ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ РЕЗАНИЯ

USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO OPTIMIZE CUTTING PROCESSES

Isa Iskakov

Student, NAO Kokshetau Shokan Valikhanov University, Kazakhstan, Kokshetau

Saule Abdrakhmanova

Senior lecturer, Scientific supervisor NAO Kokshetau Shokan Valikhanov University, Kazakhstan, Kokshetau

Аннотация. В данной статье рассматриваются возможности применения искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации процессов резания в машиностроении. Раскрываются основные преимущества использования ИИ, такие как прогнозирование износа инструмента, автоматический подбор режимов обработки и адаптивное управление в реальном времени. Приведены практические примеры внедрения ИИ на производстве и достигнутые результаты. Также проанализированы существующие трудности и перспективы дальнейшего развития технологии. Сделан вывод о высокой эффективности и актуальности интеграции ИИ в современные производственные процессы.

Abstract. This paper explores the application of artificial intelligence (AI) in optimizing cutting processes in mechanical engineering. The main advantages of AI implementation are highlighted, including tool wear prediction, automatic selection of cutting parameters, and real-time adaptive control. Practical examples of industrial AI integration and the resulting improvements are presented. Current challenges and future development prospects are also analyzed. The study concludes that AI has high potential and relevance for increasing the efficiency of modern manufacturing systems.

Ключевые слова: искусственный интелект (ИИ) , износ инструмента , автоматический подбор инструметов , адаптивно время .

Keywords: artificial intelligence (AI), tool wear, automatic tool selection, real-time adaptation.

Введение

Современные промышленные предприятия стремятся к максимальной эффективности и качеству производственных процессов. Одной из ключевых операций в машиностроении является процесс резания, от которого напрямую зависят точность деталей, срок службы инструмента и производственные затраты. В условиях высокой конкуренции и требований к автоматизации, становится актуальным внедрение новых технологий для повышения эффективности обработки.

Искусственный интеллект (ИИ) всё активнее внедряется в различные сферы промышленности, включая металлообработку. Использование ИИ для оптимизации процессов резания открывает возможности для автоматического подбора режимов, прогнозирования износа инструмента и адаптивного управления оборудованием в реальном времени.

Цель данной работы — рассмотреть современные подходы применения ИИ в процессе резания, выявить его преимущества и потенциальные области применения, а также обозначить перспективы дальнейшего развития данной технологии в промышленности.

Использование искусственного интеллекта для оптимизации процессов резания

1. Классические методы резания

Процесс резания представляет собой механическое удаление слоя материала с заготовки при помощи режущего инструмента. Основные параметры, определяющие эффективность резания, включают скорость резания, подачу, глубину резания и тип используемого инструмента. Наиболее распространены методы обработки на станках с ЧПУ, фрезерование, точение и сверление.

Традиционный подход к выбору режимов резания основан на нормативных таблицах, рекомендациях производителей инструмента и опыте операторов. Однако такие методы не учитывают в полной мере индивидуальные особенности материала, состояния станка или окружающих условий, что может приводить к снижению точности обработки, преждевременному износу инструмента и увеличению производственных потерь.

2. Искусственный интеллект в промышленности

Искусственный интеллект в промышленности используется для анализа больших объемов данных, принятия решений, автоматизации процессов и оптимизации производства. Основные технологии включают машинное обучение, нейронные сети, компьютерное зрение и предиктивную аналитику.

В машиностроении ИИ применяется для контроля качества продукции, предиктивного технического обслуживания оборудования, анализа производственных данных и оптимизации технологических процессов. Одним из наиболее перспективных направлений является использование ИИ для оптимизации процессов резания, что позволяет значительно повысить эффективность и надежность обработки.

3. ИИ в оптимизации процессов резания

Применение ИИ в резании позволяет анализировать данные, поступающие от датчиков на станках (вибрация, температура, звуковой фон, сила резания), и на основе этих данных прогнозировать износ инструмента, определять оптимальные режимы резания и оперативно реагировать на изменения в процессе.

Машинное обучение может быть использовано для построения моделей, которые предсказывают, при каких условиях инструмент изнашивается быстрее. Это позволяет заранее планировать его замену и избегать поломок. Кроме того, ИИ может автоматически подбирать параметры обработки, адаптируя их под конкретную заготовку и условия обработки. Такие адаптивные системы позволяют улучшить точность, сократить время на переналадку оборудования и снизить издержки.

Существуют решения, где нейросети обучаются на реальных данных с производства и затем управляют режимами резания в реальном времени. Это обеспечивает максимальную производительность при сохранении качества, а также продлевает срок службы инструмента.

В отличие от фиксированных алгоритмов, ИИ-системы могут самообучаться и адаптироваться к новым условиям, что делает их особенно ценными в условиях серийного или мелкосерийного производства, где часто меняется номенклатура продукции.

4. Примеры и кейсы

Одним из практических примеров применения ИИ в резании является использование нейросетей для прогнозирования износа фрез при обработке твердосплавных материалов. На предприятиях, оснащённых датчиками вибрации и температуры на шпинделях станков с ЧПУ, данные в режиме реального времени поступают в систему машинного обучения, которая определяет, когда произойдёт критический износ. Это позволяет сократить простой оборудования и снизить расходы на инструмент.

В другом случае, компания-производитель деталей для авиационной промышленности внедрила систему, автоматически подбирающую режимы резания на основе анализа характеристик заготовки, материала, инструмента и предыдущих производственных данных. В результате было достигнуто снижение времени обработки на 15%, а количество бракованных изделий уменьшилось на 30%.

Подобные примеры доказывают, что использование ИИ в обработке металлов уже приносит практическую пользу, повышая конкурентоспособность производства.

5. Проблемы и перспективы

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение ИИ в процессы резания сопровождается рядом сложностей. Во-первых, для обучения моделей требуются большие объемы достоверных данных. Во-вторых, необходимы специалисты, обладающие знаниями как в области обработки, так и в области ИИ. Также не каждое оборудование оснащено нужными датчиками и интерфейсами для интеграции ИИ-систем.

Тем не менее, развитие технологий Интернета вещей (IoT), доступных облачных платформ и open-source инструментов машинного обучения делает внедрение ИИ всё более доступным. В перспективе возможно создание полностью автономных станков, способных самостоятельно адаптироваться к условиям обработки и обеспечивать наилучшее качество без участия человека.

Заключение

Использование искусственного интеллекта в процессах резания открывает новые возможности для повышения производительности, качества и экономичности производства. ИИ позволяет автоматически подбирать оптимальные режимы обработки, прогнозировать износ инструмента и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Несмотря на некоторые сложности внедрения, потенциал данной технологии высок, и в ближайшие годы она может стать стандартом на современных производственных предприятиях. Интеграция ИИ в технологические процессы является важным шагом на пути к умным фабрикам и полной цифровой трансформации промышленности.