Simulerad verklighet eller verklig simulering?
Av universitetslektor Jan Oscarsson
25/4 2002 Högskolan i Skövde
”Föreläsningen handlar om hur man med modern teknik kan simulera en produktion och därmed skapa en digital fabrik. Under föreläsningen ges exempel på skillnader mellan den verkliga och den virtuella världen och på hur man kan få den digitala fabriken att mer efterlikna den verkliga.”
”Jan Oscarsson är universitetslektor i automatiseringsteknik vid institutionen för ingenjörsvetenskap vid Högskolan i Skövde. Han disputerade på De Montfort University i England 2000. Hans forskning berör simuleringsteknik med utgångspunkt från två huvudinriktningar, dels att utveckla själva simuleringsteknologin, dels att utveckla användningen av simuleringsteknik.” (Infoblad/affisch)
Som tidigare i denna serie populärvetenskapliga föreläsningar om aktuell forskning vid Högskolan i Skövde, presenterade prof. Anders Malmsjö dagens föreläsare. Jan Oscarsson inledde med att utöka ovanstående information om sin egenperson med ytterligare fakta. Han är född 1968, bördig från Lidköping; fritidsintressen: bandy och båtar (Vänern!). J O blev automatiseringsingenjör vid Högskolan i Skövde 1992, har haft projektarbeten och varit timlärare här, och är nu programansvarig lektor vid HiS. Vid Centre for Intelligent Automation (Institutionen för ingenjörsvetenskap) är hans specialitet virtuella tillverkningssystem.
Sin doktorsgrad PhD avlade han vid ovannämnda universitet (18.000 studenter) som ligger i Leicester men som inte tillhör Englands mest kända universitet. Där var han doktorand 1995-2000 och doktorsdisputationen var ett muntligt förhör som omfattade kunskaper inhämtade under fem års studier. Det ska också nämnas att J O 2001 fick motta pris för bästa avhandlingen vid Högskolan i Skövde.
Vad tänker du på när du hör ordet simulering?
J O ställde denna fråga och svaret innehöll följande saker: 1) Piloter lär sig flyga i simulator. Det finns dels en taktisk sådan, där samma simulatormodell kan användas för 20 olika flygplanstyper (inga olyckor kan inträffa!), och dels finns det en manöversimulator, där man lär sig flyga på marken. Man skapar olika realistiska situationer och kärnan i övningen är att förstå och träna.
NEC:s definition på simulering är att ”representera ett system med ett annat i avsikt att studera dess dynamiska uppförande och att under laboratorieförhållanden träna och behärska det (...)”
2) Produktionsteknisk simulering: ”Simulering för att effektivisera det produktionstekniska arbetet”. Förr användes som bekant räknesticka vid beräkningar. Den ersattes med miniräknare (räknedosa), som också är på tillbakagång. Datorn är nämligen ingenjörens viktigaste verktyg numera.
3) Domäner (applikationer): Maskiner, människor, material (som ska flyttas). ((J O nämnde system som DFA/DFM och bl.a. termen geometrisäkring men jag uppfattade inte innebörden. Min anm.)) En figur visade interaktionen mellan tre områden (cirklar): process <--> produkt <--> resurs. Ett exempel på detta växelspel är ett maskinsystem med materialflöden. När man t.ex. vill gjuta motorblock till bilar kan man först simulera gjutningsprocessen. Förutom gjutning kan man simulera smide och montering. Produktutformning liksom produktens tillverkning underlättas avsevärt genom simulering.
Den digitala fabriken (the digital plant) består av modeller av produkter, tillverkningsmaskiner, människor och styrsystem. J O visade rörliga bilder som demonstrerade hur en digital fabrik skapas. Man har ett koordinatsystem: a) lägg till produkten (en ritning visades också); b) välj lämpligt verktyg (i detta fall en punktsvets); c) lägg till övrig utrustning; d)programmera (håll fast och svetsa: fixtur).
Dessutom finns en operatör (bild av människa). Allt är således modeller; maskin- och kringutrustning tillverkar genom simulering en simulerad produkt. Det hela går alltså ut på att skapa ett komplett system med produkt – maskin – operatör. Detta visades i en rörlig bildsekvens (som f.ö. kan byggas på).
Resultat: I den digitala fabriken har tillverkningen analyserats, visualiserats, verifierats och off-line programmerats. Allt är baserat på modeller.
Exempel: Bilindustrin hade förr en viss modell i produktion ca. 15 år. Mellan 1975 och 1992 producerades en viss personbilsmodell (vilken?) av märket Volvo. 700-serien var sedan i produktion betydligt kortare tid; på liknande sätt med 800-serien. J O tog även Ericson som exempel på hur produktionstiden för mobiltelefoner dramatiskt kortats (produktutvecklingen är nu nere i två månader!). Datoranvändningen och framför allt simuleringen har gjort den ökande produktionshastigheten möjlig. En bild visades: Den färdiga fabriken kan samtidigt se ut så här (bild). Så som industrikapitalismen fungerar idag ställs mycket höga effektivitetskrav.
Industriella motiv: ¤ Kortare produktionscykler ställer större krav på minskad ledtid. ¤ Produktionen stöds genom samtidig utveckling (concurrent engineering). Genom att utveckla flera projekt samtidigt sparas mycket tid (tid är ju pengar!). Numera bygger man inte några fysiska prototyper utan att först ha skapat digitala sådana. Därigenom erhålles en snabb och effektiv produktion.
Industriell användning: * Statisk nivå: åtkomst, hanterbarhet, verktygs- och fixturkonstruktion. * Programmeringsnivå: rörelser (av produkt), maskininteraktion, synkronisering, cykeltidsanalys.
Avvikelser mellan modell och verklighet: Någon skillnad uppstår alltid i förhållande till den objektiva verkligheten. Två bilder visades: ”perfekt” robot resp. verklig maskin. Exempel på avvikelser: # robotsignatur; # objektplacering; # kontinuerliga processvariationer. J O:s forskning rör de sistnämnda. Definition: En kontinuerlig variation hos en processvariabel inom ett tillverkningssystem som uppvisar en stokastisk variation utan att vara påverkad av diskreta händelser inom eller utom tillverkningssystemet. Exempel: * Repeternoggrannhet; roboten har vissa avvikelser. * Serietillverkning: tillverkningstolerans: ej alltid exakt samma längd på alla komponenter. * Varierande produktionsgeometri (...)
Önskad avvändning: Beteendenivå: ej statisk. Produktionsmodell inkl. variationer. Referensmodell.
Variation: Fysiska fenomen; variationsbeteende. Analys: Analysfunktion (...) En representation av fysiska fenomen skapas för resp. typ av variation. Rörande variationsbeteende:
Experiment kontorsstolen: En bild visade en ritning av en kontorsstol jämte en tillverkad verklig sådan. Experiment kontorsstolen var en simulering av en samtidig multipel pinne-i-hålmontering. Man såg en modell av en placeringscell (?). Uppgift att lösa: Vilken noggrannhet krävs för samtidig montering av alla fem hjulen på stolen?
Simulerade variationer: * Robotens repeternoggrannhet; * Hjulkryssatsens orientering; *Hjulens fxturering; *Indexering. Maximum: tillåtet max för en variation.
En rörlig bild visade i en sekvens matning av hjulen på den simulerade modellen av kontorsstolen. Robotarmen hämtade hjulkryssen, placerade dem i de avsedda hålen, men missade ibland: tappen gick ej ner i hålet.
En graf visade: Resultat (1): Antalet kassationer (slumpades fram). I simuleringen var kravet 0 fel individuellt. Samverkansvariationen var 18 % fel. Tolerans +/- 0,1 cm. Gränsvärden för individuell variation angavs. Resultat (2): En försöksplan gjordes: Var 0 fel realistiskt? Svar: Nej. Men svaret blir Ja, om parametrarna i sista försöket uppnås.
Sammanfattning: (1) Produktvariation förekommer i alla tillverkningssystem. Detta faktum innebär att varje nominell, ideal modell avviker från verkligheten. (2) En god överensstämmelse mellan verklighet och modell kan uppnås. Därför kan man säga att en verklig simulering har skapat en simulerad verklighet.
En fråga rörde kostnaderna för simuleringar av detta slag. Svaret gick ut på att de varierar. Kostnaden slås ut när detta problem fått en lösning: Hur mycket ska precisionen öka för att uppgiften ska kunna lösas? En sista fråga rörde i vad mån kemiska simuleringsmodeller förekommer. Svar: Hälften av alla kemiska experiment görs i datormodeller i stället för i kemiska laboratorier.
Kommentar 2002
Jan Oscarsson höll en elegant föreläsning. Han hade ett mycket säkert grepp om ämnet, med en sympatisk framtoning. Jag förstod inte alla tekniska begrepp, och takten var ganska hög, vilket gjorde det svårt att hinna med att anteckna. Humanistiskt inriktade ämnen är förstås mycket lättare, eftersom ordförrådet då är känt för mig.
För ett år sedan åhörde jag föreläsningen Simulering. Vad är det? Kan man vinna på det? J O föreläste då tillsammans med Anders Nordqvist. Början av föredraget täcker samma område som det jag sökt referera här. Senare delen av den här aktuella förläsningen – om variation och avvikelser – omfattar ny pågående forskning som J O ägnar sig åt. Trots att det här inte varit möjligt att återge allt som sades och visades, hoppas jag ändå att detta referat givit ett hum om detta intressanta men efter vad jag förstår komplicerade område. Bilder och grafer har jag tyvärr varit tvungen att utelämna, något som ju försvårar förståelsen.
Som språkman och humanist försöker jag i alla fall få grepp om innehållet i för mig ganska främmande ämnen, om än på ett lite ytligt sätt. Man kan f.ö. inte begära att en föreläsare, hur skicklig han/hon än är, ska kunna gå särskilt mycket på djupet på 45 minuter. Likväl är det förvånansvärt mycket stoff som får plats under så begränsad tid.
Spridning av kunskap om vetenskap, forskning och teknik via populärvetenskapliga föreläsningar, dito tidskrifter, och i andra media, tycker jag är något mycket viktigt i vår tid då så mycket händer. Specialister är naturligtvis alltid nödvändiga, särskilt sådana som kan förmedla kunskaper om sina specialområden på ett för allmänheten begripligt sätt.
Kommentar mars 2016
Ovanstående kommentar (2002) är något avkortat här. När jag nu tittar i nämnda tidigare referat (25/4 2001 som jag ej återger här i sin helhet) ser jag vissa uppgifter av intresse som ej återfinns ovan. T.ex. nämndes då på tal om flygsimulatorer siffran 35.000 kr/tim som insparad kostnad genom användning av sådan: simulering spar tid och pengar. En annan simulator var en apparat som kunde kalibrera krockkuddar i bilar: simulering gör världen säkrare.
En viss bilmodell är nu i produktion oerhört mycket kortare tid; jämför: Volvo Amazon tillverkades i drygt 20 år! Nu krävs alltså en snabb och effektiv produktutveckling parad med hög kvalitet. Fråga: Kan man vinna på simulering? Svar: Ja. En annan fråga: Finns det då inga problem? Jo. Alla system har sina begränsningar och givetvis kan problem uppkomma.
Utbildningen till simuleringsingenjör är en helt unik sådan på tre år, som leder fram till en teknologie kandidatexamen vid Högskolan i Skövde. Allt hänger ihop; det är inte bara nödvändigt att lära sig simuleringstekniken, utan man måste även rådgöra med andra experter, olika slags ingenjörer, ekonomer, logistikspecialister m.fl. Simuleringsingenjörer arbetar ofta i projekt, som specialister inom företag eller som konsulter (enl. foldern Simuleringsingenjör).
Själv vill jag till slut tillägga att jag tror att samverkan (interaktion) människa <--> maskin kommer att få allt större betydelse i framtiden. Det bör nog vara ordningen ”människaà maskin” – alltså människan i första rummet. Humanvetenskaperna måste få en ökande vikt, det gäller ju att se samband & helhet. Annars får vi inte bara tekniska problem.
Helt nyligen hade jag tur att se ett japanskt tvprogram om robotutveckling efter Fukushima-katastrofen. Japan var redan tidigare ledande nation inom robotik, men det fruktansvärda kärnkraftsolyckan har sporrat framställning av robotar som ska kunna användas vid dylika haverier.