面向未来的机加工人:掌握编程技能驾驭自动化浪潮
编程是当今机加工核心。无论行业走向如何,保持更新、致力于终身学习至关重要。未来的机床程序员是代码开发者、系统集成商,还是人工智能赋能者?
机加工未来将自动化到何程度?机加工功能将变得多么"罐装化"或"基于特征"?
有人主张必须向基于特征方向发展,以应对预期技能短缺。自动化正在发生——但需要人工干预维护、故障排除和编程。行业会完全由自动化运行吗?不大可能。
"有个绝佳洗碗机类比:我有生之年不信您会见洗碗机自动卸载,因装卸涉及专业知识与复杂性,"佐治亚理工学院教授、HUSCO/Ramirez流体动力与运动控制杰出讲座教授Dr. Thomas Kurfess在Better MRO问答中说。
"机床同理——我们需通过帮助程序员做选择(如选用何种刀具、全5轴连续模式下编程何种姿态)让机床更易用,"Kurfess博士解释。
编程语言可能演进以更好利用图形处理单元(GPU)算力,如高端游戏系统所见。部分加工可能变易——但为保持技能领先、赚取更高薪酬,编程与深度技术理解对机加工人从未如此重要。
Better MRO采访行业与学界内部人士,探讨编程及其他影响行业的技能与技术。
当今CNC机床编程面临的挑战
切削策略、冷却、CAM软件、机床等诸多领域持续演进。这些要素的集成协同亦在演进。
技术时间线不总同步:CAM软件可能未就绪最新机床或刀具创新,程序员需理解如何最佳操控、细化所需几何形状,NASCAR技术学院(隶属通用技术学院)CNC讲师Ronnie Brittain解释。
"我认为CNC技术员今日面临的最大挑战之一是尝试将自动化集成进流程,"Brittain说。"也许您有机器人或龙门加载器上下料、搬运工件。它必须能与CNC机床通讯。这两种编程语言差异巨大。"
Brittain曾任职高度自动化整车厂,亲眼见证机器人技术员与CNC程序员为排查系统集成故障而协作。
"越来越多公司试图让这成为单人工作……因此要求机加工人理解更多、提升技能,懂得如何让机器人、CNC及各类设备协同工作,"Brittain说。
机器人技术也进入小型职业车间——主要为满足生产需求、实现机床"无人值守"24/7运行,Brittain说。这需要不同程序员技能集创建此类自动化。
"制造业、特别是编程面临的挑战是变异性……看刀具-几何比,切削零件的方式近乎无限,"Paperless Parts CEO Jason Ray说。"许多人认为零件几何形状极其独特、几何变量极多。我虽承认很多,但职业车间通常专业化。"
Ray认为行业将开始看到更多数据与机器学习应用于标准化数据集(如刀具路径、几何形象),让事情变简单。
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机床数据的机遇与可重复性的价值
近未来,数据有望驱动让职业车间生活更轻松高效的商业决策。制造业面对海量数据非新鲜事。
"制造商长期面对组织内海量数据流,"MachineMetrics联合创始人Eric Fogg在博客写道。"挑战在于找到实用方式利用数据,将其转化为竞争优势——而非仅占服务器空间。"
经验而非数据驱动当今多数职业车间决策与竞争优势,Ray说。
"因数据未真正可获取,因其高度孤岛化。但随云解决方案推进,我们将能跨数据、跨加工策略洞察:特定刀具如何表现、特定机床特定主轴转速,"Ray说。
这正在发生。Ray举BlueSwarf例:执行机床振动分析——可识别谐波特征,帮助制造商更好理解车间特定独特机床能力。
"我信您将开始见到类似乐高积木的模块,如您见过人类与代码、Python代码片段交互。这些积木将更普及。相同切削策略适用时,人们将越来越多使用它们,"Ray说。
深度阅读。需求上升。阅读"CNC机床编程:高阶技能需求旺盛"。
直面自身技能缺口:技术技能与编程的价值
技术技能与工艺技能真能助当今职业车间机加工人增收。傻瓜式加工已成过去。今日与未来增收需什么?持续追求技术知识。
"高技能员工拥有大量技术知识,成为大多数车间巨大资产,非因老板痒于往您口袋塞钱;远非如此,"Mastercam顾问、CNC编程专家Colin Gilchrist在LinkedIn Pulse帖子中写道。"您通过让他们赚更多钱成为资产。您通过比隔壁车间更好更快生产零件让车间赚更多钱。我拿高薪因我拥有他人不具备的多种技能;我的知识让我有价值。"
Gilchrist在LinkedIn撰写多篇文章分享经验知识——擅长解释如何将技能脱颖而出。
他常谈终身学习价值、机加工团队协作重要性。也不避讳技术技能需求,含学习G代码、M代码和Macro B(机床控制器编程语言)。
Macro B允许机加工人"存储和检索变量",含刀具长度、刀具半径补偿值、工件偏移和参数设置。
"使用Macro B在程序中编写逻辑,允许做'循环直至条件满足'或'条件满足时跳转至另一位置'等,"Gilchrist注记。"许多情况下,可设置测试检查机床问题并报警提醒潜在碰撞。"
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