एक बड़ी औद्योगिक कंपनी में संख्यात्मक मॉडलिंग

नमस्कार, हब्बर और उनके प्रिय पाठकों!

मैं भाग्यशाली हो गया। मैं एक बड़ी धातुकर्म कंपनी में काम करता हूं जो नवाचार की सराहना करती है, आधुनिक उपकरण, एक अच्छा प्रयोगशाला आधार, दुनिया भर के साझेदार हैं। लेकिन इसका मतलब यह बिल्कुल भी नहीं है कि एक नए शोध उपकरण को पेश करना और लोकप्रिय बनाना सरल था। मैं आपको बताना चाहता हूं कि हमने इस विषय को क्यों लिया, हमें किन बाधाओं का सामना करना पड़ा, हम किन परिणामों को प्राप्त करने में सफल रहे और हम कहां विकास करना चाहते हैं। मैं इस सवाल पर विशेष ध्यान दूंगा कि हम संख्यात्मक मॉडलिंग के साथ अपने ग्राहकों के लिए क्यों आए। बिल्ली के लिए आपका स्वागत है!

रोलेड उत्पादों के उत्पादन की प्रक्रियाओं की दक्षता बढ़ाने के लिए संख्यात्मक मॉडलिंग का उपयोग करने और इसके प्रसंस्करण का विचार पहली बार हमारे देश में संयुक्त राज्य अमेरिका से एक धातुकर्म कंपनी के साथ अनुभव के आदान-प्रदान के हिस्से के रूप में 2010 में दिखाई दिया। उस समय, हमारे विदेशी सहयोगियों के पास ऑटोमोटिव उद्योग से 4 इंजीनियरों का एक समूह था, और 10 से अधिक वर्षों से वे बड़े तीन अमेरिकी वाहन निर्माताओं - फोर्ड, जनरल मोटर्स और क्रिसलर के लिए परियोजनाओं को लागू कर रहे थे। एक मजबूत इंजीनियरिंग टीम होने और वजन कम करने और कार सुरक्षा बढ़ाने के लिए स्टील समाधान की पेशकश करना संयुक्त राज्य अमेरिका में वाहन निर्माताओं के लिए महत्वपूर्ण खरीद कारकों में से एक था।

अगले 5 वर्षों में, हमने साबित किया और हमारे साथ समान उपकरण पेश करने, कंप्यूटर और सॉफ्टवेयर खरीदने और कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता को उचित ठहराया। ये हमारे प्रोजेक्ट में "डार्क टाइम" थे। सबसे अधिक बार मुझे इन सवालों का जवाब देना पड़ा:

• पर्याप्त रूप से और कुशलता से ऐसा करने के लिए चारों ओर पर्याप्त कंपनियां और विश्वविद्यालय हैं, कंपनी के अंदर ऐसा क्यों करते हैं?
• बाजार में पर्याप्त उच्च योग्य अनुभवी विशेषज्ञ हैं, अपने कर्मचारियों को क्यों सिखाते हैं?
• हमारे ग्राहकों के पास पहले से ही आधुनिक इंजीनियरिंग केंद्र, सर्वश्रेष्ठ सॉफ्टवेयर और विशेषज्ञ हैं, हम उनकी मदद कैसे कर सकते हैं?

हम व्यवस्थित रूप से, सप्ताह के बाद सप्ताह, इन और इसी तरह के मुद्दों से निपटा, बाजार सहभागियों - सॉफ्टवेयर, विश्वविद्यालयों, ग्राहक इंजीनियरिंग केंद्रों के डेवलपर्स और वितरकों से परिचित हुए। मुख्य निष्कर्ष जो हमने बनाए:

• बाजार पर ऐसी कंपनियां और विशेषज्ञ हैं जो संख्यात्मक विधियों द्वारा किसी भी प्रक्रिया का विश्लेषण करने के लिए तैयार हैं, लेकिन इनमें से, इकाइयां काम करने वाले कपड़े में बदलने के लिए तैयार हैं, पीपीई पर डालते हैं, हमारे साथ वास्तविक उत्पादन पर जाते हैं, प्रक्रिया को देखते हैं, समस्या बयान, सरलीकरण विकल्पों पर चर्चा करते हैं, और परिकल्पना का सुझाव देते हैं। प्रस्तावित समाधानों के कार्यान्वयन के परिणाम के लिए भी कम कंपनियां जिम्मेदारी उठाने को तैयार हैं;
• लौह धातु विज्ञान प्रक्रियाओं के संख्यात्मक सिमुलेशन में व्यापक अनुभव के साथ बाजार पर कोई कंपनियां और विशेषज्ञ नहीं हैं;
• इस तरह की सेवाओं को खरीदने की संभावित लागत की तुलना में सॉफ्टवेयर, कर्मचारियों के प्रशिक्षण, कंप्यूटरों में निवेश 2 साल में आसानी से हो जाता है।

हमारे "अंधेरे समय" की मुख्य उपलब्धि रूस और विदेशों में संभावित बाहरी भागीदारों के साथ परिचितों का एक विशाल नेटवर्क था।

2015 में, हम अपने लक्ष्य तक पहुंच गए - हमने अध्ययन करना शुरू कर दिया, हमारे पहले कंप्यूटिंग कंप्यूटर - डेल प्रिसिजन T7600 को 8 कोर और बोर्ड पर 16 जीबी रैम और पहला लाइसेंस मिला।


हमारा पहला कंप्यूटिंग कंप्यूटर। वह अब हमारे साथ नियमित रूप से काम कर रहा है, वह पाइप और प्रोफाइल बनाने की प्रक्रियाओं पर विचार करता है - एक उदाहरण शीर्षक चित्र में था

यहां तक ​​कि जब हम पहली बार ग्राहकों के साथ मिले थे, तब हमने देखा कि सामग्रियों के भौतिक गुणों के बारे में जानकारी का एक गंभीर अभाव था। हमारी कंपनी रूस में पहली और दुनिया की चौथी स्टील उत्पादक बन गई, जो अपने ग्राहकों को डिजिटल डिजाइन और उत्पादों के अनुकूलन के लिए आवश्यक उत्पादों के विशेष गुणों के बारे में जानकारी प्रदान करती है।


एक प्रयोगशाला में एक झुकने परीक्षण और इस परीक्षण के सिमुलेशन परिणाम का परिणाम है

पहले से ही काम के पहले 6 महीनों में, हम बाहरी साझेदारों के साथ पहले से नियोजित दो कामों को त्यागने और उन्हें स्वयं करने में सक्षम थे। आर्थिक प्रभाव कई मिलियन रूबल की राशि।


पहले कार्यों में से एक - बुलेट प्रतिरोध के लिए स्टील उत्पादों का परीक्षण करने का एक मॉडल, यांत्रिक गुणों के अनुसार निर्धारित करने की अनुमति देता है, सामग्री बुलेट प्रतिरोध के लिए आवश्यकताओं को पूरा करती है, न्यूनतम स्वीकार्य कवच की मोटाई की गणना करें, सुरक्षात्मक गुणों को बढ़ाने के लिए उत्पाद की ज्यामिति का अनुकूलन करें।

हमारी टीम में अब स्टील उत्पादन और प्रसंस्करण के संख्यात्मक मॉडलिंग के क्षेत्र में 4 उच्च योग्य इंजीनियर हैं। हम दुनिया के प्रमुख डेवलपर्स डसॉल्ट सिस्टम, ANSYS, ऑटोफॉर्म के सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हैं, 35 रूसी और विदेशी भागीदारों के साथ सहयोग करते हैं, जिसमें सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और वितरक, इंजीनियरिंग सेंटर, विश्वविद्यालय शामिल हैं। मॉडलिंग के माहिर दिशाओं में गर्म और ठंडे रोलिंग, विशेष पाइप और प्रोफाइल का निर्माण, भवन संरचनाओं की गणना, मोटर वाहन भागों की मुद्रांकन और छत प्रणालियों के तत्व शामिल हैं। सफलतापूर्वक निर्देशित दिशाओं में से एक - लुढ़का हुआ उत्पादों की सपाटता का मॉडलिंग और रोलिंग के बाद आंतरिक तनाव, सीधा और काटना दुनिया में केवल कुछ कंपनियों द्वारा किया जाता है।

वर्तमान में, आवेदन के लिए महान संभावनाओं वाले कई कार्य चल रहे हैं। अग्नि परीक्षणों का मॉडल आपको वास्तविक परीक्षणों को पुन: पेश करने की अनुमति देगा जो निर्माण में नए प्रोफाइल या संरचनाओं का उपयोग करने की अनुमति प्राप्त करने के लिए आवश्यक हैं। परीक्षण से पहले, यह उपकरण उच्च सटीकता के साथ अपने परिणाम को निर्धारित करना संभव करेगा, लुढ़का हुआ उत्पादों के यांत्रिक गुणों का अनुकूलन करने के लिए, प्रोफ़ाइल के क्रॉस-सेक्शन और आग प्रतिरोध के आवश्यक स्तरों को सुनिश्चित करने के लिए अग्नि सुरक्षा पैकेज। हमारी कंपनी के नए प्रकार के उत्पादों को बढ़ावा देने के लिए, कंपनी के ग्राहकों के साथ मिलकर नई निर्माण सामग्री विकसित करने के लिए इस मॉडल का उपयोग करने की योजना है।

कंपन के संचरण और अवशोषण को मॉडलिंग करना विश्वसनीयता बढ़ाने और ओवरहाल अवधि को बढ़ाने के लिए उच्च कंपन भार के तहत काम करने वाले उपकरणों की सहायक संरचनाओं को अनुकूलित करने का अवसर प्रदान करता है। पायलट मॉडल को हमारी कंपनी में उपयोग किए जाने वाले उपकरणों के उदाहरण के रूप में विकसित किया जा रहा है। डिजाइन के ज्यामितीय अनुकूलन और स्टील सहित कंपन-अवशोषित सामग्री के उपयोग द्वारा दोनों में बढ़ते कंपन प्रतिरोध को प्राप्त किया जा सकता है। साउंडप्रूफिंग सामग्री की लागत को कम करते हुए ध्वनि इन्सुलेशन में सुधार के लिए एक धातु फ्रेम पर आवासीय भवनों के डिजाइन में एक समान मॉडल का उपयोग किया जा सकता है।

हम यह सुनिश्चित करने के लिए जानते हैं कि कई कंपनियों में प्रक्रियाओं का संख्यात्मक अनुकरण लागू या कार्यान्वित किया जाता है और हमें यकीन है कि हमारे पास चर्चा और ज्ञान साझा करने के लिए पर्याप्त विषय हैं। हम अपनी परियोजनाओं और उपयोग किए गए सॉफ़्टवेयर के बारे में और अधिक लिखने के लिए तैयार हैं, हमारी टीम में परियोजना प्रबंधन और ज्ञान साझा करने की सुविधाओं के बारे में बात करने के लिए, हम कहाँ और कैसे सीखते हैं और बहुत कुछ। कृपया हमें टिप्पणियों में बताएं कि क्या यह विषय हैबर समुदाय के लिए रुचि रखता है? हम सवालों के लिए आभारी होंगे, हम उनका जवाब देने की कोशिश करेंगे।