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Nistha Mitra, CEO e co-fondatrice di Neuramill, ci ha spiegato perché la programmazione CNC rappresenta ancora un collo di bottiglia, cosa significa trasformare il “know-how aziendale” in un software e come il suo team sta sviluppando un co-pilota per gli operatori CNC.
La Programmazione CNC come Problema di Fisica
Qual è oggi il problema principale della programmazione CNC?
Vedo la programmazione CNC come un problema di fisica dei corpi liberi che richiede competenze estremamente dettagliate in materia di modellazione 3D, scienza dei materiali e tutto ciò che ruota attorno alla lavorazione meccanica. Purtroppo, tutte queste conoscenze risiedono esclusivamente nella mente di chi lavora ed è molto difficile trasmetterle. Ci vogliono circa dieci anni affinché un programmatore CNC junior acquisisca la piena padronanza di questo processo.
Inoltre, non esiste un metodo strutturato per catturare queste conoscenze tacite e renderle ripetibili. Quando un operatore CNC esperto lascia l’azienda, porta con sé tutto quel know-how vitale.
Può approfondire un po’ questo aspetto?
Con il tempo, un operatore impara ad analizzare il file CAD, il file STEP e le tolleranze geometriche e dimensionali (GD&T) che riceve dal reparto di progettazione. Sulla base di ciò, è in grado di stabilire se un pezzo è lavorabile o meno e di individuare la giusta combinazione di materiali, macchine e utensili necessaria per produrre la parte rispettando le specifiche.
In questo ambito ci sono innumerevoli sfumature. Centinaia di tipi di utensili, diversi rivestimenti, variazioni nel numero di taglienti, lunghezze, diametri. Quale utensile è adatto a quale operazione? Se la tolleranza richiesta è stretta o larga, la sequenza delle operazioni cambia. Nel simulatore l’asportazione di truciolo è perfetta ma, nella realtà, se si rimuove il materiale vicino al centro di massa troppo velocemente, l’intero componente può subire deformazioni.
Un programmatore junior non può saperlo. Un operatore esperto ha vissuto questi problemi in prima persona ed è per questo che sa di non dover svuotare subito la tasca più grande.
E la cosa peggiore è che nessuno documenta questi errori. Io non posso imparare dai tuoi errori e tu non puoi imparare dai miei. Continuiamo a commettere tutti gli stessi sbagli più e più volte. La soluzione è un livello intelligente in grado di registrare queste decisioni, permettendoci di conservare le conoscenze acquisite.
Perché i sistemi CAM attuali non riescono a risolvere questo problema? Eppure dispongono del riconoscimento delle feature.
Innanzitutto, il riconoscimento delle feature geometriche non è in realtà la soluzione ottimale quando si tratta di parti complesse. Abbiamo dedicato molto tempo alla creazione del nostro classificatore CAD interno e abbiamo appena effettuato un benchmark in cui superiamo la maggior parte dei nostri concorrenti sulle parti complesse a cinque assi.
In secondo luogo, il software CAM fa esattamente ciò che promette: fa il CAM. Ti dice: “prendi tutte le decisioni e poi inseriscile nel sistema”. Non affianca mai l’operatore mentre compie quelle scelte. Non è possibile analizzare un file CAD all’interno di un sistema CAM con la stessa profondità garantita da un software pre-CAM.
Nel sistema non sono previsti controlli fisici. Ad esempio, se si usa un utensile con rivestimento in AlTiN su un pezzo in alluminio, si andrà a creare un tagliente di riporto (saldatura a freddo). Il CAM non ti avviserà mai di questo rischio. È l’operatore a dover fare questo controllo mentalmente. Ed è proprio questo il valore aggiunto che offriamo.
L’Integrazione Intelligente tra CAD e CAM
Quindi, cosa fa esattamente Neuramill?
Siamo il livello intelligente tra l’intento ingegneristico e le decisioni di produzione. Ci posizioniamo esattamente nel mezzo, a cavallo tra la ricezione del progetto e la generazione del codice NC. Il nostro software interpreta la geometria come feature fisiche e intenzioni di produzione, le associa a operazioni, utensili e piazzamenti (setup) validi, e poi ragiona in base a vincoli quali tolleranze, comportamento del materiale e accessibilità degli utensili, allo scopo di produrre un piano di lavorazione strutturato.
Neuramill analizza un componente complesso in pochi minuti, un’operazione che altrimenti richiederebbe venti ore. Tutto si basa sulle vostre preferenze. È possibile impostare le proprie regole affinché siano ripetibili per ogni lavorazione. E, quando siete pronti, vi aiutiamo ad automatizzare anche il CAM. Offriamo un plugin dedicato per i sistemi CAM, ma operiamo anche come soluzione autonoma.
L’idea è quella di creare un vero e proprio co-pilota per l’operatore CNC, non semplicemente di fare CAM o pre-CAM. I nostri prodotti futuri mirano a colmare il divario che separa il CAD direttamente dalla macchina utensile.
Qual è l’output effettivo generato?
Il nostro prodotto attuale restituisce un piano di produzione strutturato: una sequenza di operazioni basata sulla vostra strategia di bloccaggio (staffaggio), quale utensile attingere dalla libreria per ogni operazione, la stima dei tempi per ciascun utensile e le raccomandazioni sui parametri di taglio (velocità e avanzamento) basate sulla logica. Ogni decisione è completamente tracciabile. Il sistema mostra inoltre un punteggio di affidabilità basato su pezzi simili lavorati in passato, in modo che gli operatori possano valutare la fondatezza di ogni raccomandazione. Tutto questo si integra perfettamente nel vostro CAM.
Stiamo anche lavorando a un configuratore per automatizzare parzialmente il percorso utensile in base al comportamento desiderato, eliminando la necessità di cliccare manualmente su decine di facce e strategie.
In questo processo, vi forniamo anche una dashboard sul know-how aziendale. Mettiamo caso che un operatore modifichi velocità e avanzamento per un pezzo, e che il pezzo successivo sia molto simile. Se l’operazione viene ripetuta cinque volte di fila, la sesta volta il sistema suggerisce: “Hai ridotto la velocità e l’avanzamento rispetto ai parametri di base per gli ultimi cinque pezzi simili, dovresti farlo di nuovo”. Questa è la conoscenza tacita che viene registrata e resa disponibile per tutti i lavori futuri.
Cosa definisce un “pezzo simile”, considerando che ci possono essere innumerevoli variazioni dovute a piccoli dettagli?
Ci sono ovviamente alcuni concetti fondamentali. Potresti avere un pezzo identico, ma se è in lega di titanio anziché in alluminio, i parametri di lavorazione cambiano radicalmente. Poi ci sono feature come tasche aperte con fori all’interno, fori con lamature, geometrie complesse in generale.
Abbiamo ascoltato i nostri clienti e stilato un elenco degli elementi che considerano realmente quando dicono “questo è un pezzo simile”. Molto spesso, questi formidabili programmatori CNC dicono semplicemente “Lo so e basta”. E io chiedo: “Per favore, spiegami come fai a saperlo”. Ci è voluto del tempo, ma siamo riusciti a codificare ciò che avviene nella mente di un programmatore CNC.
Come vengono inserite le informazioni GD&T nel sistema?
Sfruttiamo un modello di visione artificiale in grado di estrarre i vari riquadri di controllo e le annotazioni direttamente dai disegni tecnici. È possibile collegarli alle feature di interesse. A volte in un file STEP non vengono nemmeno modellate le filettature. C’è solo un foro grezzo, ma il disegno tecnico indica che andrà filettato. Nel nostro software basta collegare quell’annotazione al foro e noi la riportiamo nelle fasi successive del flusso di lavoro.
Qual è il ruolo che rimane all’operatore di macchina?
Penso che ci siano molti malintesi su quello che l’Intelligenza Artificiale farà a questo settore. Il ruolo del programmatore CNC è così complesso e ricco di sfumature che nessuna IA potrà mai rimpiazzarlo. I nostri operatori esaminano e approvano ogni singolo piano che generiamo. Ogni output è trasparente e modificabile, non si tratta di una “scatola nera”.
Viviamo in un periodo di grave carenza di operatori specializzati. Il nostro software funge da co-pilota per decuplicare la produttività di chi c’è già. Vedo la nostra piattaforma come l’armatura di Iron Man: permette agli stessi esperti di fare molto di più perché adeguatamente equipaggiati.
Focus sull’Industria Aerospaziale
Chi utilizza Neuramill oggi?
Abbiamo iniziato con officine di dimensioni più contenute, con un fatturato compreso tra i dieci e i venti milioni. Stiamo anche avviando l’onboarding di un’azienda a media capitalizzazione operante nel settore spaziale.
Che tipo di clienti trae il maggior vantaggio dalla vostra soluzione?
Attualmente, a beneficiare maggiormente del sistema sono gli ambienti a produzione high-mix (ad alto mix produttivo), poiché richiedono un elevato numero di piazzamenti unici. I volumi passano in secondo piano.
Per questo motivo ci stiamo concentrando in particolar modo sui settori aerospaziale e spaziale. Si ritrovano a dover riprogrammare di continuo gli stessi complessi componenti a 3+2 e a 5 assi.
Cosa attira maggiormente i clienti?
Le officine più piccole desiderano automatizzare i percorsi utensile. Vanno sempre così di fretta che cercano un gemello digitale in grado di creare i percorsi utensile esattamente come farebbero loro. Anche le aziende più grandi sono interessate a questo, ma apprezzano profondamente la standardizzazione che offriamo.
Hanno affrontato enormi difficoltà nel 2020, quando gran parte della loro forza lavoro è andata in pensione. Per loro è fondamentale raccogliere le conoscenze e stabilire direttive standardizzate per l’intera officina, in modo da evitare che venti persone diverse utilizzino venti strategie di fresatura differenti, rendendo arduo risalire a eventuali errori.
C’è qualcosa che i clienti hanno trovato più utile rispetto a quello per cui avevano inizialmente acquistato il software?
Molti ci contattano pensando che facciamo lo stesso lavoro di CloudNC. Poi osservano il flusso del nostro software, che rispecchia l’esatto ragionamento mentale di un operatore CNC: analizzare il pezzo, collegare le GD&T, individuare il materiale, la macchina, la strategia di bloccaggio e, infine, le operazioni.
Quando vedono tutto questo tradotto in un processo standardizzato, si rendono conto che i loro dieci programmatori più giovani possono seguire a ritroso la logica senza dover chiedere ogni volta supporto al collega senior. Arrivano per i percorsi utensile, ma restano per l’intero ecosistema, dalla fase di pre-CAM fino al percorso utensile.
Con quali sistemi CAM vi integrate?
Attualmente supportiamo Fusion e Mastercam, mentre l’integrazione con NX è in fase di implementazione. Abbiamo in serbo anche una novità che potrebbe renderci totalmente indipendenti e agnostici rispetto al software CAM utilizzato in officina.
Implementazione in Pochi Giorni
Qual è la struttura dei prezzi?
Proponiamo un modello di prezzo per singola macchina e lo adattiamo alle esigenze aziendali; le cifre finali variano, ma in linea di massima parliamo di una forbice compresa tra 200 e 1000 dollari per postazione con abbonamento mensile.
Quanto tempo richiede l’implementazione del sistema?
Stimerei da uno a due giorni di onboarding fino a un massimo di due settimane, a seconda dello stato e del disordine dei dati di partenza. E praticamente ci occupiamo di tutto noi per conto loro.
Sfruttiamo un approccio di “forward deployment engineering”. Abbiamo notato che le officine faticano a caricare i propri dati nel sistema e vi perdono intere settimane. Così ci rechiamo noi sul posto per capire come vengono archiviati i dati. Alcune officine non dispongono di alcuna struttura dati di base.
Le aziende più strutturate possono avere un magazzino automatico o un proprio database per la gestione utensili. Le officine più piccole, a volte, si ritrovano solo con una pila di fatture d’acquisto. In questi casi, interveniamo noi configurando il parco utensili tramite un set di strumenti interni che ci consentono di estrapolare, standardizzare e normalizzare i dati, aggiungendoli al profilo utente nel giro di pochissimi giorni.
Dove risiedono i dati?
Attualmente operiamo in cloud. Tuttavia, siamo in trattativa con alcune organizzazioni del Dipartimento della Difesa (DoD) statunitense e stiamo fornendo supporto per soluzioni on-premise. All’interno del modello on-premise esistono varie opzioni. Alcuni utilizzano sistemi AWS interni, altri dispongono letteralmente dei propri server fisici proprietari. Configuriamo i nostri pacchetti affinché funzionino perfettamente in entrambi gli scenari.
L’Evoluzione dei Sistemi Intelligenti
Questo settore sembra già molto competitivo.
Sinceramente spero che la competizione aumenti, in particolar modo grazie all’ingresso delle nuove generazioni. Quando non fai parte di un settore da troppo tempo, non sei vincolato ai metodi tradizionali, ed è proprio da lì che nascono le soluzioni più innovative e dirompenti.
C’è una marcata carenza di operatori CNC e il “reshoring” sta accelerando. Quanto incidono questi fattori sulla domanda dei vostri servizi?
Lo notiamo a livello macroeconomico: è sulla bocca di tutti, gli investitori ne sono consapevoli, le grandi aziende manifatturiere stanno raccogliendo cifre esorbitanti per sostenere il reshoring.
E poi lo percepiamo a livello micro, sotto forma del forte stress a cui è sottoposto un programmatore CNC: deve produrre pezzi per la sopravvivenza dell’officina, ma ha a disposizione solo 24 ore in una giornata. Abbiamo visto giovani programmatori ansiosi perché vorrebbero contribuire, ma temono di danneggiare un componente, sapendo che un errore comporterebbe centinaia di dollari di materiale sprecato. È proprio per ovviare a queste dinamiche che abbiamo fondato l’azienda.
L’IA riuscirà ad automatizzare completamente la programmazione CNC?
Se qualcuno sostiene che l’IA farà tutto dall’inizio alla fine e capisce davvero cos’è l’Intelligenza Artificiale, lo sta dicendo solo per puro marketing. Mi rifiuto di credere che un vero ricercatore IA possa affermare una cosa del genere. Il ruolo del programmatore CNC è talmente complesso, caratterizzato da così tante sfumature ingegneristiche, che nessuna IA potrà mai sostituirlo. Avremo sempre bisogno di esperti in carne e ossa. Il nostro obiettivo è solo decuplicare il loro potenziale.
Come si prospetta il futuro di Neuramill?
Ci concentreremo sul CAM fino alla fine del 2027. Ma non stiamo procedendo in modo lineare e sequenziale. Ho assunto stagisti esperti in machine learning e avviato la ricerca e sviluppo sull’apprendimento per rinforzo (reinforcement learning) e sulle simulazioni. Stiamo studiando l’integrazione di sensori sulle macchine per analizzare le vibrazioni e comprendere le variazioni termiche interne in relazione agli utensili e ai percorsi di fresatura scelti. La fase di ricerca è già in corso per permetterci di avviare le implementazioni sul campo intorno al 2028.
Ci sono aziende di Intelligenza Artificiale legate al settore manifatturiero che vorrebbe segnalare?
Apprezzo molto Uptool. Hanno individuato un problema trasversale ampiamente diffuso e hanno fatto un lavoro eccezionale offrendo un’esperienza utente impeccabile.ing an excellent user experience.
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