佐治亚理工教授 Thomas Kurfess 揭示 5 轴 CNC 加工未来

佐治亚理工学院加工专家兼研究员 Thomas Kurfess 博士开发出算法，通过自动刀具路径生成大幅提升 5 轴机床产能。此处我们与 Kurfess 对谈，探讨行业最新进展及加工未来走向。

几十年前单维度加工相对直观，只需决定行程、进给和转速。如今 CNC 设备能力更先进。5 轴加工允许制造商沿五个不同轴同时移动切削刀具 —— 从而制造高度复杂的零件和设计。

创新才刚开始扩展，佐治亚理工学院教授、流体动力与运动控制 HUSCO/Ramirez 讲席教授 Dr. Thomas Kurfess 发现。他的工作聚焦于面向复杂产品生产和优化的先进制造系统设计与开发。

他研究 5 轴机床自动刀具路径生成算法 —— 该能力可通过减少用户交互和刀具路径准备时间大幅提升生产率。Kurfess 还研究了量化先进刀具几何磨损的不足之处 —— 他曾正式在白宫工作。2012 至 2013 年，他在奥巴马总统领导下担任白宫科技政策办公室先进制造助理主任。

我们与 Kurfess 对谈，讨论多轴加工现状及未来走向。

您研究过 5 轴机床自动刀具路径生成。能谈谈过去、现在和未来的挑战吗？

KURFESS: 我在小机床车间长大；那时是 NC，数控。快进到未来，我们进入 5 轴加工时代。2 或 3 轴铣削相对直观，但 5 轴下，东西在不同角度摆动，编程有时很难。诚实说，我们在机床上的编程能力从 1980 年代起未必改善，仍需经验极丰富的高技能程序员完成极复杂任务。这与 3D 打印形成鲜明对比 —— 后者被视为下载文件即打印。学生常问：“为何不直接 3D 打印零件？”但当你走进拥有数百万机床资产的真实工厂，你会利用那些机床，因为它们在且难以轻易或廉价替代。行业仍有路要走。此外，增材制造通常做塑料件。虽可做金属结构，但有局限。我们推动先进机床编程的关键技术之一是图形处理单元 (GPU)。

能详细说说 GPU 吗？

KURFESS: If you buy a computer with a graphics board, it'll have a GPU. While gaming is the primary market, we use that capability to generate our 5-axis machining trajectories … The GPU is like a little super computer and gives us gaming-like interfaces for programming, taking a significant cognitive load off the human programmer. With supercomputing capabilities of the GPU, we can look at all of the different prospects out there and a wide variety of scenarios even the expert programmer wouldn't have the time to consider. G-code has gotten us far, but it's limiting and this technology is going to rapidly move us well beyond anything that we see today.

您如何看多轴加工及加工整体的未来？

KURFESS: 我预测几点。第一，我们将致力于让机床更易编程。第二，虽多人说将全自动化，我不完全认同。有人给我提了洗碗机类比。我这辈子不信会见到洗碗机自动卸载，因为装卸需要专业知识和复杂性。机床同理 —— 我们需帮助程序员做选择，如用哪把刀、在全 5 轴连续模式下编什么姿态。最后，我看到向类似游戏系统的图形用户界面转变。那些界面能提高生产力，且当前劳动力如我孩子擅长用那些游戏界面。

这些机床哪些方面今天被低估利用了？您对充分利用它们有何建议？

KURFESS: 关键在于充分利用高端机床 —— 大问题在于培训。我们紧邻社区学院和技术学院，但它们为这些复杂机床提供副学士级培训既困难又昂贵。教学实验室放台 50 万美元机床成本高得吓人，但培训至关重要，尤其多轴加工。企业培养人才也难，一旦某人擅长，留住他们更难。简而言之，他们太抢手了。

您开发算法受益于自动刀具路径生成。讲讲该研究及试图克服的挑战。结果如何？自动刀具路径生成现状如何？您认为它将走向何方？

KURFESS: 关于刀具路径生成，我们用体素而非像素。体素是 3D 像素，我们将设计体素化。进行数字体积处理，这是 GPU 的天然格式。从 CAD 模型中取出零件设计并体素化，以便在 GPU 上处理。这种方法适合加工零件和混合机床（机床上的增材制造，增材与减材结合）。公司开始在更高端问题上越来越多使用体素。缓慢但坚定，体素正渗透到各类产品。佐治亚理工二年级设计构建课程，学生用基于云的高性能计算平台上的体素工具设计车削件，他们爱不释手。他们用的系统比现有任何系统快数量级；绘图过程中实时获得零件能否用当前安装刀具包在车床上生产的反馈。

您也研究过复杂几何中刀具磨损量化。讲讲该研究及发现。

KURFESS: 我们在该领域做大量工作，但说说最大突破：我们在加工一种极难加工的先进镍基超合金。难达成目标几何，也担心破坏零件晶粒结构。加工时可对表面造成热损伤（裂纹、亚表面损伤等）。源于热相关问题，热造成最大损伤。此例中，我们获新陶瓷刀片试用，给出的转速疯狂高 —— 高到需找机床合作伙伴问能否换更高转速主轴。因用陶瓷，为避免冷却液导致刀片热冲击碎裂，我们避免用冷却液。尽管高速，无冷却液效果惊人。事实上，我们加工太快，击败了热传递率 —— 热量来不及进入零件。加工完摸零件是凉的。这最小化了亚表面损伤。我们消除了零件热损伤，以显著更高金属去除率运行，且切屑无冷却液负载，回收更容易。

您如何看制造业技能缺口？如何看待及认为如何改善？各规模制造商应采取何措施寻找未来所需人才？

KURFESS: 技能缺口真实存在。现在孩子不像我们 20-30 年前那样热衷编 G 代码。当然，我们那代高级游戏是 Pong，我们打纸带！下一代劳动力更图形化导向，拥有不同技能组合。转向更多图形界面有助于真正吸引下一代。许多人觉得当机床操作员或工程师必须是数学天才。现实是不需要天才……只需擅长且喜欢。此外，我担任 SME 主席，看到面向运营的下一代培训产品如 Tooling U-SME 真正吸引新老劳动力进行技术培训和开发。采用的方法是最先进、引人入胜且高效的。此外，培训开始变得针对性和个性化。我们正进入机床知道您是否受过适当培训并推荐培训以改进您运行和利用机床方式的领域。此外，我们离根据您在 3 轴机床上的表现推荐您受培训晋升为 5 轴机床操作员不远了。

您认为制造商在缩小技能缺口中应扮演什么角色？

KURFESS: 关乎终身学习。需文化变革，让劳动力和雇主理解持续终身培训是通往更盈利运营和长久、安全、成功职业生涯的路径。必须让所有人进入持续培训是好事的模式。实话实说，若 30 年没学新东西，您将成技术恐龙，我们知道恐龙下场！保持技能更新对保持相关性至关重要。

您的背景显示曾在汽车业工作。能谈谈那段经历、所做工作及您如何看当今汽车业及未来？

KURFESS: 1994 至 2005 年我在佐治亚理工。2005 年我在克莱姆森大学国际汽车研究中心启动学术研究项目。总体而言，用 2 和 3 轴加工生产简单零件相对直观。但涉及 5 轴零件时，我们真正产生差异。再次，高端复杂工作是受过高度训练者真正发光、拿高薪的地方！

还有其他您密切关注的特定垂直行业创新吗？哪些制造业创新有跨界影响力？制造商真正应关注什么？

KURFESS: 担任奥巴马总统先进制造技术联络人，在科技政策办公室工作时，我获得绝佳视角。跨党派制造业都关键。几周前我向小组委员会作证，强调物联网对制造商的重要性。我们看到机床提取大量产品和工艺信息。这不仅有助于制造更好产品和高效工艺，还能改善就业机会和现代劳动力竞争力。该小组委员会每位代表都理解并支持推进此类技术和能力。

就自动化而言，您认为技术进步能否用更少工人弥合技能缺口？

KURFESS: 随自动化增加，我们将需要技能更高但人数更少的员工。一旦员工从事高端轴编程，公司会意识到这些机床更好，会买更多 —— 最终需要更多人。当然，人仍是工作核心，因为人做所有编程。无论对整体劳动力还是个人，关键在于终身学习和理解这些机床将把人带入更高能力层级。低技能工作会消失，但我们将看到高技能、高薪岗位显著扩张！

最后，谈谈高性能加工。该领域有何新创新发展？

KURFESS: 关键在于控制器。易用性、连接性……整合所有信息……那是未来。完胜那仍像我第一台 PC 的 80 年代 CNC 控制器！

您的车间采用 5 轴加工了吗？面临什么挑战 —— 会乐于用自动刀具路径生成器编程吗？请在下方评论区告知。