Anwendung von RPA in wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Berechnungen

Einleitung

In der Schule mussten wir zur Festigung unseres Wissens eine Vielzahl ähnlicher Aufgaben lösen. Wir waren ständig genervt: Was ist daran wertvoll? Zwei oder drei Werte in die Formel einsetzen und die Antwort erhalten. Wo bleibt da der Gedanke? Die Realität stellte sich als härter heraus als die Schule.

Jetzt arbeite ich als Analyst in der IT. Vor meinem Wechsel in die IT-Branche habe ich als Heizungs- und Lüftungstechniker sowie CNC-Programmierer gearbeitet und an Forschungsprojekten teilgenommen.

Aus eigener Erfahrung habe ich festgestellt, dass 95 % der Arbeitszeit von Ingenieuren und Wissenschaftlern auf solche „ähnlichen“ Tätigkeiten entfallen. Gleichungen berechnen, Überprüfungen durchführen, Ergebnisse protokollieren, Spezifikationen kopieren. Projekt für Projekt, Experiment für Experiment, Tag für Tag.

Hier sind einige Beispiele aus meiner früheren Arbeit.

Bis 2019 habe ich Modelle für die Thermo-Vakuum-Formung erstellt. Wenn man ein solches Modell mit erhitztem Kunststoff überzieht, erhält man ein Produkt, das genau die Geometrie dieses Modells reproduziert. Beschreibung der Technologie hier.

Für den Bau eines Modells ist eine ganze Reihe von spezialisierten Anwendungen erforderlich:

• Autodesk Inventor für 3D-Modellierung;
• Excel zum Exportieren der Maße des Werkstücks;
• Excel zur Berechnung der Kosten des Modells;
• HSM-Modul zur Erstellung des CNC-Programms;
• Dateisystem des Computers zur Verwaltung der Programmdateien;
• Mach3-Umgebung zur Steuerung der CNC-Maschine.

Die Daten mussten manuell von einer Umgebung zur anderen übertragen werden, und das waren ganze Tabellen und Wertebereiche. Der Prozess war langsam, und es kam häufig zu Fehlern.

Zuvor war ich an der Entwicklung und Herstellung von Lichtleitern beteiligt (Link). Dort gab es viele Forschungs-, Planungs- und Berechnungsarbeiten: spezialisierte Umgebungen für thermotechnische und lichttechnische Berechnungen (Ansys, Dialux), plus Berechnungen der Wirtschaftlichkeit, plus Autocad und Inventor für Modelle und Zeichnungen. Und hier die gleichen Schwierigkeiten: Das Berechnungsergebnis aus einer Anwendung muss in eine andere Anwendung für die nächste Berechnung übertragen werden. Und das mehrmals auf der Suche nach einer optimalen Lösung.

Die Zeit des Ingenieurs und die Zeit des Wissenschaftlers sind sehr kostbar. Dabei geht es nicht um das Gehalt. Hinter den Berechnungen des Ingenieurs steht ein großes Projekt mit einem Team. Hinter den Forschungen des Wissenschaftlers steht die Perspektive einer ganzen Branche. Doch oft gibt der hochqualifizierte Spezialist einfach Werte von einem Programm in ein anderes ein, anstatt Konzepte zu entwickeln, zu modellieren, Ergebnisse zu interpretieren, Debatten und Brainstormings mit Kollegen zu führen.

Ein Merkmal der modernen Geschäftswelt ist die Schnelligkeit. Der Markt drängt ständig. 2014 benötigten wir 2-3 Wochen für die Erstellung eines Modells. 2018 waren es drei Tage, und das schien bereits zu lange. Heute muss der Planer mehrere Lösungsvorschläge in der gleichen Zeit liefern, die früher nur für einen Vorschlag eingeplant war.

Und noch ein Punkt – Investitionen und Risiken. Um sich ein Projekt zu sichern, muss das Unternehmen vor Vertragsabschluss mit dem Auftraggeber etwa 6% der Kosten dieses Projekts in die konzeptionelle Entwicklung investieren. Diese Mittel fließen in:

• Forschung;
• konzeptionelles Design;
• Schätzung des Arbeitsaufwands;
• Vorbereitung von Entwürfen usw.

Das Unternehmen trägt diese Kosten aus eigener Tasche, es ist ein eigenes Risiko. Die Aufmerksamkeit für das Konzept erfordert die Zeit von Spezialisten, die jedoch mit Routine beschäftigt sind.

Nach meiner Bekanntschaft mit den Arbeitswerkzeugen in einem IT-Unternehmen interessierte ich mich dafür, welche Praktiken der Automatisierung von Geschäftsprozessen für Ingenieure nützlich sein könnten. So wendet das Geschäft seit langem die Prozessautomatisierung (RPA) an, um der Routine entgegenzuwirken.

Die Hersteller von RPA heben folgende Vorteile dieses Automatisierungswerkzeugs hervor:

1. Universalität (der Roboter kann mit jeder Anwendung und jeder Datenquelle arbeiten);
2. Einfachheit der Einarbeitung (es sind keine tiefen Kompetenzen in Programmierung und Administration erforderlich);
3. Schnelligkeit der Entwicklung (für einen fertigen Algorithmus benötigt man weniger Zeit als bei traditioneller Programmierung);
4. Tatsächliche Entlastung des Mitarbeiters von routinemäßigen Aufgaben.

Anhand dieser Kriterien werden wir überprüfen, wie sich der Einsatz von RPA in Ingenieur- und Wissenschaftsberechnungen auswirkt.

Beschreibung des Beispiels

Wir betrachten ein einfaches Beispiel. Es gibt einen konsolengeklebten Balken mit einer Last.

Schauen wir uns diese Aufgabe aus der Perspektive eines Ingenieurs und eines Wissenschaftlers an.

Fall "Ingenieur": Es gibt einen konsolengestützten Balken mit einer Länge von 2 m. Er muss eine Last von 500 kg mit einem dreifachen Sicherheitsfaktor halten. Der Balken besteht aus einem Rechteckrohr. Es ist notwendig, den Querschnitt des Balkens gemäß dem GOST-Katalog auszuwählen.

Fall "Wissenschaftler": Ermitteln, wie die Masse der Last, der Querschnitt und die Länge des Balkens die Tragfähigkeit dieses Balkens beeinflussen. Das Regressionsgleichung ausgeben.

In beiden Fällen wird die Schwerkraft berücksichtigt, die auf den Balken proportional zur Masse des Balkens wirkt.

Wir werden uns eingehend mit dem ersten Fall – "Ingenieur" – befassen. Der Fall "Wissenschaftler" wird ähnlich umgesetzt.

Technisch gesehen ist unser Beispiel sehr einfach. Und ein Fachexperte kann es einfach mit einem Taschenrechner berechnen. Wir verfolgen ein anderes Ziel: zu zeigen, wie eine RPA-Lösung helfen kann, wenn die Aufgabe umfangreich wird.

In den Vereinfachungen merken wir auch an: Der Querschnitt des Rohrs ist ein ideales Rechteck, ohne abgerundete Ecken, ohne Berücksichtigung der Schweißnaht.

Ingenieuraufgabe

Das allgemeine Schema des Falls "Ingenieur" ist folgendes:

1. Auf einem Excel-Blatt haben wir eine Tabelle mit dem Sortiment der Rohre gemäß GOST.
2. Für jeden Eintrag aus dieser Tabelle müssen wir ein 3D-Modell in Autodesk Inventor erstellen.
3. Dann führen wir in der Umgebung von Inventor Stress Analyses eine Festigkeitsberechnung durch und exportieren das Ergebnis der Berechnung in HTML.
4. Wir finden im erhaltenen Datei den Wert "Maximale Spannung nach von Mises".
5. Wir stoppen die Berechnung, wenn der Sicherheitsfaktor (das Verhältnis der Streckgrenze des Materials zur maximalen Spannung nach von Mises) kleiner als 3 ist.

Wir gehen davon aus, dass ein Balken mit geeignetem Querschnitt einen dreifachen Sicherheitsfaktor gewährleisten und unter den anderen Varianten das geringste Gewicht haben wird.

Insgesamt arbeitet der Spezialist in unserer Aufgabe mit 3 Anwendungen (s. Schema oben). In einer realen Umgebung kann die Anzahl der Anwendungen auch größer sein.

GOST 8645-68 "Rechteckige Stahlrohre" enthält 300 Einträge. In unserem Demonstrationsbeispiel werden wir die Liste verkürzen: Wir nehmen jeweils eine Position aus jeder Größenfamilie. Insgesamt sind es 19 Einträge, von denen eine ausgewählt werden muss.

Die Simulationsumgebung Inventor, in der wir das Modell erstellen und die Festigkeitsberechnung durchführen werden, enthält eine Bibliothek von verfügbaren Materialien. Das Material des Balkens nehmen wir aus dieser Bibliothek an:

Material – Stahl
Dichte 7,85 g/cm³;
Streckgrenze 207 MPa;
Zugfestigkeit 345 MPa;
Elastizitätsmodul 210 GPa;
Schermodul 80,7692 GPa.

So sieht das 3D-Modell des belasteten Balkens aus:

Hier ist das Ergebnis der Festigkeitsberechnung. Das System hebt die anfälligen Bereiche des Trägers rot hervor. An diesen Stellen ist die Spannung am höchsten. Die Skala links zeigt den Wert der maximalen Spannung im Material des Trägers an.

Nun übergeben wir einen Teil der Arbeit an den Roboter.

Das Arbeitsdiagramm ändert sich wie folgt:

Wir werden den Roboter in der Umgebung von Automation Anywhere Community Edition (im Folgenden AA) zusammenstellen. Lassen Sie uns die Bewertungskriterien durchgehen und die subjektiven Eindrücke beschreiben.

Vielseitigkeit

RPA-Lösungen (insbesondere kommerzielle) werden hartnäckig als Mittel zur Automatisierung von Geschäftsprozessen und zur Automatisierung der Arbeit von Büromitarbeitern positioniert. In Beispielen und Schulungskursen wird die Interaktion mit ERP, ECM, Web behandelt. Alles ist sehr "bürotypisch".

Zunächst hatten wir Bedenken, ob AA die Benutzerschnittstelle und die Daten unseres Autodesk Inventor übernehmen könnte. Aber es hat tatsächlich funktioniert: Jedes Element, jeder Steuerelement wurde erkannt und gespeichert. Selbst in den Dienstformulare mit Tabellen erhielt der Roboter Zugang zur gewünschten Zelle einfach durch einen Mausklick.

Dann gab es einen Test beim Starten des Festigkeitsberechnungstools. Und auch das funktionierte ohne Probleme. An dieser Stelle musste ich sorgfältig mit den Pausen zwischen den Aktionen arbeiten, während das System auf den Abschluss der Berechnung wartete.

Der Ablauf des Erhaltens der Enddaten aus dem Web und deren Einfügen in Excel verlief reibungslos.
Im Rahmen dieser Aufgabe wurde die Vielseitigkeit bestätigt. Laut den Beschreibungen anderer RPA-Anbieter ist Vielseitigkeit tatsächlich eine gemeinsame Eigenschaft dieser Softwarekategorie.

Einfachheit des Erlernens

Für das Erlernen benötigten wir mehrere Abende: Kurse, Lernbeispiele – all das ist verfügbar. Bei vielen RPA-Anbietern ist die Ausbildung kostenlos. Die einzige Barriere: Die Benutzeroberfläche und die Kurse bei AA sind nur auf Englisch verfügbar.

Schnelligkeit der Entwicklung

Den Algorithmus für die "Ingenieuraufgabe" haben wir an einem Abend entwickelt und getestet. Die Abfolge der Aktionen bestand aus nur 44 Anweisungen. Unten ist ein Ausschnitt der Benutzeroberfläche von Automation Anywhere mit dem fertigen Roboter. Das Konzept von Low Code/No Code – eine Programmierung war nicht nötig: Wir haben Operation Recorder verwendet oder drag’n’drop aus der Befehlsbibliothek. Dann die Parametereinstellungen im Eigenschaftenfenster.

Entlastung von Routineaufgaben

Der Roboter benötigt 1 Minute und 20 Sekunden für die Verarbeitung eines Datensatzes. Ungefähr so viel Zeit benötigten wir auch für die Verarbeitung eines Datensatzes ohne Roboter.

Wenn es jedoch um Dutzende oder Hunderte von Einträgen geht, wird der Mensch unweigerlich müde und beginnt abzuschweifen. Der Spezialist kann plötzlich mit einer anderen Aufgabe beschäftigt werden. Bei Menschen funktioniert die Proportionsregel "Wenn eine Aufgabe A Minuten dauert, können N solcher Aufgaben in A*N Minuten erledigt werden" nicht – man benötigt immer mehr Zeit.

In unserem Beispiel wird der Roboter die Einträge nacheinander durchgehen, beginnend mit den größten Querschnitten. Bei großen Datensätzen ist dies keine schnelle Methode. Um den Prozess zu beschleunigen, können sequentielle Näherungen implementiert werden, beispielsweise das Newton-Verfahren oder die Methode der halben Teilung.
Berechnungsergebnis:

Tabelle 1. Ergebnis der Querschnittsanpassung des Balkens

Aufgabe des Wissenschaftlers

Die Aufgabe des Wissenschaftlers besteht darin, mehrere numerische Experimente durchzuführen, um das Gesetz zu bestimmen, nach dem die Tragfähigkeit des Balkens in Abhängigkeit von seinem Querschnitt, seiner Länge und der Masse der Last variiert. Das gefundene Gesetz wird in Form einer Regressionsgleichung formuliert.

Damit die Regressionsgleichung eine Genauigkeit aufweist, muss der Wissenschaftler eine große Datenmenge verarbeiten.

Für unser Beispiel werden die Eingangsvariablen festgelegt:

• Höhe des Rohrprofils;
• Breite;
• Wandstärke;
• Länge des Balkens;
• Masse der Last.

Wenn wir für jede Variable mindestens 3 Werte berechnen müssen, ergibt dies insgesamt 243 Iterationen. Bei einer Dauer von zwei Minuten pro Iteration beträgt die Gesamtzeit bereits 8 Stunden – ein ganzer Arbeitstag! Für eine umfassendere Untersuchung sollten wir nicht 3, sondern 10 oder mehr Werte verwenden.

Im Verlauf der Untersuchung wird sich zwangsläufig herausstellen, dass zusätzliche Faktoren in das Modell einbezogen werden müssen. Zum Beispiel, verschiedene Stahlgüten "auszuprobieren". Das Volumen der Berechnungen steigt um das Zehn- und Hundertfache.

Bei einer realen Aufgabe kann der Roboter dem Wissenschaftler mehrere Tage freischaufeln, die der Spezialist für die Vorbereitung einer Publikation nutzt, was der Hauptindikator für die Aktivität des Wissenschaftlers ist.

Zusammenfassung

"Produkt" des Ingenieurs – ein real funktionierendes Gerät, eine Konstruktion. Die Robotisierung der Berechnungen senkt die Risiken durch eine tiefere Ausarbeitung des Projekts (mehr Berechnungen, mehr Modi, mehr Varianten).

"Produkt" des Wissenschaftlers – eine Gleichung, eine Regelmäßigkeit oder eine andere kompakte Beschreibung. Und je präziser sie ist, desto mehr Daten sind in die Analyse einbezogen. Die RPA-Lösung wird helfen, informationsreiche "Nahrung" für die Modelle zu erzeugen.

Fassen wir unser Beispiel zusammen.

Als Berechnungsmodell kann jedes beliebige Modell dienen: ein Brückenmodell, ein Motorenmodell, ein Heizsystemmodell. Der Spezialist wird gefordert, dass alle Komponenten des Modells in der richtigen Wechselwirkung zueinander stehen und dass das Modell "nach außen" einen Satz von Schlüsselparametern-Variablen bereitstellt.

Die Rolle der Berechnungsumgebung übernimmt jede Anwendung, die der Spezialist in seiner Arbeit verwendet. Ansys, Autocad, Solidworks, FlowVision, Dialux, PowerMill, Archicad. Oder etwas Eigenes, zum Beispiel ein Programm zur Auswahl von Ventilatoren in der Produktionsstätte (siehe Programme zur Auswahl von Systemair-Ausrüstungen).

Als Datenquelle betrachten wir sowohl die Website als auch die Datenbank, das Excel-Blatt und die txt-Datei.
Das Endergebnis der Arbeit – der Bericht – ist ein Word-Dokument mit automatisch generiertem Text, ein Excel-Diagramm, eine Reihe von Screenshots oder der Versand von E-Mails.

RPA ist überall anwendbar, wo auch die ingenieurtechnische Analyse zum Einsatz kommt. Hier sind einige Bereiche:

• Festigkeitsberechnungen und Deformation;
• Hydro- und Gasdynamik;
• Wärmeübertragung;
• Elektromagnetismus;
• Interdisziplinäre Analysen;
• Generatives Design;
• Steuerprogramme für CNC (zum Beispiel Nesten);
• Medizinische und biowissenschaftliche Forschung;
• bei Berechnungen von Systemen mit Feedback oder instationären Systemen (wenn das Endergebnis in die Eingabedaten zurückgeführt werden muss, um die Berechnung zu wiederholen).

Heute werden RPA-Lösungen aktiv in der Wirtschaft zur Automatisierung von Prozessen und zur Datenverarbeitung eingesetzt. Bei den Routinetätigkeiten eines Büromitarbeiters, Ingenieurs und Wissenschaftlers gibt es viele Gemeinsamkeiten. Wir haben gezeigt, dass Roboter in der ingenieurtechnischen und wissenschaftlichen Tätigkeit nützlich sind.

Fassen wir unsere Eindrücke zusammen.

1. Vielseitigkeit – ja, RPA ist ein vielseitiges Werkzeug.
2. Einfachheit der Einarbeitung – ja, es ist einfach und zugänglich, aber eine Programmiersprache ist erforderlich.
3. Schnelligkeit der Entwicklung – ja, der Algorithmus wird schnell zusammengestellt, besonders wenn man mit Recordern vertraut ist.
4. Entlastung von Routineaufgaben – ja, es kann tatsächlich bei großangelegten Aufgaben von Nutzen sein.

Quelle: habr.com