과학 및 공학 계산에 RPA 적용

기입

학교에서는 지식을 통합하기 위해 유사한 예를 많이 풀어 달라는 요청을 받았습니다. 우리는 항상 짜증이났습니다. 여기서 가치있는 것은 무엇입니까? 두세 개의 값을 공식에 ​​대입하여 답을 얻으세요. 여기서 생각의 비행은 어디에 있습니까? 현실은 학교보다 더 가혹한 것으로 판명되었습니다.

지금은 IT 분석가로 일하고 있습니다. IT분야에 들어오기 전에는 난방엔지니어, CNC프로그래머, 연구과제에 참여했습니다.

내 경험에 따르면 엔지니어와 과학자는 작업 시간의 95%를 이러한 "동일한" 작업에 소비한다고 확신합니다. 방정식을 계산하고, 확인하고, 결과를 기록하고, 사양을 복사합니다. 프로젝트마다, 실험마다, 매일매일 실험을 계속하세요.

다음은 이전 작업의 몇 가지 예입니다.

2019년까지는 열진공성형을 위한 레이아웃을 만들었습니다. 이러한 모델을 가열된 플라스틱으로 덮으면 이 모델의 기하학적 구조를 정확하게 반복하는 제품을 얻을 수 있습니다. 기술 설명 여기에.

모형 생산 주기에는 고도로 전문화된 전체 애플리케이션 세트가 필요합니다.

• 3D 모델링을 위한 Autodesk Inventor;
• 공작물 치수 업로드용 Excel;
• 레이아웃 비용 계산용 Excel;
• CNC 제어 프로그램을 생성하기 위한 HSM 모듈;
• 프로그램 파일을 관리하기 위한 컴퓨터 파일 시스템;
• CNC 기계 제어를 위한 Mach3 환경입니다.

데이터는 환경에서 환경으로 수동으로 전송되어야 했으며 여기에는 전체 테이블과 값 배열이 포함되었습니다. 프로세스가 느리고 실수가 자주 발생합니다.

그 전에는 라이트 가이드 개발 및 생산에 참여했습니다.링크). 거기에는 열 및 조명 계산을 위한 특수 환경(Ansys, Dialux), 비용 효율성 계산, 모델 및 도면을 위한 Autocad 및 Inventor 등 많은 연구, 설계 및 계산이 있었습니다. 여기에도 동일한 어려움이 있습니다. 다음 계산을 위해 한 응용 프로그램의 계산 결과를 다른 응용 프로그램으로 끌어야 합니다. 그래서 최적의 솔루션을 여러 번 찾았습니다.

엔지니어의 시간과 과학자의 시간은 매우 귀중한 시간입니다. 여기서 급여에 대해 이야기하는 것이 아닙니다. 엔지니어의 계산 뒤에는 팀이 참여하는 대규모 프로젝트가 있습니다. 과학자의 연구 뒤에는 전체 산업의 관점이 있습니다. 그러나 우수한 자격을 갖춘 전문가가 개념 개발, 모델링, 결과 해석, 동료와의 토론 및 브레인스토밍 대신 한 프로그램에서 다른 프로그램으로 가치를 "어리석게" 이전하는 경우가 많습니다.

현대 비즈니스 환경의 특징은 속도입니다. 시장은 끊임없이 추진하고 있습니다. 2014년에는 레이아웃을 만드는 데 2~3주가 걸렸습니다. 2018년에는 XNUMX일이라는 시간이 있었는데, 벌써 너무 길게 느껴졌습니다. 이제 설계자는 이전에 하나의 옵션에만 할당되었던 여러 솔루션 옵션을 동시에 생성해야 합니다.

그리고 한 가지 더 중요한 점은 투자와 위험입니다. 프로젝트를 "따라잡기" 위해 기업은 고객과 계약을 체결하기 전에 개념 개발에 이 프로젝트 비용의 ~6%를 투자해야 합니다. 이 자금은 다음과 같습니다.

• 연구를 위해;
• 컨셉 디자인;
• 인건비 평가;
• 스케치 준비 등

회사는 이를 자체 주머니에서 꺼내는데 이는 자체 위험입니다. 개념에 대한 관심에는 전문가의 시간이 필요하며 일상으로 바쁩니다.

IT 회사의 업무 도구에 대해 알게 된 후, 저는 어떤 비즈니스 프로세스 자동화 방식이 엔지니어에게 유용할 수 있는지에 관심을 갖게 되었습니다. 따라서 기업에서는 루틴을 해결하기 위해 오랫동안 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 사용해 왔습니다.

RPA 제조업체는 이러한 자동화 도구의 다음과 같은 이점을 주장합니다.

1. 다용성(로봇은 모든 데이터 소스를 사용하여 모든 애플리케이션에서 작업할 수 있음)
2. 학습 용이성(프로그래밍 및 관리에 대한 깊은 역량이 필요하지 않음)
3. 개발 속도(완성된 알고리즘은 기존 프로그래밍보다 시간이 덜 걸립니다)
4. 일상적인 업무로부터 직원을 실질적으로 구제합니다.

이러한 기준을 바탕으로 RPA 활용이 공학/과학적 계산에 어떤 효과가 있는지 확인해 보겠습니다.

예제 설명

간단한 예를 살펴보겠습니다. 하중이 있는 캔틸레버식 빔이 있습니다.

이 문제를 엔지니어의 입장과 과학자의 입장에서 살펴보겠습니다.

"엔지니어" 사례: 2m 길이의 캔틸레버 빔이 있으며 500배의 안전 여유를 두고 3kg의 하중을 지탱해야 합니다. 빔은 직사각형 파이프로 만들어집니다. GOST 카탈로그에 따라 빔 단면을 선택해야 합니다.

사례 "과학자": 하중의 질량, 빔의 단면적 및 길이가 이 빔의 하중 지지력에 어떤 영향을 미치는지 알아보세요. 회귀 방정식을 도출합니다.

두 경우 모두, 빔의 질량에 비례하여 빔에 작용하는 중력이 고려됩니다.

첫 번째 사례인 "엔지니어"를 자세히 살펴보겠습니다. "과학자" 사례도 비슷한 방식으로 구현됩니다.

기술적으로 우리의 예는 매우 간단합니다. 그리고 과목 전문가는 계산기로 간단히 계산할 수 있습니다. 우리에게는 또 다른 목표가 있습니다. 작업이 대규모화될 때 RPA 솔루션이 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여주는 것입니다.

단순화를 위해 파이프의 단면은 용접을 고려하지 않고 모서리를 둥글게하지 않고 이상적인 직사각형입니다.

엔지니어의 임무

"엔지니어" 사건의 일반적인 계획은 다음과 같습니다.

1. Excel 시트에는 GOST에 따른 파이프 범위가 포함된 표가 있습니다.
2. 이 테이블의 각 항목에 대해 Autodesk Inventor에서 3D 모델을 구축해야 합니다.
3. 그런 다음 Inventor 응력 분석 환경에서 강도 계산을 수행하고 계산 결과를 html로 업로드합니다.
4. 결과 파일에서 "최대 von Mises 응력" 값을 찾습니다.
5. 안전계수(최대 von Mises 응력에 대한 재료의 항복 강도 비율)가 3보다 작으면 계산을 중지합니다.

우리는 적절한 단면의 빔이 3배의 안전 여유를 제공하고 다른 옵션 중에서 무게가 최소화될 것이라고 믿습니다.

전체적으로 우리 작업에서 전문가는 3개의 응용 프로그램을 사용합니다(위 다이어그램 참조). 실제 상황에서는 신청 건수가 훨씬 더 많을 수 있습니다.

GOST 8645-68 "사각형 강철 파이프"에는 300개의 항목이 포함되어 있습니다. 데모 문제에서는 목록을 줄입니다. 각 크기 제품군에서 항목을 하나씩 가져옵니다. 총 19개의 레코드가 있으며, 그중 하나를 선택해야 합니다.

모델을 구축하고 강도 계산을 수행할 Inventor 모델링 환경에는 미리 만들어진 재료 라이브러리가 포함되어 있습니다. 이 라이브러리에서 빔 재료를 가져옵니다.

재질 - 강철
밀도 7,85g/cu. 센티미터;
항복강도 207 MPa;
인장강도 345MPa;
영률 210 GPa;
전단 계수 80,7692 GPa.

하중을 받은 빔의 XNUMX차원 모델은 다음과 같습니다.

그리고 강도 계산 결과는 다음과 같습니다. 시스템은 빔의 취약한 영역을 빨간색으로 채색합니다. 긴장감이 가장 큰 곳은 바로 이곳이다. 왼쪽 눈금은 빔 재료의 최대 응력 값을 나타냅니다.

 

이제 일부 작업을 로봇에 전송해 보겠습니다.

작업 방식이 다음과 같이 변경됩니다.

Automation Anywhere Community Edition(이하 AA) 환경에서 로봇을 조립해 보겠습니다. 평가 기준을 살펴보고 주관적인 감상을 기술해 보겠습니다.

Universalism

RPA 솔루션(특히 상업용 솔루션)은 비즈니스 프로세스를 자동화하고 사무실 직원의 업무를 자동화하는 수단으로 지속적으로 자리잡고 있습니다. 예제 및 교육 과정에서는 ERP, ECM 및 웹과의 상호 작용을 다룹니다. 모든 것이 매우 "사무실과 같습니다".

처음에 우리는 AA가 Autodesk Inventor의 인터페이스와 데이터를 수집할 수 있을지 의심했습니다. 그러나 모든 것이 실제로 작동했습니다. 모든 요소, 모든 컨트롤이 정의되고 기록되었습니다. 매개변수 테이블이 있는 서비스 형태에서도 로봇은 마우스를 가리키기만 하면 원하는 셀에 접근할 수 있었습니다.

다음은 강도 계산 스튜디오 출시에 대한 테스트였습니다. 그리고 문제도 없습니다. 이 단계에서 우리는 시스템이 계산이 완료될 때까지 기다리는 작업 사이의 일시 중지를 신중하게 처리해야 했습니다.

웹에서 결과 데이터를 검색하여 Excel에 삽입하는 작업은 원활하게 진행되었습니다.
이 작업 내에서 다양성이 확인되었습니다. 다른 RPA 공급업체의 설명에 따르면 다양성은 이 소프트웨어 범주의 일반적인 특징입니다.

배우기 쉽다

강좌, 교육 예시 등 모든 것을 익히는 데 며칠 저녁이 걸렸습니다. 많은 RPA 공급업체가 무료 교육을 제공합니다. 유일한 장벽은 환경 인터페이스와 AA 과정이 영어로만 제공된다는 것입니다.

개발 속도

우리는 저녁에 "엔지니어의 문제"에 대한 알고리즘을 개발하고 디버깅했습니다. 일련의 작업은 단 44개의 명령으로 완료되었습니다. 다음은 완성된 로봇이 포함된 Automation Anywhere 인터페이스의 일부입니다. 로우 코드/코드 없음 개념 - 프로그래밍할 필요가 없었습니다. 명령 라이브러리에서 작업 레코더나 drug'n'drop을 사용했습니다. 그런 다음 속성 창에서 매개변수를 구성합니다.

일상으로부터의 해방

로봇은 하나의 기록을 처리하는 데 1분 20초가 소요됩니다. 우리는 로봇 없이 하나의 기록을 처리하는 데 거의 같은 시간을 소비했습니다.

수십, 수백 개의 기록에 대해 이야기하고 있다면 사람은 필연적으로 피곤해지고 산만해지기 시작할 것입니다. 전문가가 갑자기 다른 작업에 몰두할 수도 있습니다. 사람의 경우 "작업에 A 분이 걸리면 N 개의 작업을 A * N 분 안에 완료할 수 있습니다" 형식의 비율이 작동하지 않습니다. 항상 더 많은 시간이 걸립니다.

이 예에서 로봇은 가장 큰 섹션부터 시작하여 레코드를 순차적으로 정렬합니다. 대규모 배열에서는 이 방법이 느립니다. 속도를 높이려면 뉴턴 방법이나 반나눗셈과 같은 연속 근사를 구현할 수 있습니다.
계산 결과:

표 1. 보 단면 선정 결과

과학자의 임무

과학자의 임무는 빔의 하중 지지력이 하중의 단면적, 길이 및 질량에 따라 변하는 법칙을 결정하기 위해 여러 가지 수치 실험을 수행하는 것입니다. 발견된 법칙은 회귀 방정식의 형태로 공식화됩니다.

회귀 방정식이 정확하려면 과학자가 많은 양의 데이터를 처리해야 합니다.

이 예에서는 입력 변수 배열이 할당됩니다.

• 파이프 프로파일 높이;
• 너비;
• 벽 두께;
• 빔 길이;
• 짐의 무게.

각 변수의 최소 3개 값에 대해 계산을 수행해야 한다면 총 243회 반복됩니다. 8분 동안 한 번 반복하면 총 시간은 3시간, 즉 하루 전체가 됩니다! 보다 완전한 연구를 위해서는 10가지 값이 아닌 XNUMX개 이상의 값을 취해야 합니다.

연구 과정에서 모델에 추가 요소를 포함해야 한다는 것이 분명해졌습니다. 예를 들어, 다양한 등급의 강철을 "구동"합니다. 계산량이 수십배, 수백배 증가합니다.

실제 작업에서 로봇은 전문가가 출판물을 준비하는 데 사용할 며칠 동안 과학자를 자유롭게 할 수 있으며 이는 과학자 활동의 주요 지표입니다.

개요

엔지니어의 "제품"은 실제로 작동하는 장치, 즉 디자인입니다. 계산의 로봇화는 프로젝트의 심화 개발(더 많은 계산, 더 많은 모드, 더 많은 옵션)로 인한 위험을 줄여줍니다.

과학자의 "산물"은 방정식, 패턴 또는 기타 간결한 설명입니다. 그리고 더 정확할수록 분석에 더 많은 데이터가 포함됩니다. RPA 솔루션은 모델을 위한 정보 "음식"을 생성하는 데 도움이 됩니다.

우리의 예를 일반화해 보겠습니다.

계산 모델의 역할은 교량 모델, 엔진 모델, 난방 시스템 모델 등 모든 모델이 될 수 있습니다. 전문가는 모델의 모든 구성 요소가 서로 올바르게 상호 작용하고 모델이 주요 매개변수 변수 세트 "외부"를 제공하는지 확인해야 합니다.

컴퓨팅 환경의 역할은 전문가가 업무에 사용하는 모든 응용 프로그램에서 수행됩니다. Ansys, Autocad, Solidworks, FlowVision, Dialux, PowerMill, Archicad. 또는 제조 공장에서 팬을 선택하는 프로그램과 같이 내부에서 개발된 프로그램도 있습니다(Systemair 장비 선택 프로그램 참조).

우리는 웹사이트, 데이터베이스, 엑셀 시트, txt 파일을 데이터 소스로 간주합니다.
작업의 최종 결과인 보고서는 자동으로 생성된 텍스트, Excel 차트, 스크린샷 세트 또는 이메일 뉴스레터가 포함된 Word 문서입니다.

RPA는 엔지니어링 분석이 적용 가능한 모든 곳에 적용 가능합니다. 다음은 일부 영역입니다.

• 강도 계산 및 변형;
• 수력 및 가스 역학;
• 열교환;
• 전자기학;
• 학제간 분석;
• 생성적 디자인;
• CNC 제어 프로그램(예: 네스팅)
• 의학 및 생물학 연구;
• 피드백이 있는 시스템 또는 비고정 시스템의 계산에서(최종 결과를 소스 데이터로 전송하고 계산을 반복해야 하는 경우)

오늘날 RPA 솔루션은 프로세스를 자동화하고 데이터를 사용하기 위해 비즈니스에서 적극적으로 사용됩니다. 회사원, 엔지니어, 과학자의 일상은 공통점이 많습니다. 우리는 로봇이 공학과 과학에 유용하다는 것을 보여주었습니다.

우리의 인상을 요약 해 봅시다.

1. 다양성 - 그렇습니다. RPA는 보편적인 도구입니다.
2. 배우기 쉽습니다. 간단하고 접근하기 쉽지만 언어가 필요합니다.
3. 개발 속도 - 예, 특히 레코더 작업에 어려움을 겪을 때 알고리즘이 빠르게 조립됩니다.
4. 일상적인 업무에서 벗어나는 것 - 그렇습니다. 이는 대규모 작업에서 실제로 이점을 가져올 수 있습니다.

출처 : habr.com