New-Tech Magazine | Oct 2016

Production מוסף מיוחד

את מה שהוא רוצה להשיג במגבלות מסויימות של גודל, מפות לחץ, עומסים וכד׳ והמחשב מהצד שלו חוקר את מגוון הפתרונות האפשריים ומעלה כאלו שהמוח האנושי לא יכול היה להגיע אליהם בעצמו. מחשב רב עוצמה עם גישה למאגר בלתי נדלה של עיצובים, שרטוטים ופתרונות יוכל בסיטואציות מסויימות לתת מענה טוב יותר לשלל אתגרים תכנוניים, במסגרתם, אלגוריתמים בעלי יכולת למידה יזהו דפוסי התנהגות של דגמים, ימיינו וילמדו אותם ללא כל צורך בהתערבות אנושית״. צרפתי מביא כדוגמה את פרוייקט ״, פרויקט מחקרי Dreamcatcher ״ שמאפשר למעצבים לתאר את הכוחות שמופעלים על האובייקט תוך כדי תהליך העיצוב ואז לתת למחשבים ׳לחשוב׳ לבד ולהוציא את התכנון לפועל. ״המעצב למעשה מתחיל ב׳שיתוף׳ המשימה עם המחשב, בהגדרת מגבלות מסויימות, העומסים והכוחות הפועלים, כמו כן את קו מתאר המגדיר את גבולות האובייקט התלת Generative Design ממדי ואז, באמצעות המחשב יוצר מגוון פתרונות פוטנציאליים, ומבצע את החישוביות המורכבת ליייצור תוך שימוש בכוח המחשוב בענן. הפתרונות מוצגים למתכנן שיכול בשלב הזה להוסיף מגבלות, לשנות את האסטתיקה ולבחור את הצורה הסופית. למשל: רוצים לעצב גג למכונית המירוץ (אותו חלק שמאחורי ראש 1 פורמולה הנהג). בשיטה של פעם הייתם מתחילים עם רעיון בראש, עיצוב על מחשב ואז בדיקה של ההתכנות באמצעות תוכנת ניתוח כלשהי שבוחנת כיצד המוצר הסופי יעבוד. המעצב מתחיל עם ׳שיתוף׳ המשימה שלו עם המחשב, כשלא אומרים לו מה אתם רוצים לעשות, אלא ובעיקר מה אתם מנסים להשיג. מתארים למחשב

Generative את הבעיה ואז בשיטות המחשב יוצר לבד וללא הכוונה סט Design נרחב של פתרונות פוטנציאליים, ומבצע - אוטומטית - מגוון עיבודים וחיבורים של גרסאות אפקטיביות, תוך שימוש במחשוב ענן. נקודה למחשבה: בזמן שהיה לוקח לכם לגמור עיצוב אחד, המערכת יכולה לבצע אלפים כאלה. ההצעות העיצוביות מועברות למתכנן שיכול בשלב הזה לבחור משלל האופציות. התהליך מאפשר לבחור בדיוק את החלקים היותר מעניינים ומסייע למתכנן להתגבר על בעיות ולבחור את התכנון המנצח. בדוגמה של העיצוב לגגון של מכונית הפורמולה, המחשב הוריד את התוכנית העיצובית של דגם המכונית מגוגל ובחן את המפרטים השונים, תוך שהוא עושה שימוש בהליך של עיבוד שפה טבעית. השלב הבא הוא פירוק התוכנית לגורמיה והתחלה של עיבוד ראשוני ותחילת ביצוע עצובי הגגון המבוקש. בנקודה זו המעצב יכול לבחון את ההצעות אחת לאחת שמגיש המחשב ולנסות להבין את נושא תמחור החלקים והעיצובים השונים והיתרונות והחסרונות של כל אחד ואחד - כולל שינוי החומרים בהם ישתמשו בהליך הייצור הסופי בהדפסת תלת מימד. ״התחזיות בהחלט מעודדות״, אומר צרפתי. ״הדפסות התלת מימד משתרשות לכל אורך התעשיות. נכון שיש את המאמצים המוקדמים, אלה שרואים את הנולד וקופצים קדימה כדי להוביל אחר כך את כולם, אבל, כיום די ברור שהמהפיכה כבר החלה ומי שלא יעלה על הגל הזה בזמן, סביר שלא ישרוד. וכן, זהו מהלך שישנה את פני הייצור כפי שאנו מכירים אותו כיום״.

מדהימים: מוצרים נעשים חכמים יותר. ביותר מהם יש חיישנים העוזרים להם ׳לחיות׳. כשהללו מתחילים לתקשר האחד עם השני מקבלים המעצבים מידע המסייע להם להבין טוב יותר איך בדיוק משתמשים במוצרים ולייעל אותם. בשלב הבא שלבי העיצוב והייצור נעשים יותר ויותר קרובים באמצעות הליך פידבק מהיר (תחשבו על יצרן אופניים שיש בהם חיישנים המדווחים ליצרן על פגמים בייצור). מכאן קצרה הדרך למוצרים שמספקים פידבק קבוע שנע בין העיצוב, הייצור והשימוש. התוצאה: מוצרים עם אורך חיים גבוה ולקוחות פחות מתוסכלים. בתל אביב, Autodesk לדברי צרפתי מ- שמעבר לתארים הרשמיים שלו, מוכר בעיקר כמי שנמנה על מובילי תחום ה- בישראל, למחשבים Generative Design יהיה חלק גדול ביותר במהפיכה שהתעשייה שלנו תעבור בשנים הקרובות, הרבה מעבר לתפקידם הגדול כיום. ״יש תפיסה - מוטעית - שתפקידו של המחשב בסך הכל לשבת על השולחן שלנו, ולעשות כלום, בעצם. אנשים משתמשים בו ככלי עזר עבורם, כשהוא רק יושב ומחכה לתגובות האנושיות שיניעו אותו. המחשבים של היום הם יותר ׳יצירתיים׳ ובעלי יכולות לימוד עצמי שלא היו בעבר. ״כוח המחשוב כיום מאפשר יכולות לימוד עצמי שלא היו בעבר כך שהתוכנות הופכות למשתתפות פעילות בתכנון ועיצוב החלק המיוצר. למעשה התוכנות, בהינתן המגבלות המתאימות, מציעות מבנים משלהן המותאמים למגבלות אלו״. צרפתי מדבר בעצם על מהשמוגדר בתעשייה , אותה מערכת Generative Design כ- במסגרתה היוצר, המתכנן או המעצב, ׳חולקים׳ את המטרה שלהם עם המחשב. ״המתכנן במפעל, או בגוף תעשייתי, מתאר

מנועים משולבי דרייב

גירים פלנטרים

ווסתי תדר

תימסורות לינאריות

69 l New-Tech Magazine