Software development for automated feeding of CAM-CAD planning data : for the data-driven optimization of subtractive manufacturing

Abstract

The utilization of Computer-Aided Technologies (CAx) in manufacturing companies' product development and production planning has progressively become conventional. In feature-based production, a product can be seen as a sum of different design features, and production as a sum of machining features. These classified but also customized machining features repeatedly occur in different products and may be partially comparable with each other. The feature-based production approach is utilized in modern Computer-Aided Design (CAD) and Computer-Aided Manufacturing (CAM) systems, the data's associated feature along the entire value chain of a product offers potential for optimization and standardization. The continuous demand for higher product quality and complexity, lower production costs, and less energy consumption in manufacturing led to increased complexity in designing products and planning production, which requires experience. The planning data defined in CAD-CAM systems resulting in the manufacturing conditions of machining features are deeply embedded within the used software, and an automated feed to enterprise-wide information systems is a challenge to face. A data structure with relevant data used in CAD-CAM programs had to be developed. Systematic research and interviews were conducted to determine data parameters of high importance. Using the NX Open API and the programming language Python, a software plugin for Siemens NX was developed to extract and store the identified data in the JSON serialization format. Together with other CAX-generated data, including G-code, 3D-PDFs, and STL files, this data is stored on an HTTP endpoint. The resulting accessible CAD-CAM planning data enables its correlation with quality and live process data and, secondly, its integration into Enterprise Resource Planning (ERP) or Manufacturing Execution System (MES) systems to improve manufacturing processes' quality and efficiency by applying data-driven optimization and machine learning approaches. Furthermore, the developed object-oriented Python package can be used for further Siemens-NX-related customizations of the IFT and thus offers potential for code reusability. However, until now, there is still no standardized way of representing machining features, and different CAM software uses different attributes for the same features, which remains a core issue in feature technologies. Furthermore, in the scope of this work, only subtractive manufacturing, including some milling and drilling operations, has been considered. To cover the full range of operations offered in Siemens NX, further implementation work must be done.

Die Verwendung von Computer-Aided Technologies (CAx) in der Produktentwicklung und Produktionsplanung von Fertigungsunternehmen ist Stand der Technik. In der Feature-basierten Produktion kann ein Produkt als Summe verschiedener Design Features und die Produktion als Summe von Machining Features betrachtet werden. Diese klassifizierten, aber auch kundenindividuellen Machining Features kommen in verschiedenen Produkten immer wieder vor und können teilweise miteinander vergleichbar sein. Der Feature-basierte Produktionsansatz wird in modernen CAD- und CAM-Systemen genutzt und die damit einhergehende Feature-Zuordnung der Daten entlang der gesamten Wertschöpfungskette bietet Optimierungs- und Standardisierungspotenzial. Die ständige Forderung nach höherer Produktqualität und -komplexität, niedrigeren Produktionskosten und geringerem Energieverbrauch in der Fertigung hat zu einer zunehmenden Komplexität bei der Produktgestaltung und Produktionsplanung geführt, was Erfahrung erfordert. Die in CAD-CAM-Systemen definierten Planungsdaten, aus denen sich die Fertigungsbedingungen der Bearbeitungsmerkmale ergeben, sind tief in die verwendete Software eingebettet und eine automatisierte Einspeisung in unternehmensweite Informationssysteme ist eine Herausforderung. Mittels systematischer Recherche und Interviews wurden wichtige Datenpunkte aus CAD-CAM-Programmen identifiziert und daraus eine Datenstruktur entwickelt. Unter Verwendung der NX Open API und der Programmiersprache Python wurde ein Software-Plugin für Siemens NX entwickelt, um die identifizierten Daten zu extrahieren und im JSON-Serialisierungsformat zu speichern. Zusammen mit anderen CAx-generierten Daten, einschließlich G-Code, 3D-PDFs und STL-Dateien, können diese Daten auf einem HTTP-Endpunkt gespeichert werden. Die daraus resultierenden zugänglichen CAD-CAM-Planungsdaten ermöglichen zum einen die Korrelation mit Qualitäts- und Live-Prozessdaten und zum anderen die Integration in Enterprise Resource Planning (ERP) oder Manufacturing Execution System (MES) Systeme zur Verbesserung der Qualität und Effizienz von Fertigungsprozessen durch datengetriebene Optimierungs- und Machine-Learning-Ansätze. Darüber hinaus kann das entwickelte objektorientierte Python-Paket für weitere Siemens-NX-bezogene Anpassungen des IFTs verwendet werden und bietet somit Potenzial für die Wiederverwendbarkeit von Code und NX-Open spezifischem Wissen. Bis heute gibt es jedoch noch keine einheitliche Darstellung von Machining Features, und verschiedene CAM-Softwares verwenden unterschiedliche Attribute für dieselben Features, was nach wie vor ein Kernproblem bei Feature-Technologien darstellt. Außerdem wurde im Rahmen dieser Arbeit nur die subtraktive Fertigung, einschließlich einiger Fräs- und Bohrbearbeitungen, betrachtet. Um das gesamte Spektrum der in Siemens NX angebotenen Operationen abzudecken, müssen weitere Implementierungsarbeiten durchgeführt werden.