Einsatz von RPA in wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Berechnungen

Einleitung

In der Schule bekamen wir viele ähnliche Aufgaben, um unser Wissen zu festigen. Oft haben wir uns gefragt: Was ist daran wertvoll? Zwei oder drei Werte in eine Formel einsetzen und das Ergebnis erhalten. Wo bleibt da der kreatives Denken? Die Realität erwies sich als herausfordernder als die Schule.

Jetzt arbeite ich als Analyst in der IT. Vor meinem Einstieg in den IT-Sektor war ich Maschinenbauingenieur, CNC-Programmierer und beteiligte mich an Forschungsprojekten.

Aus eigener Erfahrung habe ich festgestellt, dass 95 % der Arbeitszeit, die Ingenieure und Wissenschaftler aufwenden, für solche 'ähnlichen' Tätigkeiten draufgeht. Berechnungen von Gleichungen, Verifikationen, Ergebnisprotokollierung, Kopieren von Spezifikationen. Projekt für Projekt, Experiment für Experiment, Tag für Tag.

Hier sind ein paar Beispiele aus meiner vorherigen Tätigkeit.

Bis 2019 habe ich Modelle für die thermovakuumformende Herstellung gestaltet. Wenn man ein solches Modell mit einem erhitzten Kunststoff umhüllt, erhält man ein Produkt, das die Geometrie dieses Modells exakt wiederholt. Beschreibung der Technologie hier.

Im Prozess der Modellerstellung ist eine Vielzahl spezialisierter Anwendungen erforderlich:

• Autodesk Inventor für 3D-Modellierung;
• Excel für den Export der Maße der Vorlage;
• Excel zur Kostenkalkulation des Layouts;
• HSM-Modul zur Erstellung des CNC-Steuerprogramms;
• Dateisystem des Computers zur Verwaltung von Programmdateien;
• Mach3-Umgebung zur Steuerung der CNC-Maschine.

Früher mussten Daten manuell von einer Umgebung in eine andere übertragen werden, was kompletten Tabellen und Wertemengen entspricht. Der Prozess war langsam, und Fehler traten häufig auf.

Davor war ich an der Entwicklung und Produktion von Lichtleitern beteiligt (Link). Dabei gab es viel Forschung, Planung und Berechnungen: spezielle Software für thermische und lichttechnische Berechnungen (Ansys, Dialux), plus Wirtschaftlichkeitsberechnungen, sowie Autocad und Inventor für Modelle und Zeichnungen. Und hier sind die gleichen Schwierigkeiten: Das Berechnungsergebnis aus einer Anwendung muss in eine andere Anwendung für die nächste Berechnung übertragen werden. Und das mehrere Male auf der Suche nach der optimalen Lösung.

Die Zeit eines Ingenieurs und die eines Forschers sind extrem wertvoll. Es geht hier nicht um Gehalt. Hinter den Berechnungen des Ingenieurs steht ein großes Projekt mit einem Team. Hinter den Forschungen des Wissenschaftlers steht die Zukunft einer ganzen Branche. Oft wird jedoch der hochqualifizierte Spezialist von einer Software zur anderen überflüssige Werte übertragen, anstatt Konzepte zu entwickeln, Modelle zu erstellen, Ergebnisse zu interpretieren, Diskussionen und Brainstorming-Sitzungen mit Kollegen abzuhalten.

Eine Besonderheit der modernen Geschäftswelt ist die Geschwindigkeit. Der Markt setzt ständig neue Maßstäbe. 2014 benötigten wir für die Erstellung eines Modells 2–3 Wochen. 2018 waren es drei Tage, und das erschien bereits zu lang. Heutzutage muss der Designer mehrere Lösungsvorschläge in der gleichen Zeit präsentieren, die früher nur für einen Vorschlag vorgesehen war.

Ein weiterer Punkt sind Investitionen und Risiken. Um sich ein Projekt zu sichern, muss das Unternehmen vor Vertragsabschluss mit dem Auftraggeber etwa 6 % der Projektkosten in die Konzeptentwicklung investieren. Diese Mittel fließen in:

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

Das Unternehmen trägt die Kosten selbst, es ist ein eigenes Risiko. Die Auseinandersetzung mit dem Konzept erfordert die Zeit von Fachleuten, die jedoch mit Routineaufgaben beschäftigt sind.

Nach der Einführung in die Werkzeuge der Arbeit in einem IT-Unternehmen interessierte ich mich dafür, welche Praktiken der Automatisierung von Geschäftsprozessen für Ingenieure nützlich sein könnten. So setzt die Wirtschaft schon lange die Prozessautomatisierung (RPA) ein, um der Routine entgegenzuwirken.

Hersteller von RPA geben die folgenden Vorteile dieses Automatisierungstools an:

1. Vielseitigkeit (der Roboter kann mit jeder Anwendung und jeder Datenquelle arbeiten);
2. Einfachheit der Einarbeitung (es sind keine tiefen Kenntnisse in Programmierung und Administration erforderlich);
3. Schnelligkeit der Entwicklung (ein fertiger Algorithmus benötigt weniger Zeit als bei traditioneller Programmierung);
4. Eine echte Entlastung der Mitarbeiter von Routineoperationen.

Anhand dieser Kriterien werden wir überprüfen, wie der Einsatz von RPA in Ingenieur- und wissenschaftlichen Berechnungen wirkt.

Beispielbeschreibung

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

Lassen Sie uns diese Aufgabe aus der Sicht eines Ingenieurs und eines Wissenschaftlers betrachten.

Fallstudie „Ingenieur“: Es gibt einen konsolengestützten Träger von 2 m Länge. Er muss eine Last von 500 kg mit einem dreifachen Sicherheitsfaktor tragen. Der Träger besteht aus einem Rechteckrohr. Die Querschnittsform des Trägers muss aus dem GOST-Katalog ausgewählt werden.

Fallstudie „Wissenschaftler“: Herausfinden, wie das Gewicht der Last, der Querschnitt und die Länge des Trägers die Tragfähigkeit dieses Trägers beeinflussen. Die Regressionsgleichung ableiten.

In beiden Fällen wird die Schwerkraft berücksichtigt, die proportional zum Gewicht des Trägers auf ihn wirkt.

Wir werden uns detailliert mit dem ersten Fall — „Ingenieur“ — befassen. Der Fall „Wissenschaftler“ wird auf ähnliche Weise umgesetzt.

Technisch ist unser Beispiel sehr einfach. Ein Fachmann kann es einfach mit einem Taschenrechner berechnen. Wir verfolgen ein anderes Ziel: zu zeigen, wie eine RPA-Lösung hilft, wenn die Aufgabe umfangreicher wird.

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

Aufgabe des Ingenieurs

Das allgemeine Schema des Falls „Ingenieur“ ist wie folgt:

1. Auf einem Excel-Blatt haben wir eine Tabelle mit dem Sortiment der Rohre nach GOST.
2. Für jeden Eintrag in 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 als HTML.
4. Wir finden im erhaltenen Dokument den Wert "Maximale Spannung nach von Mises".
5. Wir stoppen die Berechnung, wenn die Sicherheitsreserve (Verhältnis des Fließgrenzens eines Materials zur maximalen Spannung nach von Mises) weniger als 3 beträgt.

Wir sind der Meinung, dass ein Balken mit dem passenden Querschnitt eine dreifache Sicherheitsreserve bietet und unter den anderen Optionen am leichtesten ist.

Insgesamt arbeitet der Fachmann in unserer Aufgabe mit 3 Anwendungen (siehe Schema oben). In der Praxis kann die Anzahl der Anwendungen auch höher sein.

Die GOST 8645-68 "Rechteckige Stahlrohre" enthält 300 Einträge. In unserer Demoversion werden wir die Liste kürzen: Wir nehmen jeweils eine Position aus jeder Größe. Insgesamt sind es 19 Einträge, von denen einer ausgewählt werden muss.

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

Material – Stahl
Dichte 7,85 g/cm³;
Fließgrenze 207 MPa;
Zugfestigkeit 345 MPa;
Young-Modul 210 GPa;
Schubmodul 80,7692 GPa.

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

Hier ist das Ergebnis der Festigkeitsberechnung. Das System färbt die anfälligen Bereiche des Balkens rot ein. An diesen Stellen treten die höchsten Spannungen auf. Die Skala links zeigt den Wert der maximalen Spannung im Material des Balkens an.

Nun übertragen wir einen Teil der Arbeit auf den Roboter.

Das Arbeitsdiagramm ändert sich wie folgt:

Den Roboter setzen wir in der Umgebung von Automation Anywhere Community Edition (AA) zusammen. Lassen Sie uns die Bewertungskriterien durchgehen und subjektive Eindrücke beschreiben.

Universalisierung

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

Anfangs hatten wir Bedenken, ob AA die Schnittstelle und die Daten unseres Autodesk Inventor übernehmen könnte. Aber es hat tatsächlich alles funktioniert: Jedes Element, jede Steuerung wurde erkannt und protokolliert. Sogar in Dienstformularen mit Parametertabellen konnte der Roboter auf die benötigte Zelle einfach durch einen Mausklick zugreifen.

Anschließend gab es einen Test mit dem Start der Stabilitätsberechnungsstudie. Auch hier traten keine Probleme auf. In dieser Phase war es notwendig, sorgfältig mit den Pausen zwischen den Aktionen zu arbeiten, während das System auf den Abschluss der Berechnung wartete.

Der Erhalt der endgültigen Daten aus dem Web und deren Einfügen in Excel verlief reibungslos.
Im Rahmen dieser Aufgabe wurde die Vielseitigkeit bestätigt. Nach den Beschreibungen anderer RPA-Anbieter ist Vielseitigkeit tatsächlich eine allgemeine Eigenschaft dieser Softwarekategorie.

Einfache Einarbeitung

Die Einarbeitung dauerte einige Abende: Kurse, Übungsbeispiele – all das ist vorhanden. Bei vielen RPA-Anbietern ist die Schulung kostenlos. Die einzige Hürde: Die Benutzeroberfläche und die Kurse bei AA sind nur auf Englisch verfügbar.

Schnelligkeit der Entwicklung

Den Algorithmus für die „Ingenieur-Aufgabe“ 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 abgebildet. Bei dem Konzept Low Code/No Code war keine Programmierung erforderlich: Wir haben Aufzeichner für die Operationen verwendet oder Drag-and-Drop aus der Befehlsbibliothek angewendet. Dann die Parameter im Eigenschaftenfenster eingestellt.

Entlastung von Routine

Ein Roboter benötigt 1 Minute und 20 Sekunden, um einen Datensatz zu verarbeiten. Etwa so viel Zeit haben wir für die Verarbeitung eines Datensatzes ohne den Roboter aufgewendet.

Wenn es um Dutzende oder Hunderte von Datensätzen geht, wird die Person unweigerlich müde und beginnt, sich abzulenken. Ein Spezialist kann plötzlich mit einer anderen Aufgabe beschäftigt sein. Bei einer Person funktioniert die Proportionsregel "Wenn eine Aufgabe A Minuten benötigt, dann können N solcher Aufgaben in A*N Minuten erledigt werden" nicht – die benötigte Zeit ist immer größer.

In unserem Beispiel wird der Roboter die Datensätze nacheinander durcharbeiten und dabei mit den größten Querschnitten beginnen. Bei großen Datenmengen ist dies kein schneller Ansatz. Zur Beschleunigung könnten iterative Verfahren wie das Newton-Verfahren oder die halbe Teilung implementiert werden.
Berechnungsergebnis:

Tabelle 1. Ergebnis der Querschnittsanpassung der Balken

Aufgabe des Wissenschaftlers

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

Um eine hohe Genauigkeit des Regressionsmodells zu gewährleisten, muss der Wissenschaftler eine große Datenmenge verarbeiten.

In unserem Beispiel identifizieren wir eine Reihe von Eingangsvariablen:

• Höhe des Rohrprofils;
• Breite;
• Wanddicke;
• Länge des Balkens;
• Lastgewicht.

Wenn wir für mindestens 3 Werte jeder Variablen rechnen müssen, ergibt das insgesamt 243 Wiederholungen. 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 Werte, sondern 10 oder mehr annehmen.

Im Verlauf der Forschung wird sich herausstellen, dass zusätzliche Faktoren in das Modell einbezogen werden müssen. Zum Beispiel verschiedene Stahlqualitäten zu testen. Das Volumen der Berechnungen steigt um ein Vielfaches.

Bei einer realen Aufgabe kann der Roboter dem Wissenschaftler mehrere Tage abnehmen, die der Spezialist für die Vorbereitung seiner Publikation verwenden kann, was ein entscheidendes Kriterium für die Arbeit des Wissenschaftlers ist.

Zusammenfassung

Das „Produkt“ des Ingenieurs ist ein tatsächlich funktionierendes Gerät oder eine Konstruktion. Die Automatisierung der Berechnungen verringert Risiken durch eine gründlichere Bearbeitung des Projekts (mehr Berechnungen, mehr Modi, mehr Varianten).

Das „Produkt“ eines Wissenschaftlers ist eine Gleichung, eine Regelmäßigkeit oder eine andere kompakte Beschreibung. Je mehr Daten in die Analyse einfließen, desto genauer wird es. Eine RPA-Lösung hilft, informative „Nahrung“ für Modelle zu generieren.

Lassen Sie uns unser Beispiel zusammenfassen.

Als Berechnungsmodell kann jede Art von Modell fungieren: ein Brückenmodell, ein Motorenmodell, ein Heizsystemmodell. Vom Spezialisten wird erwartet, dass alle Komponenten des Modells in der richtigen Wechselwirkung zueinander stehen und dass das Modell eine Reihe von Schlüsselparametern und Variablen „nach außen“ bereitstellt.

Jede Anwendung, die der Spezialist in seiner Arbeit verwendet, spielt die Rolle der Berechnungsumgebung. Ansys, Autocad, Solidworks, FlowVision, Dialux, PowerMill, Archicad oder eine eigene Entwicklung, beispielsweise ein Programm zur Auswahl von Ventilatoren im Produktionswerk (siehe Programme zur Auswahl von Geräten von Systemair).

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

RPA ist überall anwendbar, wo ingenieurtechnische Analysen notwendig sind. Hier sind einige Bereiche:

• Festigkeitsberechnungen und Verformungen;
• Hydro- und Gasdynamik;
• Wärmeübertragung;
• Elektromagnetismus;
• Interdisziplinäre Analysen;
• CNC-Programme (z. B. Nesting);
• medizinische und biologische Forschung;
• bei Berechnungen von Systemen mit Rückkopplung oder instationären Systemen (wenn das Endergebnis zurück in die Eingabedaten übertragen und die Berechnung wiederholt werden muss).
• Heute werden RPA-Lösungen aktiv in Unternehmen zur Automatisierung von Prozessen und zur Datenverarbeitung eingesetzt. In der Routine von Büromitarbeitern, Ingenieuren und Wissenschaftlern gibt es vieles gemeinsam. Wir haben gezeigt, dass Roboter in technischem und wissenschaftlichem Bereich nützlich sind.

Lassen Sie uns unsere Eindrücke zusammenfassen.

Universität — ja, RPA ist ein universelles Werkzeug.

1. Einfachheit des Erlernens — ja, es ist einfach und zugänglich, benötigt jedoch eine Programmiersprache.
2. Schnelligkeit der Entwicklung — ja, der Algorithmus lässt sich schnell zusammenstellen, besonders wenn man sich mit Recordern eingearbeitet hat.
3. Entlastung von Routinearbeiten — ja, es kann tatsächlich bei großen Aufgaben von Nutzen sein.
4. Die Entlastung von Routineaufgaben kann tatsächlich in großem Maßstab von Vorteil sein.

Quelle: habr.com