Inleiding
Op school kregen we veel soortgelijke opdrachten om onze kennis te verankeren. We ergerden ons steeds: wat is hier waardevol aan? Vul gewoon twee of drie waarden in de formule in en krijg een antwoord. Waar is hier creatief denken? De werkelijkheid bleek harder te zijn dan op school.
Momenteel werk ik als analist in de IT. Voor mijn komst in de IT-sector heb ik gewerkt als werktuigbouwkundig ingenieur, CNC-programmeur en heb ik deelgenomen aan onderzoeksprojecten.
Uit mijn ervaring heb ik vastgesteld dat 95% van de werktijd van ingenieurs en wetenschappers wordt besteed aan dit soort ‘soortgelijke’ handelingen. Het berekenen van vergelijkingen, controles, het registreren van resultaten, het kopiëren van specificaties. Project na project, experiment na experiment, dag na dag.
Hier zijn een paar voorbeelden van mijn vorige werk.
Tot 2019 maakte ik modellen voor thermovacuümvormen. Als zo'n model wordt omhuld met verwarmd kunststof, krijgen we een product dat de geometrie van dat model exact nabootst. Technologie beschrijving .
In de cyclus van het maken van een model is een hele reeks gespecialiseerde applicaties nodig:
- Autodesk Inventor voor 3D-modellering;
- Excel voor het exporteren van afmetingen van het werkstuk;
- Excel voor het berekenen van de kosten van het model;
- HSM-module voor het opstellen van het CNC-besturingsprogramma;
- Het bestandssysteem van de computer voor het beheren van programmabestanden;
- Mach3-omgeving voor het besturen van de CNC-machine.
Van omgeving naar omgeving moesten de gegevens handmatig worden overgebracht, en dat zijn hele tabellen en gegevenssets. Het proces is traag en er gebeurden vaak fouten.
Voorheen heb ik deelgenomen aan de ontwikkeling en productie van lichtgeleiders (). Er was veel onderzoek, ontwerp en berekeningen: gespecialiseerde omgevingen voor thermotechnische en lichttechnische berekeningen (Ansys, Dialux), plus berekeningen van economische effectiviteit, plus AutoCAD en Inventor voor modellen en tekeningen. En hier zijn dezelfde moeilijkheden: het resultaat van de berekening uit de ene toepassing moet worden overgebracht naar de andere toepassing voor de volgende berekening. En zo meerdere keren op zoek naar een optimale oplossing.
De tijd van ingenieurs en wetenschappers is uiterst kostbaar. Het gaat hier niet om salaris. Achter de berekeningen van een ingenieur staat een groot project met een team. Achter het onderzoek van een wetenschapper ligt de toekomst van een hele sector. Maar vaak voert een hooggekwalificeerde specialist 'simply' waarden van het ene programma naar het andere over, in plaats van concepten te ontwikkelen, te modelleren, resultaten te interpreteren, discussies en brainstormsessies met collega’s te houden.
Een kenmerk van de moderne zakelijke omgeving is snelheid. De markt heeft altijd een hoge druk. In 2014 namen we voor het maken van een model 2-3 weken. In 2018 was het drie dagen, en dat leek al te lang. Tegenwoordig moet een ontwerper binnen dezelfde tijd meerdere oplossingsvarianten aanleveren, terwijl dat vroeger alleen voor één variant gold.
En nog een aspect - investeringen en risico's. Om 'in te haken' op een project, moet een bedrijf vóór het sluiten van een contract met de klant ongeveer 6% van de waarde van dat project investeren in conceptontwikkeling. Deze middelen worden besteed aan:
- onderzoek;
- conceptueel ontwerp;
- schatting van arbeidsinspanningen;
- voorbereiding van schetsen, etc.
Het bedrijf dekt deze kosten zelf, dit is hun eigen risico. Aandacht voor het concept vraagt tijd van specialisten, maar zij zijn bezig met routinetaken.
Na kennis te hebben gemaakt met de werktools in een IT-bedrijf, was ik benieuwd welke praktijken op het gebied van automatisering van bedrijfsprocessen nuttig konden zijn voor ingenieurs. Zo past het bedrijfsleven al geruime tijd procesrobotisering (RPA) toe om met routine om te gaan.
RPA-leveranciers claimen de volgende voordelen van dit automatiseringstool:
- universele toepasbaarheid (de robot kan met elke applicatie en elke gegevensbron werken);
- eenvoudige leerbaarheid (er zijn geen diepgaande programmeer- en beheerskwalificaties vereist);
- snelle ontwikkeling (de tijd die nodig is voor een kant-en-klaar algoritme is minder dan bij traditioneel programmeren);
- echte ontlasting van medewerkers van routinetaken.
Aan de hand van deze criteria zullen we bekijken wat het effect is van het gebruik van RPA in ingenieurs-/wetenschappelijke berekeningen.
Voorbeeldomschrijving
We zullen een eenvoudig voorbeeld bekijken. Er is een console-bevestigde balk met een last.
Laten we deze taak bekijken vanuit het perspectief van een ingenieur en vanuit het perspectief van een wetenschapper.
Case 'engineer': there is a console-mounted beam measuring 2 m. It must support a load of 500 kg with a 3-fold safety margin. The beam is made of a rectangular tube. The section of the beam must be selected from the GOST catalog.
Case 'scientist': determine how the mass of the load, the section, and the length of the beam affect the bearing capacity of the beam. Output the regression equation.
In both cases, the force of gravity acting on the beam is taken into account, proportional to the mass of the beam.
We will study the first case in detail — 'engineer'. The 'scientist' case is implemented in a similar way.
Technically, our example is very simple. A subject matter specialist can easily calculate it using a calculator. We have a different goal: to show how an RPA solution will help when the task becomes large-scale.
In simplifications, we also note: the section of the tube is an ideal rectangle, without rounded corners and without accounting for the weld seam.
The engineer's task
The general scheme of the 'engineer' case is as follows:
- On the Excel sheet, we have a table with the assortment of pipes according to GOST.
- For each entry in this table, we need to build a 3D model in Autodesk Inventor.
- Then, in the Inventor Stress Analyses environment, we perform a strength calculation and export the calculation result to HTML.
- We find the value of 'Maximum Stress according to Mises' in the obtained file.
- We stop the calculation if the safety margin (the ratio of the yield strength of the material to the maximum stress according to Mises) is less than 3.
We assume that the beam with the appropriate section will provide a 3-fold safety margin and will be minimal in mass compared to other options.
In total, in our task, the specialist works with 3 applications (see the diagram above). In a real situation, the number of applications may be greater.
GOST 8645-68 'Rectangular Steel Pipes' contains 300 entries. In our demonstration task, we will shorten the list: we will take one position from each size family. In total, 19 entries, of which we need to select one.
The Inventor modeling environment, in which we will build the model and perform the strength calculation, contains a library of ready-made materials. We will accept the material of the beam from this library:
Material — Steel
Density 7.85 g/cubic cm;
Yield strength 207 MPa;
Tensile strength 345 MPa;
Young's modulus 210 GPa;
Shear modulus 80.7692 GPa.
This is what the three-dimensional model of the loaded beam looks like:
Hier is het resultaat van de sterkteberekening. Het systeem markeert kwetsbare gebieden van de balk in het rood. Op deze plaatsen is de spanning het hoogst. De schaal aan de linkerkant toont de waarde van de maximale spanning in het materiaal van de balk.
Laten we nu een deel van het werk aan de robot overdragen.
Het schema van de werkzaamheden verandert als volgt:
We zullen de robot samenstellen in de Automation Anywhere Community Edition (hierna AA). Laten we de beoordelingscriteria doornemen en de subjectieve indrukken beschrijven.
Veelzijdigheid
RPA-oplossingen (met name commerciële) worden sterk gepositioneerd als middel voor het automatiseren van bedrijfsprocessen en het automatiseren van het werk van kantoormedewerkers. Voorbeelden en cursussen behandelen de interactie met ERP, ECM, Web. Alles is heel 'kantoorgericht'.
In het begin waren we twijfelend of AA de interface en data van onze Autodesk Inventor zou kunnen oppakken. Maar alles werkte daadwerkelijk: elk element, elke controle werd herkend en geregistreerd. Zelfs in de serviceformulieren met parameter tabellen kreeg de robot toegang tot de juiste cel gewoon door de muisaanwijzing.
Vervolgens was er de test met het starten van de sterkteberekeningsstudio. Ook dat ging zonder problemen. In deze fase moesten we goed werken met de pauzes tussen de acties, wanneer het systeem wacht op de voltooiing van de berekening.
De verwerking van de eindgegevens uit het Web en het invoegen ervan in Excel verliep soepel.
In het kader van deze taak werd de veelzijdigheid bevestigd. Uit de beschrijvingen van andere RPA-leveranciers blijkt dat veelzijdigheid werkelijk een gemeenschappelijk kenmerk van deze categorie software is.
Gemak van verwerving
Het kostte enkele avonden om het onder de knie te krijgen: cursussen, voorbeeldopdrachten — dat is er allemaal. Bij veel RPA-leveranciers is de opleiding gratis. De enige barrière: de interface van de omgeving en cursussen bij AA zijn alleen in het Engels.
Snelheid van ontwikkeling
We hebben het algoritme voor de 'engineer-taak' in één avond ontwikkeld en getest. De volgorde van acties bestond uit slechts 44 instructies. Hieronder is een fragment van de interface van Automation Anywhere met de voltooide robot. Het concept van Low code/No code – programmeren was niet nodig: we gebruikten operationele recorders of drag-and-drop uit de opdrachtbibliotheek. Vervolgens werd de parameterinstelling gedaan in het eigenschappenvenster.
Ontlasting van routine
De robot besteed 1 minuut en 20 seconden aan de verwerking van één record. Ongeveer dezelfde tijd besteedden wij aan de verwerking van één record zonder robot.
Als het gaat om tientallen of honderden records, raakt de persoon onvermijdelijk vermoeid en begint af te leiden. Een specialist kan onverwacht worden afgeleid door een andere taak. Bij mensen werkt de verhouding "Als een taak A minuten kost, dan kunnen N van dergelijke taken worden uitgevoerd in A*N minuten" niet - er gaat altijd meer tijd verloren.
In ons voorbeeld zal de robot de records één voor één doorlopen, te beginnen met de grootste doorsnede. Bij grote arrays is dit geen snelle methode. Om het te versnellen kunnen sequentiële benaderingen worden geïntroduceerd, bijvoorbeeld de Newton-methode of het halveringsschema.
Berekeningsresultaat:
Tabel 1. Resultaat van de selectie van de doorsnede van de balk
De taak van de wetenschapper
De taak van de wetenschapper is om verschillende numerieke experimenten uit te voeren om de wet te bepalen waarmee de draagkracht van de balk verandert afhankelijk van de doorsnede, lengte en massa van de lading. De gevonden wet wordt geformuleerd in de vorm van een regressievergelijking.
Om ervoor te zorgen dat de regressievergelijking nauwkeurig is, moet de wetenschapper een grote hoeveelheid gegevens verwerken.
Voor ons voorbeeld wordt een array van invoervariabelen gedefinieerd:
- de hoogte van het profiel van de buis;
- de breedte;
- de wanddikte;
- de lengte van de balk;
- de massa van de lading.
Als we berekeningen moeten maken voor ten minste 3 waarden van elke variabele, dan resulteert dit in 243 herhalingen. Bij een duur van twee minuten per iteratie zou de totale tijd al 8 uur bedragen - een gehele werkdag! Voor een vollediger onderzoek moeten we niet 3 waarden, maar 10 of meer gebruiken.
Tijdens het onderzoek zal onvermijdelijk blijken dat er extra factoren in het model moeten worden opgenomen. Bijvoorbeeld, verschillende soorten staal "te testen". Het volume aan berekeningen neemt tientallen en honderden keren toe.
Bij een echte taak kan de robot de wetenschapper enkele dagen vrijmaken, die de specialist kan gebruiken voor het voorbereiden van een publicatie, en dat is de belangrijkste indicator van de activiteit van de wetenschapper.
Samenvatting
Het "product" van de ingenieur is een daadwerkelijk werkend apparaat, een constructie. Robotisatie van berekeningen zal de risico's verlagen door een meer diepgaande uitwerking van het project (meer berekeningen, meer modi, meer varianten).
Het "product" van de wetenschapper is een vergelijking, een patroon of een andere compacte beschrijving. En hoe nauwkeuriger het is, hoe meer gegevens er in de analyse zijn betrokken. De RPA-oplossing zal helpen om informatieve "voer" voor modellen te vormen.
Laten we ons voorbeeld samenvatten.
Elke denkbare model kan als rekensmodel fungeren: een brugmodel, motormodel of verwarmingssysteem. Van de specialist wordt verwacht dat alle componenten van het model op de juiste manier met elkaar interageren en dat het model een set belangrijke parameters variabelen ‘extern’ levert.
De rol van de rekensoftware wordt vervuld door elke applicatie die de specialist in zijn werk gebruikt. Ansys, Autocad, Solidworks, FlowVision, Dialux, PowerMill, Archicad. Of iets dat intern ontwikkeld is, bijvoorbeeld een programma voor het selecteren van ventilatoren in een fabrikant (zie de apparatuur-selectieprogramma's van Systemair).
Als gegevensbron beschouwen we zowel de website als de database, een Excel-blad of een txt-bestand.
Het eindresultaat van het werk – het rapport – is een Word-document met automatisch gegenereerde tekst, een Excel-diagram, een verzameling schermafbeeldingen of het verzenden van e-mails.
RPA is toepasbaar waar engineeringanalyse mogelijk is. Hier zijn enkele gebieden:
- sterktecalculaties en vervorming;
- hydro- en gasdynamica;
- warmteoverdracht;
- elektromagnetisme;
- interdisciplinaire analyse;
- generatief ontwerp;
- besturingsprogramma's voor CNC (bijv. nesting);
- medische en biologische onderzoeken;
- bij berekeningen van systemen met terugkoppeling of niet-stationaire systemen (wanneer het eindresultaat terugvoert naar de oorspronkelijke gegevens en de berekening herhaald moet worden).
Vandaag de dag worden RPA-oplossingen actief gebruikt in het bedrijfsleven voor procesautomatisering en gegevensverwerking. In de routine van een kantoormedewerker, ingenieur en wetenschapper zijn er veel overeenkomsten. We hebben aangetoond dat robots bruikbaar zijn in de ingenieurs- en wetenschappelijke activiteiten.
Laten we onze indrukken samenvatten.
- Veelzijdigheid – ja, RPA is een veelzijdig instrument.
- Eenvoud in gebruik – ja, simpel en toegankelijk, maar een programmeertaal is nodig.
- Snelheid van ontwikkeling – ja, het algoritme wordt snel opgebouwd, vooral als je ‘de hand hebt gevorderd’ met het werken met recorders.
- Ontlasting van routine – ja, kan inderdaad nuttig zijn bij grootschalige taken.
Bron: habr.com
