás segítségével utánozza a természetre jellemző evolúciós megközelítést a tervezési folyamatok során. A tervező vagy mérnök megadja a generatív tervezőszoftvernek a tervezési paramétereket (például az anyagokat, méretet, súlyt, szilárdságot, gyártási módszereket és költségkényszereket), a szoftver pedig gyorsan kidolgozza az összes lehetséges megoldási kombinációt, és több száz vagy akár több ezer tervváltozattal áll elő. Ezután a tervező vagy mérnök kiszűri és kiválasztja az adott igényeknek leginkább megfelelő változatokat. Képzelje el, hogy ahelyett, hogy eddigi ismeretei vagy a fejében megfogalmazódott ötletek alapján készítene egy „rajzot” vagy CAD-tervet, elmondhatná a számítógépnek, hogy mit szeretne elérni vagy milyen problémát próbál megoldani. Előfordulhat például, hogy egy széket szeretne tervezni.

 

Egy szék generatív tervezési módszerrel készült, terhelésre, tömegre és költségekre vonatkozó követelményeket figyelembe vevő választási lehetőségeinek halmaza. (A kép az Autodesk tulajdona)

 

Ahelyett, hogy rajzolna két vagy három változatot (vagy akár 10-et, ha nagyon kreatív), betáplálhatná a számítógépbe, hogy egy olyan széket szeretne, amelynek X a teherbírása, X összegbe kerül és X anyagból készül. Ezután a számítógép több száz, ha nem több ezer ténylegesen és könnyen legyártható tervváltozatot kínál, amelyek mind megfelelnek a megadott feltételeknek, és amelyek között nagy valószínűséggel olyanok is lesznek, amelyekre Ön magától nem gondolt volna. Erre képes a generatív tervezés.

Mit NEM takar a generatív tervezés?

A generatív tervezés egy olyan szoftver, amely támogatja a mérnök munkáját, és felhőalapú számítások és gépi tanulási módszerek segítségével új megoldásokat dolgoz ki. Kibővíti a mérnök vagy tervező által ismert, az adott tervezési kihívásra választ kínáló megoldások körét.

Ezzel szemben több, generatív tervezésnek feltüntetett technológia – a topológiaoptimalizálás, rácsoptimalizálás, parametrikus elemek és hasonlók – a már létező terv javítására összpontosítanak, nem pedig új tervváltozatok létrehozására, mint ahogy az a generatív tervezés esetében történik.

A félreértés oka, hogy a generatív tervezés során megadott paraméterek hasonlítanak az optimalizálási eszközökbe betáplált paraméterekhez. Azonban a generatív tervezés több kivitelezhető (nagy teljesítményű, mégis költséghatékony) tervet vagy megoldást eredményez ahelyett, hogy egy ismert megoldást optimalizálna.

Amellett, hogy a generatív tervezés teljesen új megoldásokat hoz létre, abban is eltér a többi technológiától, hogy számításba veszi a gyárthatósági szempontokat. Így jelentősen lerövidíti a termékek tesztelésének folyamatát, és nem kell újra és újra visszatérni a tervasztalhoz. A hagyományos optimalizálás egy már ismert megoldás finomítására összpontosít, és gyakran a felesleges anyagok eltávolításával jár, tekintet nélkül az elkészítés vagy felhasználás módjaira.  Emiatt végül további modellezésre, hagyományos szimulációra és tesztelésre van szükség.

A generatív tervezésnél a szimuláció integrálva van a tervezési folyamatba. A munka kezdetén megadhat különböző gyártási módszereket, például az additív gyártást, CNC-t, öntést stb., a szoftver pedig csak olyan terveket dolgoz ki, amelyek legyárthatók az Ön által megadott gyártási módszerekkel. Azt is megteheti, hogy a szoftverrel többféle gyártási módszernek megfelelő terveket is kidolgoztat.

 

Felül: az újraértelmezett 2013-as GE jet engine bracket challenge (GE sugárhajtómű-csapágy kihívása) előre kialakított csapágyterve a hagyományos topológiaoptimalizálás segítségével. Mivel a gyártási folyamat szempontjait nem vették figyelembe, a tervet később manuálisan újra kellett modellezni egy CAD-szoftverben.
 
Alul: az Autodesk generatív tervező-szoftvere csatlakozási pontokat, szilárdsági követelményeket, súlyt, anyagokat és gyártási módszereket alkalmaz kényszerként ahhoz, hogy több geometriai megoldást kínáljon a csapágyra. Nem használ előre kialakított elemeket kiindulópontként. Ebben az esetben a generatív tervezés 30 tervváltozatot hozott létre, míg a topológiaoptimalizálás csak egyet. (A kép az Autodesk tulajdona)

 

A generatív tervezés egy másik, gyakran figyelmen kívül hagyott előnye az alkatrészek összevonása. Mivel a generatív tervezés az emberi elme számára felfoghatatlan mérnöki komplexitás kezelésére képes – és mivel az additív gyártás lehetővé teszi a generatív algoritmusok által létrehozott összetett elemek gyártását –, létrehozhatók olyan alkatrészek, amelyek 2, 3, 5, 10, 20 vagy akár több különálló, összeszerelendő alkatrészt helyettesíthetnek. Az alkatrészek egyesítése egyszerűsíti a beszállítói láncokat és a karbantartást, valamint csökkentheti a karbantartás összköltségét.

A generatív tervezés több ezer kivitelezhető megoldási tervet és integrált szimulációt derít fel, figyelembe veszi a gyárthatóság szempontjait, és képes az alkatrészek egyesítésére, így a hatása messzebbre ér, és nem pusztán a tervezés hagyományos elképzelését alakítja át. Valójában az egész gyártási folyamatra kihat. Akár azt is mondhatnánk, hogy a „generatív gyártás” sok szempontból találóbb kifejezés lenne. Mivel a generatív tervezés hatása a teljes gyártási folyamat során érezhető, a gyakorlati előnyöket tekintve nagy előrelépést jelent. A használatával jelentősen csökkenthetők a költségek, a kifejlesztésre fordított idő, az anyagfelhasználás és a termékek súlya.

Hogyan használják a vállalatok a generatív tervezést?

A repülőgépgyártó Airbus az A320 repülőgépek belső válaszfalának újragondolásához használta a generatív tervezést, és végül egy olyan részletesen kidolgozott tervet alkotott, amely egy összességében 45 százalékkal (30 kg-mal) könnyebb alkatrészt eredményezett. Ez a súlycsökkenés az üzemanyag-fogyasztás jelentős mértékű csökkenését és több százezer tonnával kevesebb kibocsátott szén-dioxidot fog eredményezni, amikor a gyártó majd az egész repülőgépflottán bevezeti az új válaszfalat. Ez egyenértékű azzal, mintha egy évre 96 000 személygépjárművet kivonnánk a forgalomból. A generatív tervezés azonban nem korlátozódik a termékfejlesztésre – nagyobb léptékű projektek, esetén is alkalmazható.

 

Néhány az Airbus „bionikus válaszfalának” több ezer tervváltozata közül (a kép az Autodesk tulajdona)

 

A közeljövőben már a mindennapi használati tárgyainkat és járműveinket is generatív tervezéssel fogják létrehozni, és mindennapi munkakörnyezetünk kialakításához is ezt a technológiát fogják segítségül hívni. Elképzelhető, hogy a termékek újszerű formát öltenek vagy egyedi anyagokból készülnek majd, elvégre a számítógépek a mérnökökben korábban fel sem merülő megoldások kidolgozását is lehetővé teszik.

Az AI lassan minden munkafolyamat részévé, a generatív tervezés pedig a terméktervezés normájává válik. Izgalmas lesz látni, mi mindent érhetünk el, ha rövidebb idő alatt, kevesebb anyagpazarlással, kevesebb üzemanyag-pazarlással és a bolygóra gyakorolt kisebb káros hatással tudunk létrehozni egyre több és a felhasználói igényeknek jobban megfelelő megoldásokat és termékeket az erősödő globális középosztály igényeinek kielégítésére.

 

MIVEL KÉSZÜLÜNK IDÉN AZ IPAR NAPJAI – MACH-TECH KIÁLLÍTÁSRA?
 
Automatizált gyártási portfóliónk a mérnöki és gyártási szakértelmet ötvözi több kulcsfontosságú szoftvertermékkel. Az alkotás jövője (Future of Making – FOM) részeként azzal (is) foglalkozunk, hogy hogyan néz ki a tervezés, a gyártás, a vizualizáció, szimuláció és az elemzés egy digitális és felhőalapú világban.
 
Egyedülálló szaktudásunkkal segíthetünk Önnek megvalósítani a jövő megoldásait, kifejezetten a gépipar gyártási folyamataira koncentrálva. Segíteni szeretnénk Önnek abban, hogy még hatékonyabban és még több terméket tudjon előállítani, és értékes partnerré váljon ügyfelei szemében, nem csupán innovatív tervezői munkája által, hanem amiatt is, hogy azt gyorsan, pontosan, a specifikációknak megfelelően, ráadásul költséghatékonyan legyen képes elvégezni.
 
Látogasson el az IPAR NAPJAI – MACH-TECH 2019 kiállításon a Hungexpo G pavilon 205B VARINEX Zrt. standjára, vegyen részt előadásunkon és ismerje meg az újgenerációs, integrált CAD/CAM és szimulációs megoldásainkat!

 

Nagy kihívás a magyar cégeknek a kibertámadások kivédése
A magyar informatikai szakemberek 67 százaléka az ügyféladatok védelmét tartja a vállalatok előtt álló legkritikusabb kihívásnak - derül ki a Panda Security felméréséből, amely arra is rámutatott: az elmúlt egy évben a válaszadó cégek 60 százalékát érte eredményes kibertámadás.
Kibervédelem ipari méretekben
A vállalatok több mint 80 százaléka az IIoT-technológiák bevezetésekor nem dolgozott még ki formális intézkedési tervet a kiberbiztonsági helyzetek hatékony kezeléséhez.
Új korszak a gyártásban
A mobilitás kiaknázása az automatizálás következő lépcsőfokát jelenti az ipar 4.0 megoldások terén. Az autonóm módon navigáló robotok gyorsak, pontosak és akár egy repülőgépet is elvisznek a hátukon.
Gyűjtögető kiberbűnözők a gyárban
Az ipari környezetek eredményes védelméhez a vállalatoknak nemcsak saját adataik, hálózatuk és rendszereik, hanem teljes IIoT-ökoszisztémájuk kiberbiztonságáról gondoskodniuk kell.
Hét kérdés 3D nyomtatás előtt - technológia és az alapanyag kiválasztása
Manapság számtalan, különféle 3D nyomtatási technológia és alapanyag közül választhatunk, és az eljárások száma idővel csak nőni fog.