CAPPテクノロジーの現状と調査分析
CAPPテクノロジーの現状と調査分析
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コンピューター支援プロセス計画（コンピューター支援プロセス計画、CAPP）とは、コンピューターソフトウェアおよびハードウェア技術とサポート環境の使用、コンピューター数値計算、論理的判断と推論、およびその他の機能を使用して、 機械加工プロセス 部品の。 CAPPシステムを使用して、関連するパラメータ計算を完了し、人間とコンピュータの相互作用を通じて製造情報に基づいてプロセスルートを生成することは、スタッフの労働集約度を減らし、生産効率を向上させ、製品の標準化を向上させる上で重要な役割を果たします。 |
CAPPテクノロジーは1960年代に始まりました。 1965年、ニーベルはコンピューター技術をプロセス設計に適用しました。 1969年、ノルウェーは世界初のCAPPシステムAUTOPROSを正式に発売し、1973年に商品化しました。1976年、CAM-IはCAM-Iの自動プロセス計画システムを発売しました。これはCAPP開発の歴史における画期的な出来事でした。 1985年、国際生産工学アカデミー（CIRP）は、CAPPの概念を正式に定義するために、日本でCAPPセミナーを開催しました。 その後の数十年で、CAPPテクノロジーは急速に発展しました。 現在国内外で利用されているCAPPシステムは主に検索に分かれています
エキスパートシステムには、タイプ、デリバティブタイプ、ジェネレーティブタイプ、CAPPエキスパートシステムのXNUMX種類があります。 主な用途を下表に示します。
| 種類 | 原則 | 申し込み | 問題 |
|---|---|---|---|
| を検索 | グループの技術組織に基づいて、番号に従って標準プロセスを抽出する技術ファイル管理システム |
シャフト部品用のCAPPシステムの取得； フランスのプレート部品検索用のCAPPシステム |
標準プロセスの数は限られており、プロセスの柔軟性は低く、製造業の現在の開発動向に適応することはできません。 |
| デリバティブ | データベース内のターゲットパーツとパーツの形状およびプロセスの類似性に応じて、対応するプロセス知識がプッシュされます。 | AUTOPROSシステム、TOJICAPシステム、WLCAPPシステム、THCAPP-1システムなど。 | 履歴データに依存し、意思決定ロジックが不足しています。 |
| 生成的 | ロジックアルゴリズムを使用してプロセスルールライブラリに基づいて決定を行い、デシジョンテーブルまたはデシジョンツリーを使用してプロセスメソッドの決定を行います | APPASシステム、CAPSYシステム、BITCAPPシステム。 | ルールベースの確立には人間による定義が必要であり、膨大なワークロードにより使用率が低くなります。 論理アルゴリズムは柔軟性が低く、変更や拡張が困難です。 |
| エキスパートシステム | プロセス知識推論のためのヒューリスティックアルゴリズムに基づいて意思決定を行う | MetCAPPシステム | CAPPシステムの処理効率を効果的に改善しますが、知識の表現と意思決定ロジックはまだ完全には成熟していません。 |
航空宇宙製造業の発展に伴い、宇宙船部品の迅速なプロセス設計に対する需要が高まっており、エキスパートシステムは徐々に研究のホットスポットになっています。 主な研究内容は、プロセス知識の表現、決定ルールベースの自動確立と更新、およびプロセスルート計画のインテリジェント化です。
プロセスの知識は、プロセス設計の基礎です。 従来のプロセス知識は通常、自然言語で表現され、構造が貧弱であるため、コンピューターの認識と処理に役立ちません。 したがって、プロセス知識の構造の程度は、CAPPシステムの作業効率に直接影響します。 プロセス知識の表現方法の研究では、次の表に示すように、主に次の方法が形成されています。
| 方法 | 適用範囲 | 利点 | 欠点 |
|---|---|---|---|
| 述語論理表現 | プロセスデータなどの集合的な知識を記述するのに適しています | 完全論理による形式的推論法、制約推論に基づく古典的方法 | 表現プロセスや啓発的な知識には適していません。 組織の原則の欠如、大規模な知識ベース、および低い推論効率。 |
| 生産表現 | 処理方法の選択、製造資源の選択などの決定ルール。 | 人間の考え方に近く、理解しやすい。 独立したルール、更新が簡単。 明確な構造、ユーザーが専門知識を理解して学ぶのに役立ちます。 |
人間の考え方に近く、構造が明確で、理解しやすい。 複雑な知識を効果的に説明することはできません。 |
| セマンティックネットワーク表現 | 複雑なプロセス知識間の関係を説明するのに適しています | エンティティの構造、属性、および関連付けの関係の直感的な表現は、複雑なシステムの理解に役立つ自然言語に似ています。 | 通常の知識には適していません。 表現の範囲は限られています。 ノードが多すぎるとネットワーク構造が複雑になると、推論を進めるのが困難になります。 オントロジー表現は、プロセス知識情報モデルの記述に適しています |
要約すると、CAPPシステムの現在の問題は次のとおりです。
- （1）現在、プロセス知識は依然としてほとんど自然言語で表現されており、構造が貧弱であり、コンピューターの認識と応用に役立たない。 コンピュータ支援プロセス設計を導入し、プロセス設計の効率を向上させるために、プロセス知識の構造化された表現が最初に解決すべき問題です。
- （2）意思決定ロジックが未成熟であるため、ルールベースの構築方法はインテリジェンスが低く、CAPPシステムの開発が制限され、既存のシステムは「マルチタイプの小バッチ」に適応できなくなります。 「生産モデル。
- （3）ほとんどのCAPPシステムは、プロセスルート全体の計画方法がまだ成熟しておらず、プロセス担当者による手動の準備に依存しているため、プロセス設計の効率が低くなっています。 したがって、構造化されたプロセス知識モデルを確立する方法、意思決定ルールベースの自動構築を実現する方法、およびプロセスルートのインテリジェントな計画は、現在のCAPPシステムの主な開発方向です。
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