Entry
På skolen, for å konsolidere kunnskapen vår, ble vi bedt om å løse mange lignende eksempler. Vi irriterte oss hele tiden: hva er verdifullt her? Bytt inn to eller tre verdier i formelen og få svaret. Hvor er tankeflukten her? Virkeligheten viste seg å være tøffere enn skolen.
Nå jobber jeg som IT-analytiker. Før jeg begynte på IT-feltet jobbet jeg som varmeingeniør, CNC-programmerer og deltok i forskningsprosjekter.
Fra min egen erfaring er jeg overbevist om at ingeniører og forskere bruker 95 % av arbeidstiden sin på slike "samme type" handlinger. Beregn ligninger, sjekk, registrer resultater, kopier spesifikasjoner. Prosjekt etter prosjekt, eksperiment etter eksperiment, dag etter dag.
Her er et par eksempler fra mitt tidligere arbeid.
Frem til 2019 laget jeg oppsett for termisk vakuumstøping. Hvis en slik modell er dekket med oppvarmet plast, vil vi få et produkt som nøyaktig gjentar geometrien til denne modellen. Beskrivelse av teknologi .
Mock-up produksjonssyklusen krever et helt sett med høyt spesialiserte applikasjoner:
- Autodesk Inventor for 3D-modellering;
- Excel for opplasting av arbeidsstykkedimensjoner;
- Excel for å beregne kostnadene for oppsettet;
- HSM-modul for å lage et CNC-kontrollprogram;
- Datamaskinfilsystem for administrasjon av programfiler;
- Mach3-miljø for å kontrollere en CNC-maskin.
Data måtte overføres manuelt fra miljø til miljø, og disse inkluderte hele tabeller og matriser med verdier. Prosessen går sakte, og feil oppstår ofte.
Før det deltok jeg i utvikling og produksjon av lysledere (). Det var mye forskning, design og beregninger der: spesialiserte miljøer for termiske og lysberegninger (Ansys, Dialux), pluss kostnadseffektivitetsberegninger, pluss Autocad og Inventor for modeller og tegninger. Og her de samme vanskelighetene: beregningsresultatet fra en applikasjon må dras inn i en annen applikasjon for neste beregning. Og så flere ganger på jakt etter den optimale løsningen.
En ingeniørs tid og en vitenskapsmanns tid er veldig verdifull tid. Vi snakker ikke om lønn her. Bak ingeniørens beregninger ligger et stort prosjekt med et team. Bak forskerens forskning ligger perspektivet til en hel industri. Men ofte overfører en høyt kvalifisert spesialist "dumt" verdier fra ett program til et annet i stedet for å utvikle konsepter, modellere, tolke resultater, diskutere og brainstorme med kolleger.
Kjennetegnet på det moderne forretningsmiljøet er hastighet. Markedet presser stadig på. I 2014 brukte vi 2-3 uker på å lage en modell. I 2018 var det tre dager, og det virket allerede for lenge. Nå skal prosjekterende produsere flere løsningsalternativer på samme tid som tidligere var tildelt kun ett alternativ.
Og ett poeng til – investeringer og risiko. For å "fange på" et prosjekt, må en bedrift investere ~6% av kostnadene ved dette prosjektet i konseptutvikling før det inngås en avtale med kunden. Disse midlene går:
- for forskning;
- konseptuell design;
- lønnskostnadsvurdering;
- utarbeidelse av skisser mv.
Selskapet tar dem ut av egen lomme, dette er egen risiko. Oppmerksomhet på konseptet krever spesialisters tid, og de er opptatt med rutine.
Etter å ha blitt kjent med verktøyene for arbeid i et IT-selskap, ble jeg interessert i hvilke automatiseringspraksis for forretningsprosesser som kunne være nyttige for ingeniører. Dermed har bedrifter lenge brukt robotprosessautomatisering (RPA) for å bekjempe rutine.
RPA-produsenter hevder følgende fordeler med et slikt automatiseringsverktøy:
- allsidighet (roboten er i stand til å jobbe med hvilken som helst applikasjon, med hvilken som helst datakilde);
- enkel læring (ingen dyp kompetanse innen programmering og administrasjon er nødvendig);
- hastighet på utvikling (den ferdige algoritmen tar mindre tid enn tradisjonell programmering);
- reell avlastning av den ansatte fra rutinemessig drift.
Ut fra disse kriteriene vil vi sjekke hva effekten av å bruke RPA er i ingeniør/vitenskapelige beregninger.
Beskrivelse av eksempelet
La oss se på et enkelt eksempel. Det er en utkraget bjelke med last.
La oss se på dette problemet fra stillingen til en ingeniør og fra stillingen til en vitenskapsmann.
"Ingeniør"-koffert: det er en utkraget bjelke på 2 m. Den må holde en last som veier 500 kg med en 3-dobbel sikkerhetsmargin. Bjelken er laget av et rektangulært rør. Det er nødvendig å velge delen av strålen i henhold til GOST-katalogen.
Case "vitenskapsmann": finn ut hvordan massen til lasten, tverrsnittet og lengden på bjelken påvirker bæreevnen til denne bjelken. Utled regresjonsligningen.
I begge tilfeller er det tatt hensyn til tyngdekraften, som virker på bjelken i forhold til bjelkens masse.
La oss studere i detalj det første tilfellet - "ingeniør". "Vitenskaper"-saken er implementert på lignende måte.
Teknisk sett er vårt eksempel veldig enkelt. Og en fagspesialist vil kunne beregne det ganske enkelt på en kalkulator. Vi har et annet mål: å vise hvordan en RPA-løsning kan hjelpe når oppgaven blir storskala.
I forenklinger merker vi også: rørets tverrsnitt er et ideelt rektangel, uten å avrunde hjørnene, uten å ta hensyn til sveisen.
Ingeniørens oppgave
Det generelle opplegget for "ingeniør"-saken er som følger:
- På et Excel-ark har vi en tabell med utvalget av rør i henhold til GOST.
- For hver oppføring i denne tabellen må vi bygge en 3D-modell i Autodesk Inventor.
- Deretter, i Inventor Stress Analyses-miljøet, utfører vi en styrkeberegning og laster opp beregningsresultatet til html.
- Vi finner verdien "Maximum von Mises stress" i den resulterende filen.
- Vi stopper beregningen hvis sikkerhetsfaktoren (forholdet mellom materialets flytegrense og maksimal von Mises-spenning) er mindre enn 3.
Vi tror at en bjelke med passende tverrsnitt vil gi en 3-dobbel sikkerhetsmargin og vil være minimal i vekt blant andre alternativer.
Totalt i vår oppgave jobber spesialisten med 3 søknader (se diagram over). I en reell situasjon kan antallet søknader være enda større.
GOST 8645-68 "Rektangulære stålrør" inneholder 300 oppføringer. I vårt demoproblem vil vi forkorte listen: vi tar ett element fra hver størrelsesfamilie. Det er totalt 19 poster, som du må velge en fra.
Inventor-modelleringsmiljøet, der vi skal bygge modellen og gjøre styrkeberegninger, inneholder et bibliotek med ferdige materialer. Vi tar strålematerialet fra dette biblioteket:
Materiale - Stål
Tetthet 7,85 g/kubikk. cm;
Flytegrense 207 MPa;
Strekkfasthet 345 MPa;
Youngs modul 210 GPa;
Skjærmodul 80,7692 GPa.
Slik ser en tredimensjonal modell av en belastet bjelke ut:
Og her er resultatet av styrkeberegningen. Systemet farger sårbare områder av strålen røde. Det er disse stedene hvor spenningen er størst. Skalaen til venstre viser verdien av maksimal spenning i bjelkematerialet.
La oss nå overføre noe av arbeidet til roboten
Arbeidsordningen endres som følger:
Vi vil sette sammen roboten i Automation Anywhere Community Edition (heretter referert til som AA). La oss gå gjennom evalueringskriteriene og beskrive subjektive inntrykk.
allsidighet
RPA-løsninger (spesielt kommersielle) er vedvarende posisjonert som et middel for å automatisere forretningsprosesser og automatisere arbeidet til kontoransatte. Eksempler og opplæringskurs dekker interaksjon med ERP, ECM og Web. Alt er veldig "kontoraktig".
Først var vi i tvil om AA ville være i stand til å fange opp grensesnittet og dataene til vår Autodesk Inventor. Men alt fungerte virkelig: hvert element, hver kontroll ble definert og registrert. Selv i tjenesteskjemaer med parametertabeller fikk roboten tilgang til ønsket celle ved å peke med musen.
Neste var en test med lansering av et styrkeberegningsstudio. Og ikke noe problem heller. På dette stadiet måtte vi jobbe nøye med pauser mellom handlingene når systemet venter på at beregningen skal fullføres.
Å hente de resulterende dataene fra nettet og sette dem inn i Excel gikk problemfritt.
Innenfor denne oppgaven ble allsidighet bekreftet. Å dømme etter beskrivelsene til andre RPA-leverandører, er allsidighet virkelig et vanlig trekk ved denne kategorien programvare.
Lett å lære
Det tok flere kvelder å mestre: kurs, treningseksempler - alt er der. Mange RPA-leverandører tilbyr gratis opplæring. Den eneste barrieren: miljøgrensesnittet og AA-kurs er kun på engelsk.
Utviklingshastighet
Vi utviklet og feilsøkte algoritmen for "ingeniørens problem" om kvelden. Handlingssekvensen ble fullført i bare 44 instruksjoner. Nedenfor er et fragment av Automation Anywhere-grensesnittet med en ferdig robot. Lav kode/Ingen kodekonsept - det var ikke nødvendig å programmere: vi brukte operasjonsopptakere eller drug'n'drop fra kommandobiblioteket. Konfigurer deretter parameterne i egenskapsvinduet.
Avlastning fra rutine
Roboten bruker 1 minutt og 20 sekunder på å behandle én post. Vi brukte omtrent like lang tid på å behandle én post uten robot.
Hvis vi snakker om titalls og hundrevis av poster, vil en person uunngåelig bli sliten og begynne å bli distrahert. En spesialist kan plutselig være opptatt med en annen oppgave. Med en person fungerer ikke en andel av skjemaet "Hvis en oppgave tar A minutter, kan N slike oppgaver fullføres på A * N minutter" - det tar alltid mer tid.
I vårt eksempel vil roboten sortere gjennom postene sekvensielt, og starter med de største delene. På store matriser er dette en langsom metode. For å øke hastigheten kan du implementere suksessive tilnærminger, for eksempel Newtons metode eller halvdeling.
Beregningsresultat:
Tabell 1. Resultat av valg av bjelkesnitt
Forskerens oppgave
Forskerens oppgave er å utføre flere numeriske eksperimenter for å bestemme loven som bærer kapasiteten til en bjelke endres avhengig av tverrsnitt, lengde og masse av lasten. Den funnet lov er formulert i form av en regresjonsligning.
For at en regresjonsligning skal være nøyaktig, må en forsker behandle en stor mengde data.
For vårt eksempel er en rekke inputvariabler tildelt:
- rørprofilhøyde;
- bredde;
- veggtykkelse;
- strålelengde;
- vekten av lasten.
Hvis vi må gjøre beregningen for minst 3 verdier av hver variabel, er dette totalt 243 repetisjoner. Med en varighet på to minutter på én iterasjon blir den totale tiden 8 timer – en hel arbeidsdag! For en mer fullstendig studie bør vi ikke ta 3 verdier, men 10 eller flere.
I løpet av studiet vil det helt sikkert vise seg at ytterligere faktorer må inkluderes i modellen. For eksempel, "kjør" forskjellige stålkvaliteter. Volumet av beregninger øker titalls og hundrevis av ganger.
På en virkelig oppgave vil roboten kunne frigjøre forskeren i flere dager, som spesialisten vil bruke til å forberede publikasjonen, og dette er hovedindikatoren på forskerens aktivitet.
Oppsummering
En ingeniørs "produkt" er en virkelig fungerende enhet, et design. Robotisering av beregninger vil redusere risiko på grunn av dypere utvikling av prosjektet (flere beregninger, flere moduser, flere alternativer).
"Produktet" til en vitenskapsmann er en ligning, et mønster eller en annen kompakt beskrivelse. Og jo mer nøyaktig den er, jo mer data er involvert i analysen. En RPA-løsning vil bidra til å generere informasjon «mat» for modeller.
La oss oppsummere eksempelet vårt.
Beregningsmodellens rolle kan være hvilken som helst modell: en bromodell, en motormodell, en varmesystemmodell. Spesialisten er pålagt å sikre at alle komponentene i modellen er i korrekt interaksjon med hverandre og at modellen gir "utenfor" et sett med nøkkelparametere-variabler.
Datamiljøets rolle spilles av enhver applikasjon som en spesialist bruker i sitt arbeid. Ansys, Autocad, Solidworks, FlowVision, Dialux, PowerMill, Archicad. Eller noe som er utviklet internt, for eksempel et program for valg av vifter ved et produksjonsanlegg (se Systemairs utstyrsvalgprogrammer).
Vi anser et nettsted, en database, et Excel-ark og en txt-fil som en datakilde.
Det endelige resultatet av arbeidet – en rapport – er et Word-dokument med automatisk generert tekst, et Excel-diagram, et sett med skjermbilder eller et nyhetsbrev på e-post.
RPA er aktuelt der ingeniøranalyse er aktuelt. Her er noen områder:
- styrkeberegninger og deformasjon;
- hydro- og gassdynamikk;
- varmeveksling;
- elektromagnetisme;
- tverrfaglig analyse;
- generativ design;
- kontrollprogrammer for CNC (for eksempel nesting);
- medisinsk og biologisk forskning;
- i beregninger av systemer med tilbakemelding eller ikke-stasjonære systemer (når sluttresultatet skal overføres til kildedata og beregningen gjentas).
I dag brukes RPA-løsninger aktivt i næringslivet for å automatisere prosesser og arbeide med data. Rutinen til en kontorarbeider, en ingeniør og en vitenskapsmann har mye til felles. Vi har vist at roboter er nyttige i ingeniørfag og vitenskap.
La oss oppsummere inntrykkene våre.
- Allsidighet – ja, RPA er et universelt verktøy.
- Lett å lære – ja, enkelt og tilgjengelig, men du trenger et språk.
- Utviklingshastighet - ja, algoritmen settes raskt sammen, spesielt når du får taket på å jobbe med opptakere.
- Å avlaste deg selv fra rutine - ja, det kan virkelig gi fordeler i store oppgaver.
Kilde: www.habr.com