CAD ve CAM Arasındaki Zeka Katmanı: Neuramill

Neuramill‘in CEO’su ve Kurucu Ortağı Nistha Mitra, CNC programlamanın neden hala bir darboğaz olduğunu, kurum içi birikimi (tribal knowledge) yazılıma aktarmanın ne anlama geldiğini ve ekiplerinin CNC operatörleri için nasıl bir “yardımcı pilot” (co-pilot) inşa ettiğini anlattı.

Bir Serbest Cisim Fiziği Problemi Olarak CNC Programlama

Günümüzde CNC programlamanın temel sorunu nedir?

CNC programlamayı; 3D modelleme, malzeme bilimi ve talaşlı imalatla ilgili her konuda yoğun bir uzmanlık gerektiren bir serbest cisim (free-body) fiziği problemi olarak görüyorum. Ne yazık ki, tüm bu bilgi birikimi birilerinin aklında ve bunu başka birine öğretmek çok zor. Genç (junior) bir CNC programcısının bu süreci gerçekten kavraması yaklaşık on yıl sürüyor.

Ve bu kurum içi bilgiyi yakalayıp tekrarlanabilir hale getirecek yapılandırılmış bir yöntem yok. Kıdemli bir CNC operatörü kapıdan çıkıp gittiğinde, tüm o bilgiyi de beraberinde götürüyor.

Bunu biraz daha açar mısınız?

Zaman içinde bir CNC operatörü, CAD dosyasını, STEP dosyasını, tasarımdan gelen GD&T (Geometrik Boyutlandırma ve Toleranslandırma) verilerini analiz etmeyi öğrenir. Buna dayanarak bir şeyin işlenebilir olup olmadığını söyleyebilir ve hangi malzeme, tezgah ve kesici takım kombinasyonunun parçayı spesifikasyonlara (teknik şartnamelere) uygun üreteceğini belirleyebilir.

Bunun içinde çok fazla nüans vardır. Yüzlerce takım türü, farklı kaplamalar, farklı kanal sayıları (flutes), uzunluklar, çaplar… Hangi takım hangi operasyon için uygundur? Toleransınız yüksek mi yoksa düşük mü, buna göre operasyon sıranız değişir. Simülatörünüzde malzeme kaldırma işlemi kusursuzdur, ancak gerçek hayatta, kütle merkezinin yakınından çok hızlı malzeme kaldırırsanız tüm parça çarpılabilir (warp).

Genç bir operatör bunu bilemez. Kıdemli bir operatör ise bu sorunları ilk elden tecrübe etmiştir ve bu yüzden büyük bir cebi (cavity) bir kerede boşaltmaması gerektiğini bilir.

Ve en kötüsü, kimsenin bu hataları kaydetmiyor olmasıdır. Ben sizin hatalarınızdan ders alamam, siz de benimkilerden alamazsınız. Hepimiz aynı hataları tekrar tekrar yapıyoruz. Çözüm, bu kararları kaydeden bir zeka katmanıdır, böylece biriken bu bilgi birikimini koruyabiliriz.

Mevcut CAM sistemleri bunu neden çözemiyor? Unsur tanıma (feature recognition) özelliklerine sahipler.

Öncelikle, unsur tanıma özelliği karmaşık parçalar söz konusu olduğunda aslında en iyisi değildir. Kendi iç CAD sınıflandırıcımızı oluşturmak için çok zaman harcadık ve yakın zamanda yaptığımız bir kıyaslamada, karmaşık 5 eksenli parçalarda rakiplerimizin çoğunu geride bıraktık.

İkincisi, CAM yazılımı tam olarak vaat ettiğini yapar: CAM yapar. “Tüm kararları ver ve sonra bu kararları sisteme gir” der. Operatör bu kararları verirken asla onun yanında oturmaz. Bir CAD dosyasını, CAM öncesi bir yazılımla analiz edebileceğiniz gibi CAM içinde analiz edemezsiniz.

Sistemde herhangi bir fizik kontrolü yoktur. Örneğin, alüminyum bir parça üzerinde AlTiN kaplamalı bir takım kullanıyorsanız, bu bir kaynama (weld) yaratacaktır. CAM sizi bu konuda asla uyarmaz. Bu kontrolü sadece operatör kendi kafasında yapar. Bizim masaya getirdiğimiz şey tam olarak bu.

CAD ve CAM Arasındaki Zeka Katmanı

Peki Neuramill tam olarak ne yapıyor?

Biz, mühendislik amacı ile üretilebilir kararlar arasındaki zeka katmanıyız. Tasarımı teslim almak ile NC kodunu girmek arasındaki tüm adımların tam ortasında duruyoruz. Yazılımımız; geometriyi fiziksel unsurlar ve imalat amacı olarak yorumluyor, bunları geçerli operasyonlarla, takımlarla ve kurulumlarla eşleştiriyor ve ardından tolerans, malzeme davranışı ve takıma erişim gibi kısıtlamalar altında mantık yürüterek yapılandırılmış bir imalat planı üretiyor.

Neuramill karmaşık bir parçayı, aksi takdirde yirmi saat sürecek bir analizi birkaç dakika içinde gerçekleştirir. Her şey sizin tercihlerinize dayanır. Her işte tekrarlanabilecek kendi kurallarınızı (policies) belirleyebilirsiniz. Ve hazır olduğunuzda, CAM sürecini de otomatikleştirmenize yardımcı oluyoruz. CAM için bir eklentimiz (plugin) var, ancak aynı zamanda bağımsız bir çözüm olarak da çalışabiliyoruz.

Ana fikir; sadece CAM veya CAM öncesi işlemler yapmak değil, CNC operatörü için bir “yardımcı pilot” inşa etmektir. Gelecekteki ürünlerimiz, doğrudan CAD’den tezgaha kadar olan boşluğu doldurmayı hedefliyor.

Sistemin asıl çıktısı nedir?

Mevcut ürünümüz yapılandırılmış bir imalat planı çıkarıyor: Bağlama stratejinize (clamping) dayalı bir operasyon sırası, her operasyon için kütüphanenizden kullanılacak takım, her takımın ne kadar zaman alacağı ve akıl yürütmeye dayalı hız ve ilerleme (speed and feed) önerileri. Her karar izlenebilirdir. Sistem ayrıca geçmişteki benzer parçalara dayalı bir güven skoru gösterir, böylece operatörleriniz her önerinin ne kadar sağlam temellere dayandığını görebilir. Tüm bunlar CAM yazılımınıza entegre olur.

Ayrıca, istediğiniz takım yolu davranışına göre takım yolunu yarı otomatik hale getiren bir konfigüratör üzerinde çalışıyoruz; böylece birden fazla yüzeye tıklamak ve stratejileri manuel olarak seçmek zorunda kalmıyorsunuz.

Bu süreçte, size bir kurum içi bilgi panosu da sunuyoruz. Diyelim ki bir operatör bir parça için hızı ve ilerlemeyi düzenledi ve bir sonraki parça da buna çok benziyor. Bunu arka arkaya beş kez yapmışsa, altıncı kez onu uyarıyoruz: “Geçmiş beş benzer parçada temel değerden hız ve ilerlemeyi düşürdünüz, bunu tekrar yapmalısınız.” Bu, kurum içi bilginin kaydedilmesi ve gelecekteki her işte erişilebilir hale getirilmesidir.

Benzer bir parçayı ne belirler? Küçük detaylardan kaynaklı çok fazla farklılık olabilir.

Elbette bazı temeller var. Birbirinin aynı olan iki parçanız olabilir, ancak biri titanyum alaşımı diğeri alüminyum ise bu parametreleri tamamen değiştirir. Bunun yanında, içinde delikler olan açık cepler (open pockets), havşalı iç içe geçmiş delikler (nested holes with counterbores), karmaşık geometriler gibi özellikler vardır.

Müşterilerimizle konuştuk ve “bu benzer bir parça” dediklerinde aslında neleri düşündüklerinin bir listesini çıkardık. Çoğu zaman bu harika CNC programcıları “Biliyorum, sadece biliyorum” diyorlar. Ben de “Lütfen bana nasıl bildiğinizi söyleyin” diyorum. Zaman aldı ama bir CNC programcısının beyninde olup bitenleri kodlamayı başardık.

GD&T bilgilerini sisteme nasıl aktarıyorsunuz?

Teknik çizimlerden farklı kontrol çerçevelerini (control frames) ve açıklamaları çıkaran bir görüntüleme modelimiz var. Bunları ilgilendiğiniz unsurlara bağlayabilirsiniz. Bazen bir STEP dosyasında dişleri (threads) bile çizmezler. Sadece bir delik vardır, ancak teknik resimde o deliğin dişli olduğu belirtilmiştir. Siz sadece o açıklamayı yazılımımızdaki deliğe bağlarsınız ve biz bunu sonraki adımlara taşırız.

Neuramill GD&T eşleştirme (mapping) arayüzü

Sistemde operatörün hala nasıl bir rolü var?

Bence yapay zekanın bu sektöre ne yapacağı konusunda pek çok yanlış anlama var. CNC programcısı olmak o kadar karmaşık ki, o kadar çok nüans var ki, hiçbir yapay zeka bunun yerini alamaz. Operatörlerimiz ürettiğimiz her planı inceler ve onaylar. Her çıktı şeffaftır ve düzenlenebilirdir, kapalı bir kutu (black box) değildir.

Ciddi bir operatör sıkıntısı var. Yazılımımız size bir yardımcı pilot sağlayarak üretim kapasitenizi 10 katına çıkarmanızı mümkün kılıyor. Yazılımımızı, tam donanımlı olduğunda aynı uzmanların çok daha fazlasını yapmasını sağlayan “Iron Man” zırhı olarak görüyorum.

Havacılık ve Uzay Sektörüne Odaklanma

Bugün Neuramill’i kimler kullanıyor?

On ila yirmi milyon dolar gelire sahip daha küçük atölyelerle başladık. Ayrıca orta ölçekli bir kurumsal firmayı, bir uzay şirketini de sisteme dahil ediyoruz.

En çok hangi tür müşterileriniz değer elde ediyor?

Şu anda en büyük faydayı, çok sayıda benzersiz kurulum gerektiren çok çeşitli işler görenler sağlıyor. Üretim hacimleri ikinci planda kalıyor.

Bu yüzden şu anda daha çok havacılık ve uzay sektörlerine odaklanıyoruz. Tekrar tekrar programlamak zorunda oldukları karmaşık 3+2 ve beş eksenli parçalara sahipler.

İnsanları cezbeden şey nedir?

Daha küçük atölyeler takım yolu (toolpath) otomasyonu istiyor. O kadar telaşlılar ki, takım yollarını tam da kendilerinin yapacağı şekilde oluşturan bir dijital ikiz istiyorlar. Daha büyük şirketler de buna önem veriyor ancak onlar bizim sağladığımız standardizasyona da büyük değer veriyorlar.

2020 yılında işgüçlerinin büyük bir kısmı emekli olduğunda büyük bir acı yaşadılar. Kurum içi bilginin toplanmasını, tüm atölye için kurallar (policies) belirlenmesini önemsiyorlar; böylece yirmi farklı kişi yirmi farklı strateji kullanmıyor ve neyin yanlış gittiğini izlemek zorlaşmıyor.

Müşterilerin başlangıçta kaydoldukları nedenden daha değerli buldukları bir şey oldu mu?

Çoğu, CloudNC‘nin yaptığını yaptığımızı düşünerek geliyor. Sonra, bir CNC operatörünün bir parçayı üretirken nasıl düşündüğünü – onu analiz etmeyi, GD&T’yi bağlamayı, malzemeyi, tezgahı, bağlama stratejisini ve ardından operasyonları bulmayı – yansıtan yazılım akışımızı (flow) görüyorlar.

Bunu standartlaştırılmış bir süreç olarak gördüklerinde, bünyelerindeki on genç programcının her seferinde kıdemli birine sormak zorunda kalmadan mantığı (logic) izleyebileceğini fark ediyorlar. Takım yolu için geliyorlar, CAM öncesinden takım yoluna kadar olan sürecin tamamı için kalıyorlar.

Hangi CAM sistemleriyle entegre oluyorsunuz?

Şu anda Fusion ve Mastercam’i destekliyoruz, NX ise yapım aşamasında. Ayrıca, hangi CAM yazılımına sahip olursanız olun bizi bağımsız kılacak (agnostic) bir yenilik de yolda.

Günler İçinde Kurulum (Deployment)

Fiyatlandırma yapınız nedir?

Tezgah başına fiyatlandırma yapıyor ve bunu işletmenin ihtiyaçlarıyla eşleştiriyoruz, bu nedenle nihai rakamlar farklılık gösterecektir. Ancak aylık abonelik için kullanıcı başına 200 ila 1000 ABD Doları arasında bir aralıktan bahsedebiliriz.

Kurulum ne kadar sürüyor?

Verilerin ne kadar dağınık olduğuna bağlı olarak, devreye almanın (onboarding) bir ila iki günden iki haftaya kadar sürebileceğini tahmin ediyorum. Ve bunu neredeyse tamamen biz yapıyoruz.

İleriye dönük dağıtım mühendisliği yöntemi kullanıyoruz. Atölyelerin verilerini sisteme aktarmakta zorlandıklarını ve bunun için haftalar harcadıklarını gördük. Bu yüzden atölyeye gidiyor, verilerin nasıl depolandığını çözüyoruz. Bazı atölyelerin hiçbir yapılandırılmış verisi yok.

Büyük atölyelerin bir otomat makinesi veya kendi takım veri setleri olabilir. Küçük atölyelerin ise sadece bir avuç faturası olabilir. Bu nedenle, verileri ayıklamamızı (scrape), standartlaştırmamızı, normalleştirmemizi ve günler içinde profilinize eklememizi sağlayan bir dizi dahili aracı kullanarak takımlarınızı sizin adınıza sisteme yüklüyoruz.

Veriler nerede tutuluyor?

Şu anda buluttayız (cloud). Ancak bazı ABD Savunma Bakanlığı (DoD) kuruluşlarıyla da görüşme halindeyiz ve şirket içi kurulumu destekliyoruz. Şirket içi kurulumda da farklı seçenekler var. Bazılarının kendi dahili AWS sistemleri var, bazılarınınsa kelimenin tam anlamıyla kendi sunucuları. Yazılımı her ikisinde de çalışacak şekilde paketliyoruz.

Zeka Katmanının Büyümesi

Bu alan şimdiden oldukça rekabetçi görünüyor.

Açıkçası daha fazla rekabet gelmesini umuyorum, özellikle de genç nesilden. Bir sektörde çok uzun süre kalmadığınızda, işleri yapmak için belirli bir yönteminiz olmuyor ve asıl sıradışı (unhinged) çözümler işte buradan çıkıyor.

Büyük bir operatör sıkıntısı var ve üretimin yerelleşmesi (reshoring) hızlanıyor. Bu durum inşa ettiğiniz şeye olan talebi ne kadar etkiliyor?

Bunu makro düzeyde görüyoruz; herkes bundan bahsediyor, yatırımcılar bunun farkında, büyük imalat şirketleri üretimin yerelleşmesini (reshoring) desteklemek için astronomik miktarlarda fon yaratıyor.

Mikro düzeyde ise, bir CNC programcısının yaşadığı stres şeklinde görüyoruz; çünkü ayakta kalmak için parça üretmek zorundalar ancak bir günde sadece 24 saat var. Genç programcıların yardım etmek istedikleri ancak yüzlerce doları boşa harcamamak adına bir parçayı kırmak istemedikleri için stres yaşadıklarını gördük. Bu işe başlamamızın nedenlerinden biri de buydu.

Yapay zeka CNC programlamayı tamamen otomatikleştirme noktasına gelecek mi?

Eğer birisi yapay zekanın başından sonuna kadar her şeyi yapacağını söylüyorsa ve yapay zekanın ne olduğunu gerçekten biliyorsa, bunu sadece pazarlama için yapıyor demektir. Gerçek bir yapay zeka bilimcisinin bunu söyleyebileceğine inanamıyorum. CNC programcısı olmak çok karmaşık, çok fazla nüans var, hiçbir yapay zeka bunun yerini alamaz. Her zaman uzmanlara ihtiyacımız olacak. Biz sadece onların üretim kapasitesini 10 katına çıkarmalarını istiyoruz.

Neuramill’in geleceği nasıl şekillenecek?

2027’nin sonuna kadar CAM’e odaklanacağız. Ancak işleri sırayla yapmıyoruz. Makine öğrenimi asistanları işe aldım ve pekiştirmeli öğrenme ile simülasyon üzerine Ar-Ge’ye başladık. Tezgahlara sensörler eklemek, titreşimleri almak, kullandığınız kesici takımlara ve takım yoluna bağlı olarak iç kısımlardaki ısının nasıl değiştiğini anlamak… Şimdi bunları araştırıyoruz ki 2028 civarında uygulamaya geçmeyi düşünmeye başlayabilelim.

Öne çıkarmak istediğiniz ilginç başka yapay zeka girişimleri (startups) var mı?

Uptool’u çok seviyorum. Geniş, yatay bir sıkıntı noktasını buldular ve mükemmel bir kullanıcı deneyimi sunma konusunda olağanüstü bir iş çıkardılar. out a broad horizontal pain point and have done a phenomenal job in providing an excellent user experience.