科学技術計算におけるRPAの適用

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学校では、知識を定着させるために、似たような例題をたくさん解くように言われました。 私たちはいつもイライラしていました。ここに価値があるものは何ですか？ XNUMX つまたは XNUMX つの値を数式に代入して、答えを取得します。 ここでの思考の逃避はどこにあるのでしょうか？ 現実は学校より厳しいことが分かりました。

現在はITアナリストとして働いています。 IT 分野に入社する前は、加熱エンジニア、CNC プログラマーとして働き、研究プロジェクトに参加していました。

私自身の経験から、エンジニアや科学者は作業時間の 95% をそのような「同じ種類の」行動に費やしていると確信しています。 方程式を計算し、チェックし、結果を記録し、仕様をコピーします。 プロジェクトにプロジェクト、実験に実験、毎日毎日。

私の以前の仕事からいくつかの例を示します。

2019年までは熱真空成形のレイアウトを作成していました。 このようなモデルを加熱したプラスチックで覆うと、このモデルの形状を正確に再現した製品が得られます。 技術の説明 ここで.

モックアップの制作サイクルには、高度に専門化されたアプリケーションのセット全体が必要です。

• 3D モデリング用の Autodesk Inventor。
• ワーク寸法をアップロードするための Excel。
• レイアウトのコストを計算するための Excel。
• CNC 制御プログラムを作成するための HSM モジュール。
• プログラムファイルを管理するためのコンピュータファイルシステム。
• CNCマシンを制御するためのMach3環境。

データは環境から環境へ手動で転送する必要があり、これにはテーブル全体や値の配列が含まれていました。 プロセスは遅く、間違いが頻繁に発生します。

その前はライトガイドの開発・生産に携わっていました（リンク）。 そこでは多くの研究、設計、計算が行われました。熱と照明の計算に特化した環境 (Ansys、Dialux)、費用対効果の計算、さらにモデルと図面用の Autocad と Inventor がありました。 ここでも同じ問題があります。あるアプリケーションの計算結果を、次の計算のために別のアプリケーションにドラッグする必要があります。 そして何度も最適解を探しました。

エンジニアの時間も科学者の時間もとても貴重な時間です。 ここでは給料のことを話しているのではありません。 エンジニアの計算の背後には、チームによる大規模なプロジェクトがあります。 科学者の研究の背後には、業界全体の視点があります。 しかし、多くの場合、高度な資格を持つ専門家は、コンセプトを開発し、モデリングし、結果を解釈し、同僚と議論し、ブレインストーミングする代わりに、あるプログラムから別のプログラムに価値を「愚かに」転送します。

現代のビジネス環境の特徴はスピードです。 市場は常にプッシュしています。 2014 年は、モデルの作成に 2 ～ 3 週間かかりました。 2018年にはXNUMX日間でしたが、すでに長すぎるように感じられました。 設計者は、以前は XNUMX つのオプションのみに割り当てられていた複数のソリューション オプションを同時に作成する必要があります。

そしてもう 6 つのポイントは、投資とリスクです。 プロジェクトを「キャッチアップ」するには、企業は顧客と契約を結ぶ前に、このプロジェクトのコストの最大 XNUMX% を概念開発に投資する必要があります。 これらの資金は以下に送られます。

• 研究用。
• コンセプチュアルデザイン;
• 人件費の評価。
• スケッチなどの準備。

会社はそれらを自腹で持ち出しており、これは会社自身のリスクです。 コンセプトに注意を払うには専門家の時間が必要であり、専門家は日常業務に追われています。

IT 企業で業務ツールに慣れた後、ビジネス プロセス自動化の実践がエンジニアにとってどのような役に立つのかに興味を持つようになりました。 したがって、企業は長い間ロボット プロセス オートメーション (RPA) を使用して日常業務と闘ってきました。

RPA メーカーは、このような自動化ツールの次の利点を主張しています。

1. 多用途性 (ロボットは、あらゆるアプリケーション、あらゆるデータ ソースで動作できます)。
2. 学習の容易さ (プログラミングや管理に関する深い能力は必要ありません)。
3. 開発のスピード（完成したアルゴリズムは従来のプログラミングよりも短い時間で済みます）。
4. 従業員を日常業務から実質的に解放します。

これらの基準をもとに、工学・科学計算においてRPAの導入効果がどのようなものであるかを確認していきます。

例の説明

簡単な例を見てみましょう。 荷重を備えた片持ち梁があります。

この問題をエンジニアの立場と科学者の立場から見てみましょう。

「エンジニア」の場合: 長さ 2 m の片持ち梁があり、500 倍の安全マージンで 3 kg の荷重を保持する必要があります。 梁は角パイプでできています。 GOSTカタログに従ってビームのセクションを選択する必要があります。

ケース「科学者」: 荷重の質量、ビームの断面および長さが、このビームの耐荷重能力にどのような影響を与えるかを調べます。 回帰式を導き出します。

どちらの場合も、ビームの質量に比例してビームに作用する重力が考慮されます。

最初のケース「エンジニア」を詳しく見てみましょう。 「科学者」の場合も同様の方法で実装されます。

技術的には、この例は非常に単純です。 そして、その分野の専門家は電卓を使って簡単に計算することができます。 私たちにはもう XNUMX つの目標があります。それは、タスクが大規模になったときに RPA ソリューションがどのように役立つかを示すことです。

簡略化して、パイプの断面は、角を丸めず、溶接を考慮せずに理想的な長方形であることにも注意してください。

エンジニアの仕事

「エンジニア」の場合の一般的なスキームは次のとおりです。

1. Excel シートには、GOST に準拠したパイプの範囲を示す表があります。
2. このテーブルの各エントリについて、Autodesk Inventor で 3D モデルを構築する必要があります。
3. 次に、Inventor の応力解析環境で強度計算を実行し、計算結果を HTML にアップロードします。
4. 結果のファイルで「最大フォンミーゼス応力」という値が見つかります。
5. 安全率 (材料の降伏強度と最大フォンミーゼス応力の比) が 3 未満の場合、計算は停止します。

私たちは、適切な断面のビームは 3 倍の安全マージンを提供し、他の選択肢の中でも重量が最小限になると考えています。

私たちのタスクでは、合計で 3 つのアプリケーションをスペシャリストが操作します (上の図を参照)。 実際の状況では、アプリケーションの数はさらに多くなる可能性があります。

GOST 8645-68「長方形鋼管」には 300 のエントリが含まれています。 デモの問題では、リストを短縮します。各サイズ ファミリから 19 つの項目を取得します。 合計 XNUMX 件のレコードがあり、その中から XNUMX つを選択する必要があります。

モデルを構築して強度計算を行う Inventor モデリング環境には、既製の材料のライブラリが含まれています。 このライブラリからビーム マテリアルを取得します。

材質 - スチール
密度 7,85 g/立方メートル。 cm;
降伏強度 207 MPa;
引張強さ345MPa。
ヤング率 210 GPa。
せん断弾性率 80,7692 GPa。

荷重がかかったビームの XNUMX 次元モデルは次のようになります。

そして強度計算の結果がこちらです。 システムはビームの脆弱な領域を赤く着色します。 これらは最も緊張が高まる場所です。 左側のスケールは、梁の材料の最大応力の値を示します。

 

次に、作業の一部をロボットに転送しましょう

作業スキームは次のように変更されます。

Automation Anywhere Community Edition（以下、AA）環境でロボットを組み立てていきます。 評価基準を確認し、主観的な感想を述べてみましょう。

普遍主義

RPA ソリューション (特に商用ソリューション) は、ビジネス プロセスを自動化し、オフィス従業員の作業を自動化する手段として常に位置づけられています。 例とトレーニング コースでは、ERP、ECM、Web との対話について説明します。 すべてが非常に「オフィス的」です。

最初は、AA が Autodesk Inventor のインターフェイスとデータを取得できるかどうか疑問がありました。 しかし、すべてが実際に機能し、すべての要素、すべてのコントロールが定義され、記録されました。 パラメーター テーブルを備えたサービス フォームでも、ロボットはマウスをポイントするだけで目的のセルにアクセスできました。

次は強度計算スタジオを立ち上げてのテストです。 そして、どちらも問題ありません。 この段階では、システムが計算の完了を待つときにアクション間の一時停止を慎重に行う必要がありました。

結果のデータを Web から取得して Excel に挿入することはスムーズに完了しました。
このタスク内で汎用性が確認されました。 他の RPA ベンダーの説明から判断すると、多用途性はまさにこのカテゴリのソフトウェアに共通の特徴です。

簡単に学べる

コース、トレーニング例などをマスターするには数晩かかりました。すべてがそこにあります。 多くの RPA ベンダーは無料のトレーニングを提供しています。 唯一の障壁は、環境インターフェイスと AA コースが英語のみであることです。

開発のスピード

夕方は「エンジニアの問題」のアルゴリズムの開発とデバッグを行いました。 一連のアクションはわずか 44 の命令で完了しました。 以下は、完成したロボットとの Automation Anywhere インターフェイスの一部です。 ローコード/ノーコードのコンセプト - プログラムする必要はありませんでした。操作レコーダーまたはコマンド ライブラリのドラッグ アンド ドロップを使用しました。 次に、プロパティ ウィンドウでパラメータを設定します。

日常からの解放

ロボットは 1 つのレコードの処理に 20 分 XNUMX 秒かかります。 ロボットを使わずに XNUMX つのレコードを処理するのに、ほぼ同じ時間を費やしました。

何十、何百ものレコードについて話していると、人は必然的に疲れて注意力が散漫になり始めます。 スペシャリストは突然他の仕事に専念する場合があります。 人間の場合、「あるタスクに A 分かかる場合、N 個のタスクは A * N 分で完了できる」という形式は機能せず、常に時間がかかります。

この例では、ロボットはレコードを最大のセクションから順に並べ替えます。 大規模な配列では、これは遅い方法です。 速度を上げるために、ニュートン法や半除法などの逐次近似を実装できます。
計算結果:

表 1. 梁断面の選択結果

科学者の任務

科学者の仕事は、いくつかの数値実験を実施して、梁の耐荷重能力が荷重の断面、長さ、質量に応じて変化する法則を決定することです。 見つかった法則は回帰式の形式で定式化されます。

回帰式を正確にするには、科学者が大量のデータを処理する必要があります。

この例では、入力変数の配列が割り当てられます。

• パイププロファイルの高さ;
• 幅;
• 壁の厚さ;
• ビームの長さ;
• 荷物の重さ。

各変数の少なくとも 3 つの値について計算を行う必要がある場合、合計で 243 回の繰り返しになります。 8 回の反復が 3 分間である場合、合計時間は 10 時間、つまり丸 XNUMX 日になります。 より完全な研究を行うには、XNUMX つの値ではなく XNUMX 以上の値を取得する必要があります。

研究の過程で、モデルに追加の要素を含める必要があることが確実に明らかになります。 たとえば、さまざまなグレードの鋼を「打ち込み」ます。 計算量は数十倍、数百倍になります。

実際の作業では、ロボットは科学者を数日間自由にすることができ、専門家はその時間を利用して出版物を準備します。これが科学者の活動の主な指標となります。

サマリー

エンジニアの「製品」とは、実際に動作する装置、つまり設計です。 計算のロボット化により、プロジェクトのより深い開発 (より多くの計算、より多くのモード、より多くのオプション) によるリスクが軽減されます。

科学者の「成果」とは、方程式、パターン、またはその他の簡潔な記述です。 そして、精度が高ければ高いほど、より多くのデータが分析に関与します。 RPA ソリューションは、モデルの「栄養」となる情報を生成するのに役立ちます。

この例を一般化してみましょう。

計算モデルの役割は、橋梁モデル、エンジン モデル、暖房システム モデルなど、任意のモデルにすることができます。 専門家は、モデルのすべてのコンポーネントが相互に正しく相互作用していること、およびモデルが主要なパラメーター変数のセットを「外部」に提供していることを確認する必要があります。

コンピューティング環境の役割は、専門家が仕事で使用するアプリケーションによって果たされます。 Ansys、Autocad、Solidworks、FlowVision、Dialux、PowerMill、Archicad。 または、製造工場でファンを選択するためのプログラムなど、社内で開発されたものもあります (Systemair 機器選択プログラムを参照)。

Web サイト、データベース、Excel シート、および txt ファイルをデータ ソースとみなします。
作業の最終結果であるレポートは、自動的に生成されたテキストを含む Word 文書、Excel グラフ、スクリーンショットのセット、または電子メール ニュースレターになります。

RPA は、エンジニアリング分析が適用できるあらゆる場所に適用できます。 以下にいくつかの領域を示します。

• 強度の計算と変形。
• 水力およびガスのダイナミクス。
• 熱交換;
• 電磁気;
• 学際的な分析。
• ジェネレーティブ デザイン。
• CNC 用の制御プログラム (ネスティングなど)。
• 医学および生物学の研究。
• フィードバックを備えたシステムまたは非定常システムの計算において (最終結果をソース データに転送して計算を繰り返す必要がある場合)。

現在、RPA ソリューションはプロセスを自動化し、データを操作するためにビジネスで積極的に使用されています。 会社員、エンジニア、科学者の日常生活には多くの共通点があります。 私たちはロボットが工学や科学に役立つことを示してきました。

感想をまとめてみましょう。

1. 汎用性 - はい、RPA は普遍的なツールです。
2. 学びやすい - 確かにシンプルでわかりやすいですが、言語が必要です。
3. 開発のスピード - はい、特にレコーダーの操作に慣れると、アルゴリズムはすぐに組み立てられます。
4. ルーティンから解放される - そうです、大規模なタスクでは大きなメリットをもたらします。

出所： habr.com