• Úvod
  • Odborné články
  • Využití programů CAE a optimalizace vstřikování termoplastů, Lubomír Zeman, část 1.

Využití programů CAE a optimalizace vstřikování termoplastů, Lubomír Zeman, část 1.

Využití programů CAE a optimalizace vstřikování termoplastů, Lubomír Zeman, část 1.

Přinášíme vám ve třech částech odborný článek o problematice využití programu CAE a optimalizaci vstřikování termoplastů, od pana Lubomíra Zemana ze společnosti PLAST FORM SERVICE, s.r.o.

Na úvod si definujeme pojem CAE – Computer Aided Enginnering. CAE je metoda pro využití počítačového softwaru k usnadnění inženýrské analýzy a optimalizaci. Termín CAE obecně zahrnuje simulace, validace a optimalizace výrobků a výrobních nástrojů. V informačních sítích se jednotlivé CAE systémy považují ze jeden uzel sítě implementovaný do celkové informační sítě, přičemž každý samostatný uzel může komunikovat s ostatními uzly v síti.

Termín CAE se dříve používal, v širším slova smyslu, pro využití výpočetní techniky v inženýrské praxi obecně, tj. nejen pro inženýrské analýzy a optimalizace, jak je uvedeno výše. Pro širší využití výpočetní techniky v inženýrské praxi se dnes používají zkratky CAx a PLM – Product Lifecycle Management, proces řízení komplexního životního cyklu produktu, od jeho prvního konceptu – návrhu – přes detailní návrh, výrobu a poprodejní servis.

Při simulacích a modelování se studuje nějaká věc, respektive možné varianty nějaké věci, přičemž slovo „věc“ chápeme jako nějaký objekt hmotného světa, jako objekt, který existuje, nebo o kterém uvažujeme, že by mohl existovat, ale ještě není definitivně rozhodnuto o jeho konečné podobě.

Podstatou modelování je náhrada zkoumaného systému jeho modelem, přičemž cílem je získat pomocí pokusů s modelem informace o původním zkoumaném systému.

Simulace je technika, při níž se zkoumaný dynamický systém – dynamický = systém je v každém okamžiku své existence v jistém stavu – nahradí jeho modelem, se kterým se provádějí experimenty pro zjištění informací o původním zkoumaném dynamickém systému. Cílem experimentů je lepší pochopení chování studovaného systému nebo posouzení různých variant činností systému.

Modely obvykle dělíme do dvou základních skupin:

- fyzické modely – jsou hmatatelné, vycházejí z fyzikální nebo geometrické podobnosti mezi modelovaným systémem a modelem
- matematické modely – jsou to abstraktní, virtuální modely, neumožňují provádět experimenty fyzikální podstaty, ale umožňují zkoumat jevy pomocí matematického popisu jejich průběhu

Matematický model musíme implementovat do vhodného prostředí – v našem případě se jedná o speciální simulační prostředí, které umožňuje použití modelů, provádění jejich analýz a dokumentaci bez nutnosti velkých programátorských znalostí.

Pro implementaci modelů do simulačního prostředí se používá metoda MKP – Metoda konečných prvků (FEM – Finite Element Method; FEA – Finite Element Anylysis).

Metoda vychází z Lagrangeova principu, který říká, že těleso je v rovnováze, jestliže celková potenciální energie deformace soustavy je minimální. Metoda MKP  má tři kroky – preprocesor (příprava modelu, jeho diskretizace), výpočtový modul a postprocesor (zobrazení). Geometrický CAD model (plně objemový) se diskretizuje, tj. provede se nahrazení nekonečného objemu CAD modelu konečným počtem prvků, respektive uzlových bodů. Tím se pro každý diskrétní bod získají tři rovnice pole posuvů ve směrech x, y, z a počítá se pole deformací (6 rovnic) a pole napětí (6 rovnic). Funkce posuvů se nahradí polynomem, zavedou se okrajové podmínky a řeší se lineární algebraické rovnice z nichž vyjde výpočet deformací a napětí pro jednotlivé uzlové body. Posledním krokem je, obvykle, grafické zobrazení vypočtených dat na modelu, případně s výpisem vybraných hodnot.

Systémy CAE jsou silnými nástroji pro ověřování, řešení problémů a jejich analýzu, ale stále existují dva, protichůdné, názory. První říká, že dostatečně přesné výsledky přicházejí poměrně pozdě v cyklu předvýrobních etap – v cyklu návrhu výrobku – na to, aby mohly návrh účinně ovlivnit a druhý názor zase, obvykle nekriticky, se snaží vydávat výsledky analýz a optimalizací za jedinou cestu, kterou se máme vydávat. Domnívám se, že v tomto případě, vždy musí platit „Důvěřuj, ale prověřuj“, to znamená vždy výsledky CAE procesů je nutno prověřit „zdravým selským inženýrským úsudkem“.   

Systémy CAE se obvykle propojují se systémy CAD – Computer Aided Design, respektive Drafting – počítačem podporované projektování, kreslení, navrhování a CAM – Computer Aided Manufacturing – počítačem podporovaná výroba, případně programy obsahující nějakou formu správy dat – PDM – Product Data Management. Tak vznikají komplexní CAx systémy, které umožňují vytvářet plně funkční virtuální prototypy – technologie DMU – Digital MockUp. Do této skupiny programových vybavení řadíme, například, programové balíky CATIA, Inventor, Pro/Engineering, Solid Edge, SolidWorks, VISI CAD a další.

Do CAx systémů jsou v poslední době zabudovávány také systémy, které sledují a provázejí daný produkt od jeho vzniku až po ukončení jeho životnosti. Jde o systémy PLM – Product Lifecycle Management, jejichž účelem je koordinovat a řídit toky dat mezi výrobci, zákazníky a dalšími systémy tak, aby daný produkt byl sledován a plnil svoji funkci po celou jeho životnost.

Průmysl 4.0 a využití softwarů CAE při optimalizaci procesu vstřikování termoplastů

Průmysl 4.0 je označení pro tzv. čtvrtou průmyslovou revoluci. Obecně se slovem revoluce označují doby, kterým předcházel nějaký zlom - průmysl se při revoluci orientuje jiným směrem, začíná využívat nové poznatky, zařízení, atd. Revoluce se netýkají jen výrobních procesů, ale týkají se i výrobků a s nimi spojenými postupy.

V dnešní době rozeznáváme již čtyři průmyslové revoluce:

- Průmysl 1.0, první průmyslová revoluce, konec 18. století, zavádění mechanických výrobních zařízení poháněných vodou a párou, manufaktury, rok 1784 - první mechanický tkalcovský stav
- Průmysl 2.0, druhá průmyslová revoluce, počátek 20. století, zavádění hromadné výroby založené na oddělení pracovních úkonů, pásová výroba, využívání elektrické energie, spalovací motory, rok 1870 - první pásový dopravník
- Průmysl 3.0, třetí průmyslová revoluce, 70. léta minulého století, zavádění elektroniky, mikroprocesory, počítače, automatizace výrobních linek, rok 1969 - první  programovatelný logický automat Modicon 084
- Průmysl 4.0, čtvrtá průmyslová revoluce, první teze v letech 2011 až 2013, zavádění kyberneticko-fyzických systémů, CPS – Cyber Physical System

Zeman 
  

Výzvy a požadavky na průmysl v současné době kladené, což v nemalé míře platí i pro obor vstřikování termoplastů, je možno shrnout do čtyř oblastí:

- zkracování doby dodání výrobku na trh

     - zkracování inovačních cyklů
     - zvětšující se komplexicita výrobků – integrace více funkcí do jednoho dílu 
     - požadavky na zpracování velkého objemu dat

- zvyšování flexibility

     - kolísání požadavků trhů
     - poptávky po výrobcích se stále více individualizují
     - individualizace hromadné výroby

- tlak na vysokou produktivitu výroby
- zvyšování účinnosti výroby

      - požadavky na snižování výrobních nákladů
      - snižování energetické náročnosti výroby     
      - tlak na zvyšování využití materiálových zdrojů

- tlak na neustálé zvyšování kvality jak výroby, tak i výrobků, jejich užitných vlastností

Obecně lze říci, že Průmysl 4.0 se již odehrává, současný digitalizační trend to ukazuje. Jde o kompletní propojení všech úrovní tvorby přidané hodnoty - od vývoje po logistiku, při začlenění automatizace do všech procesů výroby dílu, v našem případě výstřiku z termoplastů.

Spolu s automatizací je jednou z hlavních součástí čtvrté průmyslové revoluce internet věcí – IoT (Internet of Thinks). Jeho základní myšlenkou je vytvářet digitální – virtuální - dvojčata materiálních objektů tak, že dvojče je identifikováno IP adresou a uloženo někde na internetu v cloudovém serveru. Digitální dvojče umožňuje mít o materiálním objektu více informací než vznikne při jeho fungování. Důsledkem, ale je vznik velkého množství dat – big data – která je nutno zpracovat do rozhodovacích pravidel – smart data.

Výrazně s tím budou souviset i změny na pracovním trhu - málo kvalifikované pozice, kterých je ve vstřikování poměrně dost – operátoři obsluhující vstřikovací stroje - budou ohroženy – převzetí jejich práce stroji, periferními zařízeními – poptávka po vysoce kvalifikovaných pracovnících naopak rapidně vzroste.

Koncept Průmyslu 4.0 obsahuje, mimo jiné, i tyto aspekty, které se propojují se systémy CAD – CAM a CAE:

- propojení reálného a virtuálního světa – propojení návrhu výrobku s návrhem výrobního postupu
- propojenou síť informací umožňující flexibilní výrobní procesy s přístupem k informacím ze všech částí firmy a dodavatelsko - odběratelského řetězce a to v reálném čase

Při vstřikování termoplastů je přístupů spadajících pod pojem Průmysl 4.0 v celém výrobním řetězci celá řada. Začít můžeme od nabídkového řízení pomocí aplikací využívajících internet, předávání informací, technických podkladů a dalších potřebných dokladů, měřících protokolů, poznatků, zkušeností, připomínek k procesu, zpětných vazeb, apod. po síti.

Dále je to práce ve virtuálním prostoru – simulační výpočty, zhmotnění virtuálních dat pomocí technologií Rapid Prototyping, nejčastěji aditivními technologiemi s využitím různých postupů 3D tiskáren.

Na druhém konci výrobního řetězce je možno pracovat s různými způsoby označování výstřiků, kdy pod konkrétním označením je možno nalézt nejen fyzický díl, ale i jeho historii a všechny potřebné nebo požadované údaje (například doklady o prvním vzorování PPAP, PSW, hodnocení FMEA – analýza možností vzniku vad a jejích následků, měrové protokoly, včetně například návazností, montážních postupů (dílu, který se montuje se do nějaké montážní podskupiny nebo  výrobku), apod.   

Průmyslu 4.0 se týká i normalizace a další unifikace v procesu technologie vstřikování. EUROMAP – European Plastics And Rubber Machinery – sdružení evropských výrobců strojů na zpracování plastů v souvislosti s Průmyslem 4.0 definovalo nové rozhraní pro integrovanou výrobu, pro komunikaci mezi strojem a jeho periferiemi. Jedná se o rozhraní OPC – UA, definované v normě Euromap 77.

OPC – United Architecture je novým průmyslový M2M – Machine-to-Machine – komunikační standard. Jde o technologii založenou na obecně používaných komunikačních standardech a je možno ji zabudovat do všech zařízeních potřebných v technologii vstřikování v nejširším slova smyslu.

Jedním z nejdůležitějších kroků při vstřikování termoplastů je vývoj výstřiku a na něj navazující výroba vstřikovací formy. Zde, jako již mnohokrát dříve, musím uvést, že bez konstrukce výstřiku, která odpovídá zásadám technologičnosti konstrukce výstřiků z termoplastů a stanovení rozměrové a tvarové přesnosti odpovídající reálnému použití výstřiku, není možno dosáhnout efektivního výsledku, tj. výroby výstřiků s požadovanými kvalitativními znaky a to ani za použití všech možných přístupů odpovídajících zásadám Průmyslu 4.0.

Uvedené plně zapadá i do kvalitativních systémů automobilového průmyslu, kde bylo v sedmdesátých letech minulého století zavedeno striktní sledování kvality s koncepcí ZD – Zero Defects, nebo-li 0% ppm zmetků – tedy bezporuchová výroba, která znamená, že každý výrobek, kvalitativně vyhovující, má být vyroben na první pokus – na zmetek se tedy nemá přijít až na konci výrobního řetězce (na montážní lince), ale zmetky by neměly vznikat v žádném výrobním procesu. To je při vstřikování termoplastů více méně utopický požadavek a, bohužel, se musíme smířit s tím, že výstřiky je nutno třídit na konci výrobního procesu, přičemž je samozřejmou snahou každé vstřikovny zabránit tomu, aby se chyba udělala v průběhu výroby, kam řadíme i předvýrobní etapy výroby výstřiků. Musíme si uvědomit, že kontrola kvality cenu výstřiku výrazně zvyšuje a většina vyrobených výstřiků z termoplastů, které neodpovídají požadavkům kvality je neopravitelná a končí svůj životnostní cyklus jako vyřazený zmetek.

Lubomír Zeman 
  

Vstřikování termoplastů – modelování a simulace – přístupy

Konstatování – znalost principů modelování a simulačních nástrojů je podmínka nutná, nikoliv postačující

Modelování a simulace předpokládají značné multidisciplinární znalosti o modelovaném procesu na jedné straně a na druhé straně o vhodných simulačních nástrojích. Je tedy nasnadě principiální otázka – je cestou úspěšného řešení vytváření týmů propojujících obě strany téže mince – znalost procesu a znalost simulačních nástrojů, nebo snaha mít nebo vychovávat odborníky, kteří se orientují v technologickém procesu vstřikování termoplastů, ve vazbě na konkrétní vstřikovnu a zároveň v metodách simulací a modelování?

Obecně je možno konstatovat, že se neustále zkvalitňuje nabídka modelovacích a simulačních nástrojů – programů. Jsou stále intuitivnější a zejména mladí pracovníci berou tyto aplikace jako přirozený nástroj pro svou práci. Pravděpodobně je to způsobeno i tím, že mají od raného věku zkušenost s vytvářením virtuálních světů a simulováním různých procesů v podobě počítačových her.

Zde ovšem začíná platit konstatování, že je to pouze podmínka nutná, ale nikoliv postačující – viz první věta této kapitoly. K tomu, aby požadovaná simulace byla komplexní a v praxi využitelná je potřeba mít i odborníka na simulovanou technologii, v našem případě na technologii vstřikování termoplastů a to pokud možno ve velmi širokém záběru. Záběru od znalostí výběru vstřikovacích materiálů – jejich základních vlastností a oblastí použití, technologičnosti konstrukce výstřiků z termoplastů, základů konstrukce vstřikovacích forem - úkosy, dělící roviny, umístění vyhazovačů, vtokové systémy až po vlastní technologický proces vstřikování termoplastů, včetně hodnocení kvality vyrobených výstřiků.

Současným problémem uvedeného přístupu, tj. týmová spolupráce pracovníků ovládajících simulační postupy a pracovníků se znalostí technologie vstřikování termoplastů i přístupu, který preferuje odborníka s multidisciplinárními znalostmi je, že se jedná o běh na velmi dlouhou trať a to jak z časových hledisek i z hledisek financování a v prvním případě jde i o komunikaci a motivaci, včetně řízení – management - týmu. Jedná se o komunikaci lidí s rozdílnými způsoby vzdělání.

Určitým způsobem řešení výše naznačených problémů je využití takových algoritmů v simulačních programech, které analyzují problémy při eliminaci znalostí programování, tj. umožňují s daným programovým vybavením pracovat s využitím běžných nástrojů uživatelského rozhraní. Uživatel tedy nemusí znát detaily programu „za oponou“, ale může se zaměřit na to, jak získat vypovídající výsledky, generovat analýzy a předpovědi a tyto presentovat v pochopitelném, zejména vizualizovaném prostředí. Při tom by se, ale nemělo zapomínat, že základní porozumění problematice modelování a simulací by mělo být součástí každého technického vzdělání, což napomůže efektivnímu využívání simulací.     

Simulační nástroje se, s větším nebo menším úspěchem, v oboru vstřikování termoplastů využívají již od osmdesátých let minulého století. Problémem je, že se jedná o simulaci, i když velmi významnou, jednoho kroku procesu - vývoj výstřiku a z něho vyplývající konstrukce a výroba vstřikovací formy. Prozatím, není přímé zapojení výsledků optimalizace tohoto kroku procesu propojeno do optimalizace celého procesu, například využití technologických dat optimalizovaného řešení k nastavení základních technologických podmínek vstřikování při výrobě prvních výstřiků při oživování nové formy nebo propojení optimalizovaných technologických parametrů s hodnocením kvalitativních ukazatelů. Prozatím se tedy jedná o tzv. ostrovní řešení, bez návaznosti na celý technologický proces.      

Položme si otázku – co je největší překážka pro zavádění metod simulace a modelování?

Ze zobecněných mých zkušeností z našich vstřikoven to jsou tři hlavní překážky – nedostatek kvalifikovaných odborníků, nestabilní vstřikovací procesy (obvykle rozptyl vlastností vstřikovaného materiálu v čase) a mnohdy problematické vzorce chování některých provozních pracovníků. V některých případech k tomu přistupuje i otázka financí, která je ovšem snadno řešitelná využitím služeb firem specializovaných na zákaznická řešení simulací. A i zde si dovolím apelovat na kontrolu pomocí používání zdravého rozumu.     

Problémem je i mnohdy nepřístupnost výsledků simulací v rámci firmy (on-line nebo jinak) a i neznalost práce se získanými daty, případně i nechuť dělat změny. Součástí lidské přirozenosti je snaha chránit si své znalosti a držet se své komfortní zóny, na kterou jsme zvyklí.


Druhá
část článku bude zveřejněna 10.3.2020.

Ilustračné foto: ISPE, s.r.o.

  • autor:
  • Lubomír Zeman


Mohlo by vás také zajímat



 

Nejbližší výstavy a semináře