Работают станки: Как работает фрезерный станок с ЧПУ?

Как работает фрезерный станок с ЧПУ?

У деревообрабатывающей индустрии сегодняшнего дня имеется множество оборудования по обработке различных пород дерева. Одних из таких оборудований является фрезерный станок с чпу.

Принцип работы

Он идеальным образом обрабатывает любые породы дерева. Его работа основана на действии вращающейся фрезы, которая осуществляет контакт с расположенной на рабочем столе деревянной заготовкой. Фрезы могут иметь самые различные формы и самые разнообразные углы заточки. Осуществляя вращение на огромных скоростях они высверливают, гравируют, раскраивают материал.

Функция числового программного управления позволяет полностью автоматизировать работу станка, т.е. контроля со стороны оператора не требуется, станок действует строго по алгоритму программы, которую заложил в него оператор перед началом работы. Все это позволяет существенно сэкономить время и значительно повысить эффективность всего производственного процесса.

Благодаря использованию систем высокоточного контроля и цифровых систем управления, фрезерные станки с ЧПУ  могут выполнять работу любого уровня сложности, начиная с фигурного вытачивания рисунков и заканчивая вытачиванием микроскопических украшающих узоров на поверхности деревянных заготовок. Разнообразие фрез предусматривает использование для их изготовления различных металлов и сплавов, они могут отличаться как по длине, так и по величине диаметра. Местом крепления фрезы является цанга, этот своеобразный зажим позволяет фиксировать хвостовик фрезы. Цанга в свою очередь устанавливается в шпинделе. Программное обеспечение станка способно обрабатывать любые типы графических файлов с векторными изображениями. Оно переводит их в G-коды. Таким образом, для нанесения рисунка или надписи нужно выполнить ее построение в графическом редакторе и загрузить в станок. Оператор же выбирает режим работы, задает параметры скорости и количество оборотов для шпинделя. Ну, и конечно, устанавливает подходящую фрезу.

Как работает 5 осевой фрезерный станок с чпу. Устройство станка с чпу 5 осей.

Содержание:

1. Что такое 5-осевая обработка на станке с ЧПУ?
2. Оси чпу станка в 5 координатной системе?
3. А что же насчет двух других осей?
4. Конфигурации 5 осевых станков
5. Сколько же осей обработки вам нужно?
6. Так сколько осей вам нужно?
7. Зачем использовать 5-осевую обработку?
8. 5 осей против 3 + 2 оси станка
9. Сравним технологию 5-осевой обработки и 3D-печати
10. Как получить максимальную эффективность при 5 осевой обработки
11. Важность 5-осевого управления и программного обеспечения
12. Предотвращение аварий в 5-осевой обработке
13. Проверка инструмента на 5-осевом станке
14. 5-осевая обработка: Соответствует ли принципу «сделать за 1 раз»?
15. Техника обработки при 5-осевом фрезеровании

Всем привет, Друзья! С Вами 3DTool!

Это может прозвучать странно, но если бы художник эпохи Возрождения мог обменять свой молоток и зубило на компьютерное числовое программное управление (ЧПУ) и подходящие станки, у нас были бы тысячи статуй Давида, вырезанные из множества различных материалов.

Независимо от того, лепите ли вы шедевр из мрамора или фрезеруете лопасти турбиона из титана, основной принцип один и тот же: начинаете с цельного куска материала и удаляете ненужные части, пока не останется целевой объект. Конечно, этапы этого процесса намного сложнее, особенно для 5-осевой обработки на ЧПУ.

 

Что такое 5-осевая обработка на станке с ЧПУ?

Говоря простыми словами, 5-осевая обработка — это использование ЧПУ для перемещения детали или режущего инструмента по пяти различным осям одновременно. Такая обработка позволяет изготавливать очень сложные детали, и именно поэтому она особенно популярна, например, в аэрокосмической отрасли или машиностроении.

Однако, несколько факторов способствовали широкому применению 5-осевой обработке больше всего. Среди них:

1. Максимальная приближенность к принципу – одна обработка за одну установку (иногда называемой «сделано за один раз»), что сокращает время выполнения и повышает эффективность.

2. Удобство доступа к сложным частям геометрии изделия и возможность избежать столкновения с держателем инструмента благодаря возможности наклонять режущий инструмент или стол.

3. Оптимизация и улучшение срока службы инструмента станка и времени цикла обработки. Это достигается путем наклона инструмента / стола, в результате чего поддерживается оптимальное положение и траектория резки .

Каталог фрезерных станков с ЧПУ 5 осей

Каталог фрезерных станков с ЧПУ 4 оси

Каталог фрезерных станков с ЧПУ 3 оси

Оси чпу станка в 5 координатной системе?

Мы все знаем историю о Ньютоне и яблоке, но есть аналогичная апокрифическая история о математике и философе Рене Декарте.

Декарт лежал в постели (как обычно делают математики и философы), когда заметил, как по его комнате летает муха. Он понял, что может описать положение мухи в трехмерном пространстве комнаты, используя всего три числа, представленные переменными X, Y и Z.

Это декартова система координат, и она используется уже больше трех столетий после смерти ученого. Таким образом, координаты X, Y и Z — это три из пяти осей в 5-осевой обработке.

А что же насчет двух других осей?

Представьте себе поближе муху Декарта в полете. Вместо того, чтобы описывать только её положение как точку в трехмерном пространстве, мы можем описать её ориентацию. Представьте себе, что муха крутиться во время движения так же, как крутится самолет во время крена. Данное вращение описывается четвертой осью

A: поворотная ось (вращение вокруг оси X)

Продолжая сравнение с самолётом, тангаж (наклон) мухи описывается пятой осью, B: ось вращения вокруг Y.

Проницательные читатели, без сомнения, сделают вывод о существовании шестой оси C, которая вращается вокруг оси Z. Это рыскание (поворот) мухи в нашем примере. 

Если вам сложно представить шесть осей, описанных выше, вот схема:

Оси A, B и C расположены в алфавитном порядке, чтобы соответствовать осям

X, Y и Z. Хотя существуют 6-осевые станки с ЧПУ, конфигурации с 5- осью являются более распространенными, поскольку добавление шестой оси обычно дает не очень много дополнительных преимуществ.

Последнее замечание о соглашениях по маркировке осей: в вертикальном обрабатывающем станке оси X и Y находятся в горизонтальной плоскости, а ось Z — в вертикальной плоскости. В горизонтальном обрабатывающем станке оси Z и Y меняются местами. Смотрите схему ниже:

Конфигурации 5 осевых станков

 

Конфигурация 5-осевого станка определяет, какие две из трех осей вращения он использует. 

Например, машина c цапфой с вращающимся столом работает с осью A (вращается вокруг оси X) и с осью C (вращается вокруг оси Z), тогда как машина с инструментом на шарнире работает с осью

B (вращается вокруг оси Y) и оси C (вращается вокруг оси Z).

Внутренний вид цапфы 5-осевого вертикального обрабатывающего центра.

 

Вращение осей в станках с цапфой обеспечивается посредством движения стола, тогда как в станках шарнирного вращения, дополнительные оси обеспечиваются поворотом шпинделя. Оба вида станков имеют свои уникальные преимущества. Например, станки с цапфой вмещают больший объем обрабатываемой детали, поскольку нет необходимости компенсировать пространство, занимаемое вращающимся шпинделем. С другой стороны, машины шарнирного вращения могут обрабатывать более тяжелые детали, поскольку стол всегда расположен горизонтально.

Видео о преимуществах станков с шарнирной головой:

Сколько же осей обработки вам нужно ?

Возможно, вы видели ссылки на обрабатывающие центры, предлагающие семь, девять или даже одиннадцать осей. Несмотря на то, что множество дополнительных осей могут показаться сложным, объяснение такой ошеломляющей геометрии на самом деле довольно просто.

«Когда вы имеете дело со станками, которые имеют, скажем, более одного вращающегося шпинделя, у вас уже есть больше осей», — объяснил Майк Финн, менеджер по разработке промышленных приложений в Mazak America.

«Например, у нас есть станки со вторыми шпинделями и нижними револьверными головками. На этих станках будет несколько осей: верхняя револьверная головка будет иметь 4 оси, а нижняя револьверная головка имеет 2 оси, а затем у вас есть противоположные шпиндели, которые также имеют 2 оси. Итого в таких станках может быть до 9 осей», — продолжил Финн.

 «Детали, которые вы делаете, по-прежнему 5-осевые», — добавляет Уэйд Андерсон, специалист по продажам продукции в Okuma America.

 

«Такой компонент, как аэрокосмический клапан, может быть сделан на нашем вертикальном центре MU-5000, который представляет собой 5-осевую машину. Или мы могли бы выполнить эту деталь на многоосном станке, который имеет вращающуюся ось B и два шпинделя для двух осей C, плюс X, Y и Z. Есть также более низкая револьверная головка, которая дает вам второй X и Z. Все эти модификации дают большее количество осей, но сама деталь имеет всю ту же пяти-осевую геометрию

» — пояснил Андерсон.

Каталог фрезерных станков с ЧПУ 5 осей

Каталог фрезерных станков с ЧПУ 4 оси

Каталог фрезерных станков с ЧПУ 3 оси

Так сколько осей вам нужно?

Как часто бывает в производстве, ответ на этот вопрос зависит от вашего конкретного случая. Финн привел следующий пример:

«Лопатка турбины — это поверхность свободной формы и может она быть довольно сложной. Наиболее эффективный способ выполнить обработку лопасти, подобной этой, — использовать 5-осевую обработку инструментом по спирали вокруг аэродинамического профиля лезвия. Конечно, можно использовать и 3х-осевую обработку, если вы выставите лопасть на определенную позицию, а затем используете три линейные оси для обработки поверхности, но обычно это не самый эффективный способ».

Андерсон соглашается: «

Геометрия детали скажет вам, нужна ли вам конфигурация с 3, 4 или 5 осями».

5-осевой вертикальный обрабатывающий центр.

 

Однако важно помнить, что количество нужных вам осей зависит не только от детали. «Выбор конфигурации в основном диктуется самой деталью, но нужно не забывать и того, что хочет заказчик», — сказал Андерсон.

Заказчик может принести деталь, скажем, титановую аэрокосмическую скобу, и я могу сказать: «Это идеальная деталь для 5-осевого обрабатывающего станка », но они могут планировать в будущем делать детали, которые будут работать лучше на одном из MULTUS U. Эта многофункциональная машина не может быть оптимизирована так же, как 5-осевой обрабатывающий центр, но она может предоставить заказчику возможность выполнять множество видов других работ, что является частью их долгосрочного плана».

«Еще одна вещь, которую следует учитывать, — это размер рабочей зоны», — добавил Финн.

«Какой максимальный размер детали вы можете вставить в станок и при этом выполнять смену инструмента и смену деталей? В этом заключается понимание возможностей машины и того, что она сможет и не сможет сделать».

Зачем использовать 5-осевую обработку?

Попытка выбрать между 3-осевой обработкой и 5-осевой обработкой — это то же самое, что попытаться выбрать между гамбургером из Макдональдса или стейком BBQ на косточке; если цена — ваша единственная забота, тогда, очевидно, вы выбираете первый вариант.

Однако дилемма становится намного более сложной при сравнении 5-осевой и 3 + 2-осевой.

Каталог фрезерных станков с ЧПУ 5 осей

Каталог фрезерных станков с ЧПУ 4 оси

Каталог фрезерных станков с ЧПУ 3 оси

5 осей против 3 + 2 оси станка

Важно различать 5-осевую обработку и 3 + 2-осевую обработку.

Первая — также называемая непрерывной или одновременной 5-осевой обработкой — включает в себя постоянную регулировку режущего инструмента по всем пяти осям, чтобы наконечник оставался оптимально перпендикулярным к детали.

Полная 5-осевая демонстрационная часть из алюминия. Время цикла: 13 минут.

 

Вторая – так же называемая 5-сторонней или позиционной 5-осевой обработкой – представляет собой выполнение 3-осевой программы с режущим инструментом, зафиксированным под углом, определяемым двумя осями вращения. Механическая работа, которая включает в себя переориентацию инструмента по осям вращения между вырезами, называется «5-осевой индексацией», хотя она по-прежнему считается 3 + 2.

Демонстрационная часть с 3 + 2 осями из алюминия. Время цикла: 7 минут.

 

Основным преимуществом непрерывной 5-осевой обработки по сравнению с 5-осевой индексацией является скорость, так как последняя требует остановки и запуска между переориентацией инструмента, тогда как 5-осевая не делает этого.

Однако всегда есть возможность получить одинаковые результаты при использовании непрерывной или индексированной 5-осевой оси.

Стоит также отметить, что преимущество в скорости ведет к увеличению движущихся частей, что означает повышенный износ, а также к большей потребности в обнаружении возможности столкновения деталей. Это одна из причин, по которой непрерывная 5-осевая обработка является более сложной с точки зрения программирования.

Каталог фрезерных станков с ЧПУ 5 осей

Каталог фрезерных станков с ЧПУ 4 оси

Каталог фрезерных станков с ЧПУ 3 оси

Сравним технологию 5-осевой обработки и 3D-печати

 

3D-печать или аддитивное производство — актуальная тема в мире производства сейчас, особенно в сравнении с технологиями выборки, такими как 5-осевая обработка.

Хотя иногда предполагается, что эти два метода конкурируют (поскольку фанаты 3D-печати утверждают, что данная технология скоро разрушит всю обрабатывающую промышленность), правильнее будет думать, что аддитивные и субстрактивные технологии производства дополняют друг друга.

Станок INTEGREX i-400AM от Mazak сочетает в себе аддитивное производство и 5-осевую обработку.

 

«Я не думаю, что аддитивное производство полностью захватит рынок, но я думаю, что теперь появилась возможность для разработки деталей, которые не могли быть созданы в прошлом», — сказал Финн.

«Конечно, есть и останутся детали, требующие обработки выборкой. Например, детали с очень жестким допуском на круглость».

«Можно напечатать почти полностью готовый элемент, но для достижения необходимого допуска этот элемент все же может потребоваться обработать на станке», — добавил Финн.

Означают ли это, что будущее производство будет представлять собой гибрид 3D — принтер / 5-осевой ЧПУ станок?

Андерсон не уверен в этом: «Реальное применение 3D-печати вне лабораторной среды заключается не в том, чтобы использовать машину комбинированного стиля, а, в том, чтобы, например, 3D-принтер с технологией SLS сделал то, что он делает лучше всего, и фрезерный станок сделал то, что делает лучше всего, работая над общим результатом посредством автоматизации».

Причина существования двух отдельных машин, в данном случае, сводится к управлению порошком и стружкой внутри машины.

«Количество порошка, которое вы пропускаете при лазерном спекании, например, на 13кг детали, может составлять 70–140 кг», — сказал Андерсон.

«Если это входит в машину, где все объединено, то не существует проверенного способа заново использовать весь этот порошок».

Другими словами, вопросы, касающиеся взаимосвязи 3D-печати с 5- осевой обработкой, чаще всего касаются сотрудничества технологий, нежели конкуренции. «Я думаю, что аддитивное производство может уменьшить количество черновой обработки, которая необходима», — заключил Финн.

Каталог 3D принтеров

Как получить максимальную эффективность при 5 осевой обработки.

Нередко 5-осевые возможности используются недостаточно.

«Некоторые могут иметь станок, но могут не понимать, что он из себя представляет в полном объеме. Либо у них может не быть программного обеспечения, необходимого для создания программы резки, которая бы использовала все возможности машины», — заметил Финн.

Андерсон соглашается: «Это душераздирающее зрелище для компании, подобной нашей. Когда мы видим компанию, которая идет ва-банк, получает оборудование, устанавливают его. По разным причинам они приобретают многофункциональный станок с 5 или более осями и используют его как 3-осевой станок. Это происходит постоянно».

Схема горизонтального обрабатывающего центра Okuma MU-10000H.

 

«Во многом это зависит от персонала», — добавил Андерсон. «Требуется обучение и понимание того, как использовать машину. Иногда трудно думать об обработке детали с верхним, нижним, главным шпинделем и вспомогательным шпинделем, и все в процессе, одновременно.»

«Есть много компаний, разрабатывающих программное обеспечение, которые намного лучше справляются с этим, но освоить его сложно», — заключил Андерсон.

Важность 5-осевого управления и программного обеспечения

Несмотря на то, что наличие оператора с нужным набором навыков является основным фактором, позволяющим максимизировать возможности 5-осевого станка, управление и программное обеспечение станка также важны.

«Когда вы выполняете высокоскоростную 5-осевую обработку, сервоприводы на станке и время отклика очень важны, чтобы избежать короткого замыкания или перерегулирования при обработке», — сказал Финн. «Контроллер в станке должен уметь обрабатывать данные достаточно быстро, чтобы траектория движения была четкой, плавной, равномерной. Нужно избегать резких движений, которые могут вызвать повреждения заготовки».

Mazak’s MAZATROL SmoothX с ЧПУ.

«Аналогично, программное обеспечение, которое создает 5-осевые программы, должно быть способно создавать хороший плавный код, чтобы станок мог двигаться плавно», — заключил Финн.

Выбор правильного пакета CAD / CAM необходим для получения максимальной отдачи от вашего станка.

«Если вы, например, занимаетесь аэрокосмическими деталями, вы должны работать с программными пакетами высокого класса», — сказал Андерсон.

«Если вы просто делаете небольшие алюминиевые формы компонентов для литья под давлением в автомобильной компании, или все, что вы делаете, это сверлите пару отверстий в корпусе двигателя, это совсем другая история».

«Если, же вы режете детали, которые требуют системы CAM для создания программ резки, вы должны инвестировать в систему CAM, которая дополняет возможности станка», — добавил Финн.

Предотвращение аварий в 5-осевой обработке.

Когда дело доходит до создания 5-осевых траекторий, обычно существует дилемма между работой на более высоких скоростях и подачами и минимизацией риска столкновений. К счастью, сегодня на рынке есть ряд программных инструментов, которые могут помочь решить ее.

«С нашим программным обеспечением по предотвращению столкновений вы можете загрузить трехмерную модель детали и инструментов, и программа просчитает на каждое движение инструмента вероятность столкновения с чем-либо», — сказал Андерсон.

«При условии, что ваше устройство смоделировано правильно, система уловит столкновение до того, как оно произойдет».

Система предотвращения столкновений Okuma работает в режиме реального времени.

 

«Существует программное обеспечение, которое будет выполнять моделирование работы станка», — прокомментировал Финн.

«Так что это важно, особенно когда дело касается дорогих запасных частей. Вам не нужно столкновение, которое может привести к тому, что вы сломаете деталь, либо кто-то получит травму или повредит станок».

«Vericut предлагает программное обеспечение для виртуального 3D-мониторинга, которое будет делать то же самое, только на автономном компьютере», — добавил Андерсон. «Таким образом, вместо того, чтобы работать в режиме реального времени на элементах управления станка, вы запускаете свою программу обработки деталей через Vericut, и она проверит все траектории и убедится, что станок будет делать то, что, как вы думаете, он должен сделать».

Проверка инструмента на 5-осевом станке.

Высокая производительность является преимуществом 5-осевой обработки, но она также увеличивает риск ошибок, таких как использование сломанного или неправильного инструмента. Одним из способов минимизации этих ошибок является выбор системы проверки инструмента, например лазер BLUM, на DMG MORI DMU 50C:

  

5-осевая обработка: Соответствует ли принципу «сделать за 1 раз» ?

 

Понятие «сделано за раз» — конечная цель в производстве: вы загружаете кусок материала в станок, запускаете программу и снимаете полностью готовую деталь.

Как и возможность минимизировать время подготовки, задача принципа «сделано за раз» — имеет смысл, даже если в конкретном случае она практически не достижима.

При этом 5-осевая обработка приближает нас к цели «сделано за раз» больше, чем любой другой процесс; даже детали после 3D-печати требуют пост-обработки. В этом контексте основным ограничением 5-осевой обработки являются зажимные приспособления.

«Большая часть движений 5-осевой работы лежит вокруг зажимного механизма», — сказал Андерсон. «У меня может быть лучшая машина в мире, но если мое зажимное приспособление паршивое, я никогда не получу того, что задумывал».

По словам Финна, ключ к преодолению данного слабого места лежит в использовании станков с более чем пятью осями:

«Например, станок INTEGREX может быть оснащен противоположными поворотными шпинделями и нижней режущей револьверной головкой. Таким образом, детали можно разрезать на одном шпинделе, а затем перенести на противоположный шпиндель для обработки оставшейся части детали. Так что, по сути, вы можете загрузить кусок сырой заготовки, и в конце снять готовую деталь».

Техника обработки при  5-осевом фрезеровании

 

 

5-осевая обработка обеспечивает значительные преимущества, включая сокращение времени выполнения заказа, повышение эффективности и увеличение срока службы инструмента. Однако важно понимать, что для достижения этих преимуществ требуется нечто большее, чем просто покупка новейшего 5-осевого обрабатывающего центра.

Овладение искусством 5- осей требует учета множества факторов. На эту тему Андерсон сказал так:

«Когда вы смотрите на проблемы, с которыми сталкиваются клиенты, очень редко это касается обработки детали. Как правило, проблема, которая их тормозит, заключается не в создании идеи, а в чем-то другом. Это наличие, обучение и тренировка персонала, правильный подход операторов к машине или понимание до начала работы, что у них будет достаточно инструментов в запасе, чтобы закончить деталь, которую начали. Сторонние составляющие бизнеса тормозят больше, чем фактическое создание».

 

Что ж, а на этом у нас все! Надеемся эта статья была для Вас полезна!

Заказать 5-ти координатный фрезерный ЧПУ станок, 3D-принтер, или расходные материалы, задать свои вопросы и узнать статус Вашего заказа, вы можете 

Не забывайте подписываться на наш YouTube канал:

Подписывайтесь на наши группы в соц.сетях:

INSTAGRAM

ВКонтакте

Facebook

Что это такое станок ЧПУ: как расшифровывается

25.03.2020

1. Целесообразность применения
2. Особенности станков с ЧПУ: что это такое, в чем проявляются
3. Классификация станков с программным управлением: их характеристика и обозначения
4. Основные параметры
5. Принцип программирования
6. Станки фрезерные с ЧПУ
7. Как работает ЧПУ-станок токарного типа
8. Устройство станка ЧПУ многоцелевого типа
9. Что делают на станках с ЧПУ: сферы применения
10. Преимущества
11. Проблемы
12. Действия наладчика и оператора

Выбирая оборудование для проведения фрезерных, токарных и других подобных работ, каждое предприятие стремится найти максимально надежную, производительную, удобную модель. Стремясь облегчить эти поиски, подробно рассмотрим, что такое ЧПУ-станок: как он устроен, по каким принципам программируется и функционирует, каких видов может быть и так далее. Максимум информации – чтобы вам было проще определиться и решить, вкладываться в такую технику или нет.

Сразу отметим: сегодня они востребованы, причем во всех основных отраслях. На них проводят металлообработку, вытачивая детали с особой точностью (даже если у заготовок сложная поверхность), изготавливают предметы мебели и деревянные панно, макеты, сувениры, игрушки из пластиков и многое другое. Активно используют их преимущества, в том числе и высокую производительность.

Отдельно скажем, как расшифровываются ЧПУ-станки: аббревиатура означает Числовое Программное Управление, то есть компьютеризированную систему, задающую условия нормального функционирования стола, суппорта, шпинделя в течение технологического процесса. Контроль осуществляется за счет специальных и своевременно поданных команд – кодов G и M-типа.

В результате 1 единица такого оборудования так же эффективна, как 5-6 обычных. Оператору остается только включить нужную схему, наладить ее и проследить за ее выполнением – ему необязательно быть квалифицированным токарем или фрезеровщиком.

Необходимо учитывать, что это сравнительно дорогостоящая техника. В условиях современного производства станок с числовым программным управлением выгодно покупать и эксплуатировать в следующих ситуациях:

• Изготавливаемые детали используются в особенно ответственных случаях – запчасти для авиатехники и транспорта, элементы медицинских аппаратов, лопатки или валы турбин для ГЭС.
• Выпускаемые заготовки отличаются сложностью поверхности, подразумевающей проведение целого ряда технологических операций в процессе механической обработки.
• Планируется, что изделия будут выходить регулярными и крупносерийными партиями.
• Актуально особо точное исполнение – в рамках одного из 6 первых квалитетов по допуску. Отклонения в этом случае устанавливает дискретный шаг привода, составляющий до 3 мкм.
• Существует вероятность внесения незначительных конструктивных изменений по ходу изготовления детали – путем корректировки программы с операторского пульта.

Возможности такого оборудования довольно широки, сферы применения тоже, поэтому и классификация достаточно разнообразна. Но практически все модели, вне зависимости от конструкции, обладают следующими отличительными характеристиками:

• Сравнительно мощный привод – может быть постоянного тока, с бесступенчатой регулировкой шпинделя, или переменного, трехфазный, с частотой вращения до 2000 об/мин, но обязательно от 20 до 40 кВт.
• Независимая установка и коррекция каждой из двух координат, в результате чего рабочие органы способны перемещаться по самым сложным траекториям, зачастую даже невозможным для других методов контроля.
• Повышенная жесткость конфигурации при прецизионной (или высокой) точности обработки заготовки.
• Скорость установочных передвижений суппорта 4,8-10 об/мин, что минимизирует время холостого хода.
• Широчайшие рамки регулировки подачи бесступенчатого привода – с изменением до 1200-10000 раз (с 1 до 1200 или даже до 10000 об/мин). Благодаря этому не проблема настроить оптимальный режим выпуска любой детали.
• Развитые и многофункциональные инструментальные системы – от 12 органов.

Маркировка выпускаемых моделей осуществляется с помощью букв и цифр. Они и формируют артикул, который отражает назначение оборудования, степень его автоматизации, класс его точности. Разделение ведется по нескольким глобальным признакам – рассмотрим каждый из них подробнее.

Технологические группы

По характеру выполняемых операций (основных) могут быть:

• фрезерные и сверлильно-расточные – сравнительно универсальные, также обеспечивающие зенкерование;
• токарные – для создания резьбовых соединений и сверления, для патронных и центровых, а также сложных деталей;
• зубообрабатывающие – для обеспечения необходимой геометрии шестеренок и подобных им элементов;
• шлифовальные – для зачистки и выравнивания поверхностей;
• многоцелевые – для комплексной обработки без перебазирования заготовки.

Каждой группе присваивается свой номер – обращайте внимание на первую цифру в артикуле станка ЧПУ, эта расшифровка помогает сразу сориентироваться.

Степень автоматизации

Все модели также подразделяют по следующим параметрам управляющей системы:

• назначение – с позиционным, непрерывным, прямоугольным, смешанным методом контроля;
• вариант привода – со ступенчатым, шаговым или регулируемым двигателем;
• характер загрузки программного обеспечения – с установкой через диск, ленту (перфорированную или магнитную), flash-носитель;
• количество одновременно управляемых координат и допустимые погрешности при их введении.

В артикуле степень автоматизированности указана в конце – как Ф с номером (или буквой). Разберемся, что означает ЧПУ-станок со следующей маркировкой после Ф:

1 – с цифровой индикацией и данными, набираемыми на клавиатуре – для одного перемещения за кадр;

2 – с позиционным (для сверлильно-расточных) или прямоугольным (для фрезерных или токарных) методом контроля;

3 – с непрерывным или контурным управлением, для обработки особенно сложных деталей;

4 – с многооперационным оперированием, сочетающим вышеперечисленные возможности;

Ц – циклическая, отличающаяся дешевизной и простотой алгоритма, но весьма удобная для серийного выпуска однотипных заготовок.

Помимо этого, в маркировке также есть индексы АСИ, то есть устройств АвтоСмены Инструмента:

• Р – посредством поворота головки револьверного типа;
• М – из «магазина» – специально предназначенного барабана.

В артикуле эти литеры стоят перед ФN.

Взглянем, что такое станок с ЧПУ с точки зрения производства. Его ключевые характеристики зависят от того, к какой технологической группе он относится:

• для фрезерной это ширина поверхности рабочего стола;
• для сверлильно-расточной – максимально возможные диаметры сверла и шпинделя;
• для токарной – наибольшее из поддерживаемых сечение отверстия.

Любая модель рассматриваемого оборудования состоит из следующих функциональных узлов:

• память – постоянная и оперативная;
• шкаф, оснащенный операторским пультом;
• дисплей, на котором показываются результаты;
• контроллер – прибор, обрабатывающий введенные данные и отвечающий за функционирование приводов.

Все вместе они обеспечивают правильное выполнение команд, каждую из которых необходимо корректно составить. Сделать это можно одним из трех способов:

1. Вручную – технолог вводит числовые комбинации и таким образом задает все координаты для перемещения инструментов. Не самый удобный вариант, ведь для его реализации даже у опытного специалиста, знающего, как работать на станке с ЧПУ, уйдет много времени и сил, а выпускать удастся лишь простейшие детали.
2. С пульта оперативной системы – наладчик использует джойстик и сенсорный экран, в том числе и в диалоговом режиме (если оборудование довольно современное и у него есть эта опция). Уже более подходящий метод, также и потому, что команды можно протестировать и откорректировать.
3. С помощью САМ и САПР – запись происходит в несколько этапов, проводится сравнительно большое количество операций, зато в результате можно придумать эффективный алгоритм выпуска даже самого сложного элемента, а в дальнейшем видоизменять его для производства других деталей.

Вот как настроить ЧПУ-станок в последнем случае:

• Создать электронный чертеж заготовки в AutoCAD, Компасе, Solid или другом профильном графическом редакторе.
• Преобразовать получившийся файл в подходящий формат (HPGL, DXF, Gerber, Exeilon) и загрузить его в САМ (в качестве наиболее используемых CorelDraw, SheetCam, MeshCam, Kcam). После данного импорта задать траектории движения инструментов, введя числа, выбрав варианты обработки, присвоив значения соответствующим органам машины. Проконтролировать правильность визуализации (происходит параллельно).
• Сделать промежуточный Cl-файл, загрузить его в паспорт (постпроцессор), получить программу управления с G- и М- кодами.

Понятно, что создавать такое ПО сможет непростой токарь.

Очень популярны, предназначены не только для резки заготовок любой формы (и простой плоской, и сложной пространственной), но и для раскройки металлических листов, для выборки пазов, для загибания углов. Могут содержать до 300 инструментов в одном магазине. Также отличаются обширной классификацией.

По расположению шпинделя выделяют:

• вертикальные – вал устанавливается перпендикулярно столу и позволяет проводить обработку с одной стороны детали;
• горизонтальные – фиксация уже параллельная, что делает возможным многостороннее выполнение технических операций.

По конструкции модель бывает консольной и нет, с одним или несколькими деталями, с контролем по 2,3 и более координатам одновременно.

Теперь о том, что значит станок ЧПУ с точки зрения управления – по характеру команд фрезерный может быть:

• позиционным – для сверлильных работ;
• контурным – ориентированным на криволинейные поверхности сложной формы;
• смешанным (комбинированным) – для комплексных задач.

Конструктивные особенности

Сравнительно мощные корпус и станина – за счет ребер жесткости, также обеспечивающих повышенные показатели прочности шпинделя. В комплектацию таких устройств входят точные винты и рельсы – для быстрого перемещения инструментов по горизонтали.

Все это обеспечивает одинаково хорошее качество выполнения технических операций как при попутном, так и при встречном направлении движения.

То, что можно сделать на ЧПУ станке, зависит от конкретной его модели, а их в номенклатуре фрезерной группы сразу несколько сотен. Есть габаритные варианты, длина рабочего стола которых превышает 10 м. Или наоборот – миниатюрные, предназначенные для мелкосерийного производства и частных мастерских, выпускающих типовые заготовки из металла и пластика, дерева и других материалов. Обычно они маломощные (до 750 Вт), но все равно сравнительно надежные, оснащенные сервоприводом, поворотные во всех угловых направлениях, регулируемые по высоте. Естественно, в их базовую комплектацию также входит ПО для контроля, которое можно загрузить, подключив оборудование к персональному компьютеру.

Его основной орган – резец со сменными пластинами, зафиксированный в держателе, который может быть кассетным и совершенно точно является важной частью суппорт-узла, вместе с поворотной плитой и салазками. Деталь крепится в патроне, который расположен на вращающемся валу, приводные механизмы заставляют перемещаться инструменты (до 12 сразу), со скоростью вспомогательного хода выше, чем основного.

Классификация по характеру выполняемых задач

• центровые – для точения фасонных поверхностей, цилиндрических и конических заготовок;
• патронные – для зенкерования, создания резьбы, обтачивания под фланцы, диски, шестерни и втулки, как внешних, так и внутренних плоскостей;
• универсальные – эти виды станков с ЧПУ могут выполнять все технологические операции, актуальные для двух предыдущих типов;
• карусельные – для крупногабаритных и неправильных по своей форме элементов; бывают одностоечными (рассчитаны на диаметры до 2 м) и двухстоечными (для сечений до 15 м).

Конструктивные характеристики

Их компоновка обычно либо вертикальная, либо с крутым наклоном, благодаря чему из функциональной зоны проще удалить стружку. Сравнительно компактны, к ним не проблема подключить почти любое автозагрузочное устройство.

Несущие конструкции отличаются повышенной жесткостью, достижимой утолщением металла и введением дополнительных ребер. Оснащены сменными магазинами для инструментов и/или револьверными головками, устанавливаемыми на позицию держателя.

Это настоящие центры, выполняющие комплексную обработку заготовки (без перебазирования) и оборудованные комбинированными системами ПО. Они предназначены для нарезки фасок и резьбы, зенкерования, расточки, раскроя, фрезерования. Подходят для действий как с плоскими поверхностями, так и со сложными криволинейными формами.

Конструктивные особенности

Зачастую укомплектованные сменными магазинами, делающими доступной предварительную настройку инструментов. Обычно обладают поворотными столами, нужными для перемещения детали, а также переналаживаемыми вспомогательными устройствами-спутниками.

Принцип работы станков с ЧПУ многоцелевого типа базируется на универсальности операций, которая возможна благодаря высокомоментному, но малоинерционному двигателю с хорошим быстродействием. Даже на небольших частотах он развивает крутящий момент до серьезных величин, что позволяет обеспечить производительность труда.

По вариантам компоновки могут быть:

• вертикальные – с головкой шпинделя, способной двигаться вдоль обеих осей; на них техпроцессы можно проводить с 2-5 сторон;
• горизонтальные – для элементов больших габаритов, закрепленных на столе; действуют только в одной плоскости (если отсутствуют дополнительные поворотные приспособления).

Такое оборудование востребовано в следующих случаях:

• производство плит и других плоских элементов из дерева, например, корпусной мебели;
• выпуск пластиковых деталей всевозможных форм, включая криволинейные;
• шлифовка камней и подобных им твердых материалов природного происхождения;
• изготовление сложных металлических изделий, в том числе и ювелирных.

Все вышеперечисленные цели решаются путем операций резки, фрезерования, распила, гравировки, сверления.

Эксплуатация столь точного механизма позволяет быстро решать ранее неосуществимые задачи: наносить рельефные декоры, которые невозможно выполнить вручную. За счет компьютеризации и автоматизации оно дает возможность избежать ошибок, вызванных человеческим фактором. Если знать, как пользоваться ЧПУ-станками, риск возникновения брака стремится к нулю.

Для большинства заготовок это техника «полного цикла», которая минимизирует затраты на производство. Она также отличается надежностью (может бесперебойно функционировать в течение лет), гибкостью настройки, широтой опций.

Минусы – в нюансах постпроцессирования: даже несмотря на то, что G- и М- коды универсальны, каждый программист компонует их по-своему. Поэтому возможны нестыковки при запуске ПО, которые требуется отдельно отлаживать.

Зачастую сложна ситуация с кадрами. Молодые и начинающие специалисты прекрасно понимают, как работает станок с ЧПУ, но им неизвестны практические свойства дерева или металла. Опытные слесари, фрезеровщики и токари, наоборот, «на ты» с материалами, но почти не знают компьютера.

Первый должен:

• подобрать инструмент по карте, проверить его целостность и остроту;
• определить нужные размеры;
• зафиксировать рабочий орган и зажимной патрон, убедиться в надежности крепления;
• установить переключатель в позицию «от»;
• выполнить проверку на холостом ходу;
• убедиться в нормальном состоянии лентопротяжного механизма и ввести перфоленту;
• закрепить деталь, включить режим «по программе»;
• обработать первый элемент, измерить его геометрию, внести корректировки;
• повторить техпроцесс, сравнить габариты;
• переключить машину в позицию «автомат».

Здесь действия наладчика закончены, в дело вступает оператор, который обязан своевременно:

• менять смазочные материалы и намасливать патроны;
• очищать зону проведения операций;
• проверять гидравлику, пневматику, точность заданных показателей.

Также ему необходимо запустить тестовое ПО, а после убедиться в надежности всех креплений и отсутствии отклонений. Если все в порядке, можно:

• фиксировать заготовку;
• вводить программу;
• заправлять перфоленту;
• нажимать «Пуск»;
• замерять деталь, сравнивая с образцом.

На специальных курсах подробно расскажут и покажут, как научиться работать на станке с ЧПУ. На такую профильную подготовку просто необходимо отправить своих сотрудников, если вы хотите установить столь производительное оборудование на своем предприятии и эффективно использовать его преимущества.

Как работать на лазерном станке с ЧПУ

Лазерный станок ЧПУ является универсальным высокотехнологичным оборудованием, которое работает с очень большим перечнем материалов и практически самостоятельно производит их раскрой, гравировку и еще некоторые операции.

Единственным инструментом, который использует в своей работе лазерно-гравировальный станок, является луч лазера, сфокусированный линзой в крохотную точку на поверхности материала

Особенности аппаратов лазерной резки

По мере совершенствования лазерных технологий и нахождения путей для упрощения станков, работающих по этому принципу, их стоимость снижается, причем на качестве работы оборудования это никак не сказывается. Еще десять лет назад производители лазерных станков могли только мечтать о лазерных резаках, теперь же его можно встретить даже частной домашней мастерской, не говоря уже о крупных промышленных предприятиях. Такая распространенность и популярность объясняется множеством преимуществ лазеров перед прочими станками, например:

• очень высокая скорость перемещения луча (для резки предел составляет 500 мм/с, для гравировки он доходит до 700 мм/с) и, соответственно, более высокие производственные показатели;
• точность позиционирования луча на плоскости настолько высока, что отклонения невозможно заметить невооруженным глазом. Погрешность не превышает 0, 01 мм, поэтому все серийные изделия, вырезанные на лазерном станке, совершенно идентичны;
• ассортимент материалов, с которыми может работать лазерно-гравировальный аппарат, включает в себя все, используемые при производстве нужных людям товаров, от бумаги и меха до металлов и дерева;
• лазерный луч является самым тонким режущим инструментом из существующих на текущий момент. При помощи фокусирующей линзы его можно сузить до диаметра 0,1-0,01 мм. При таких параметрах для него не составляет проблем аккуратно вырезать заготовки, расположенные встык, острые углы на миниатюрных элементах узоров или детально воспроизвести при гравировке мех животного;
• принцип работы лазерного инструмента заключается в прожигании материала в точке воздействия и как таковое физическое усилие в этом процессе не присутствует, поэтому нет необходимости прижимать и удерживать заготовки во время раскроя и гравировки. Это исключает расходы на покупку различных крепежных зажимов и временные потери на их установку;
• поверхность в зоне реза не подвергается никаким воздействиям, в том числе и термическим, несмотря на очень высокую температуру луча, поэтому брак в виде вздутий, царапин, трещин и т. д исключен;
• минимальное количество отходов материала благодаря тому, что все заготовки можно размещать вплотную друг к другу.

Работа на станке с ЧПУ

Так как все лазерное оборудование функционирует при помощи электронных компонентов, команды которым отдает компьютерная программа, то и работа за такими станками начинается не у рабочего стола, а за компьютером. Независимо от того, какую операцию планируется выполнять (гравировку, резку, маркировку и т. д.), необходимо сначала создать модель заготовки или изделия в цифровом формате в каком-либо из графических редакторов, например, в CorelDraw. В нем, помимо, собственно, контуров, указывается также тип материала, с которым будет работать станок, и его толщина. Готовый чертеж сохраняется в одном из форматов, которые может читать станок.

Эскиз будущей вешалки из фанеры, создаваемый в CorelDraw

Прежде чем импортировать файл в систему станка, следует подготовить аппарат к работе: убедиться в чистоте оптики, разложить материал на поверхности стола, включить оборудование. Пока устройство прогревается, запустить программу управления станком, идущую в комплекте, и выгрузить в нее модель, сохраненную на компьютере.

Меню настройки у разных программ может различаться, но общим для всех станков будет предварительный выбор единицы измерения, точки входа, ширины реза, типа операции («вектор» для резки и «растр» для гравировки), мощности луча и скорости его перемещения. После этого необходимо проверить фокусировку и выставить высоту лазерной головки на нужном уровне.

Убедившись в корректной работе системы вентиляции и водоохлаждения можно нажимать кнопку запуска, после чего ждать окончания выполнения программного цикла.

Что такое ЧПУ станок — системы ЧПУ на станках ⭐ АО КоСПАС

Содержание:

1. Системы ЧПУ для станков: просто о сложном
2. Немного истории
3. NC — это не Norton Commander
4. Классификация современных систем ЧПУ
5. Его величество компьютер нуждается в программе
6. «G»« и «M» коды в программах для станков с ЧПУ
7. Методы создания и структура управляющих программ
8. Системы ЧПУ всемирно признаннных лидеров отрасли

Системы ЧПУ для станков: просто о сложном

Многое из того, что мы видим в окружающем нас материальном мире, изготовлено при помощи станков с числовым программным управлением (ЧПУ). Использование возможностей электроники и вычислительной техники для эффективного и оптимального управления промышленным оборудованием позволило повысить производительность труда и качество выпускаемой продукции. А при массовом производстве  — значительно снизить затраты на ее изготовление.

О том, как избавиться от однообразной и монотонной работы, и поручить ее каким-либо «умным» механизмам, человечество задумалось давно. Задолго до появления кибернетики и электронно-вычислительных машин. Еще в начале XVIII века прообраз станка с ЧПУ создал изобретательный француз Жозеф Жаккар. Изготовленный им механизм ткацкого станка управлялся куском картона, в котором в нужных местах были сделаны отверстия. Чем не перфокарта с программой?

Немного истории

Однако современный этап истории станков с ЧПУ начался лишь спустя полтора столетия после изобретения Жаккара, в Соединенных Штатах Америки. После окончания второй мировой войны, в конце 40-х годов, Джон Пэрсонс — сын владельца компании Parsons Incorporated, попытался управлять станком при помощи специальной программы, которая вводилась с перфокарт. Какого-либо положительного результата Пэрсонс не достиг, поэтому обратился за помощью к специалистам в Массачусетский технологический институт.

Улучшать представленную их вниманию конструкцию сотрудники институтской лаборатории сервомеханики не стали, и про Пэрсонса быстро забыли. А про его идеи – нет. Создав собственную конструкцию, они инициировали покупку институтом компании, которая выпускала фрезерные станки. После чего руководство Массачусетского технологического института заключило контракт с Военно-воздушными силами США. В контракте шла речь о создании высокопроизводительных станков нового типа для обработки пропеллеров фрезерованием. 

Управление работой фрезерного станка, который собрали сотрудники лаборатории в 1952 году, производилось по программе, считываемой с перфоленты. Эта конструкция оказалась слишком сложной, и желаемый результат достигнут не был. Однако история получила огласку, сведения о новой разработке попали в печать и вызвали большой интерес конкурентов. Свои разработки в данном направлении одновременно начали несколько известных фирм.

Наибольшего успеха добились конструкторы компании BendixCorporation. Выпущенное компанией Bendix NC-устройство c 1955 года пошло в серию и уже реально применялось для управления работой фрезерных станков. Новинка приживалась трудно, но благодаря заинтересованности и финансовой помощи военного ведомства, за два года было выпущено более 120 станков ЧПУ, которые существенно повысили производительность труда и точность выполнения станочных работ.

Уже тогда были отмечены бесспорные преимущества NC-системы числового управления станками: существенный прирост производительности труда и значительно более  высокая точность обработки поверхностей. Но по-настоящему революционные изменения в области станков с ЧПУ состоялись, когда в качестве «умного» модуля, управляющего работой станков, были использованы специально разработанные микропроцессоры и микроконтроллеры. Технический термин «CNC», которым стали обозначать эти системы за рубежом, является аббревиатурой английских слов ComputerNumericalControl.

NC – это не Norton Commander

Изучая историю совершенствования «умных» ЧПУ станков, которые за рубежом когда-то обозначались аббревиатурой латинских букв «NC», студенты прошлых лет часто путали это понятие с популярной в те годы компьютерной программой-оболочкой. На самом деле сокращение NC произошло от английских слов NumericControl. Числовое управление было тогда весьма примитивным, и программа действий станка могла выглядеть как множество специальных штекеров, расположенных на контактном наборном поле.

Кстати, одна из первых советских транзисторных вычислительных машин для инженерных расчетов «Проминь», появившаяся в начале 60-х годов прошлого века,  программировалась подобным образом. В то время управляющий модуль ЧПУ станка не мог должным образом реагировать на отклонения процесса обработки от расчетного, если такая ситуация происходила. Управляющие адаптивные микропроцессорные системы  появились значительно позднее.

Со временем, по мере того, как совершенствовались электроника и вычислительная техника, в помощь новому поколению станков были приданы «думающие» управляющие модули на микропроцессорах и микроконтроллерах. Вот они-то и смогли обеспечить гибкое многовариантное управление процессом резания. И не только это. Такие системы получили более звучный титул «CNC», что по-английски звучит как ComputerNumericalControl.  Наш термин ЧПУ оказался более универсальным, и его менять не пришлось.

Классификация современных систем ЧПУ

Системы управления и станки с числовым программным обеспечением настолько сложны, что их невозможно классифицировать по какому-то одному признаку. Основные характеристики систем ЧПУ позволяют систематизировать их следующим образом:

1.В зависимости от способа управления исполнительными механизмами станка:

● Позиционные. Здесь инструмент в соответствии с программой ЧПУ движется от одной точки, в которой производится необходимая операция с заготовкой, к другой, где также выполняется обработка, Во время перемещения инструмента никакие другие операции не выполняются. 

● Контурные, в которых обработка может производиться по всей траектории движения инструмента.

● Универсальные – системы ЧПУ, в которых могут применяться оба принципа управления.

2.По возможностям и способу позиционирования:

● Абсолютный отсчет – местоположение подвижного механизма станка ЧПУ всегда определяется по расстоянию от начала координат.   

● Относительный отсчет при позиционировании осуществляется приращением дополнительного пути к координатам предыдущей точки, которая временно принимается за начало координат. Затем началом координат считается следующая достигнутая точка.  

3. По наличию или отсутствию обратной связи в контуре управления ЧПУ:

 ● Разомкнутые – («открытого» типа). Перемещение исполнительных элементов производится по командам, содержащимся в программе. Информация о фактически достигнутых координатах отсутствует.

● Замкнутого типа (закрытые). В системах ЧПУ этого типа координаты положения исполнительных механизмов постоянно контролируется.

● Самонастраивающиеся («закрытые» повышенной точности). Более совершенная система, которая запоминает поступающие сведения о расхождении заданных и фактических координат исполнительного элемента, отрабатывает их, и корректирует новые команды с учетом изменившихся условий.

4.Поколение. В зависимости от технического уровня используемых микропроцессоров, микроконтроллеров или управляющих ПК, различают системы ЧПУ 1-го, 2-го и 3-го поколения.

5. Количество координатных осей.  Различные станки, оборудованные ЧПУ, могут поддерживать режимы работы с различным количеством координатных осей – от двух до пяти. Например, если при движении заготовки на фрезерном станке (3 координаты – X,Y,Z), она одновременно может поворачиваться вокруг своей оси, такой станок называют 4-координатным.  Простейшие сверлильные и односуппортные токарные станки имеют две координатные оси.    

Его величество компьютер нуждается в программе

В отличие от стандартного персонального компьютера, который является универсальным устройством для обработки информации и способен работать с любыми данными, представленными в цифровом виде, микропроцессор, используемый в конструкции многих станков с ЧПУ, — устройство специализированное. Он не содержит ничего лишнего, и весь набор его функций предназначен для выполнения главной задачи – контроля состояния всех исполнительных органов станка и управления их работой по специальной программе. Чтобы управлять особо сложными современными станками, применяют более производительные и многозадачные устройства – промышленные компьютеры.

Одной из самых важных характеристик, которая позволяет судить о производительности и технических возможностях станка и управляющей его работой системы, является количество «осей». Иначе говоря, — каналов взаимодействия с объектом, управляемых параметров.  Однако в любом случает, независимо от того, микропроцессор какого уровня сложности и архитектуры установлен в данном управляющем контроллере, для его работы нужна предварительно подготовленная программа. В которой должны быть точно и последовательно описаны все действия механизмов станка ЧПУ, необходимые для изготовления или обработки требуемой детали.

При работе станков с ЧПУ используется два вида программ:

● Системные (служебные) программы, которые хранятся в ПЗУ (постоянном запоминающем устройстве системы). Они обеспечивают начальный этап работы контроллера после включения, отвечают за настройку станка и всей системы ЧПУ, ее способность понимать команды оператора и взаимодействовать с внешними устройствами.    

● Управляющие – внешние программы. Содержат набор команд и инструкций для исполнительных органов станка. Управляющие программы (УП) в контроллер может пошагово вводить оператор, возможен ввод с внешних носителей информации, а в современных системах программы могут поступать прямо с компьютеров разработчиков ПО через компьютерную сеть предприятия.    

Заменив человека, который до наступления эры станков с ЧПУ сам успешно справлялся с изготовлением нужных деталей, программируемый блок управления, он же – контроллер, должен обеспечить требуемый результат, пошагово включая и выключая механизмы передвижения стола, заготовки и инструментального магазина, меняя режимы вращения или скорость поступательного движения заготовки. В результате выполнения программы должна быть получена деталь, полностью соответствующая заданию по размерам и чистоте обработки поверхностей.        

Компании, которые стояли у истоков разработки и производства систем CNC, на первом этапе программировали свои станки при помощи собственных, специально разработанных команд. Если бы при таком подходе на производство попали станки с ЧПУ от разных производителей, подготовка программ для их работы была бы трудно выполнимой задачей. Чтобы попытаться обеспечить программную и техническую совместимость оборудования различных брендов, язык создания программ для станков с ЧПУ был унифицирован.

Базовым управляющим кодом для подготовки программ стал набор команд, разработанный специалистами компании Electronic Industries Alliance в 60-е годы прошлого столетия. Это так называемый язык «G» и «M» кодов, который чаще называют просто G-кодом (G-code). Принятые в этом языке обозначения подготовительных и  основных функций начинаются с латинской буквы «G», а обозначение дополнительных – технологических команд – с буквы «M».

«G»« и «M» коды в программах для станков с ЧПУ

По стандарту все команды, код которых начинается с буквы «G», предназначены для линейного или кругового передвижения рабочих органов станка ЧПУ, выполнения определенных последовательностей действий, функций управления инструментами, сменой параметров координат и базовой плоскости. Синтаксис команды обычно состоит из наименования G-кода, координат или адресов перемещений (X, Y, Z) и заданной скорости движения рабочего органа, обозначаемой буквой «F».

В команду ЧПУ может быть включен параметр, описывающий продолжительность паузы, так называемую выдержку – «P», указание о параметрах вращения шпинделя – «S»,  значение радиуса – «R»,  функцию коррекции инструмента – «D», а также параметры дуги «I», «J» и «K».      

Например:     G01  X0  Y0  Z110  F180;       G02  X20  Y20  R5  F200;          G04  P1000.  

В первом примере код G01 обозначает «линейную интерполяцию» — прямолинейное перемещение с указанной скоростью (F) к заданной точке с координатами (X,Y,Z). Во втором примере указан код G02, который описывает дугообразное перемещение (круговая интерполяция). При этом код G02 соответствует перемещению в направлении вращения часовой стрелки, а его антипод G03 —  против. В третьем примере содержится код команды, описывающий время задержки в миллисекундах.       

Технологические команды, обозначаемые буквой «M», отвечают за включение или отключение определенных систем станка ЧПУ, смену инструмента, начало или окончание какой-либо специальной подпрограммы, другие вспомогательные действия.

Например:             M3  S2000;               M98  P101;               M4 S2000 M8.  

Здесь в первом примере указана команда о начале вращения шпинделя со скоростью «S». Во втором – распоряжение о вызове указанной подпрограммы «P». Третий пример описывает команду о включении основного охлаждения (M8) при вращении шпинделя со скоростью (S) в направлении против часовой стрелки (M4).

Методы создания и структура управляющих программ

Современное оборудование позволяет создавать программы для работы станков с ЧПУ несколькими способами:

● Написание программы вручную или в текстовом редакторе ПК. Необходимый этап в подготовке специалистов для работы на станках с ЧПУ. Подходит также как основной способ программирования на производствах, где в течение длительного времени выпускают несколько простых деталей, не прибегая к перестройке оборудования.  

● Составление и ввод программы на стойке ЧПУ. Пульт управления большинства современных систем управления содержит клавиатуру и дисплей, что позволяет программировать и просматривать виртуальную имитацию процесса обработки непосредственно на рабочем месте. Многие системы позволяют производить ввод программ в «фоновом» режиме, когда станок занят обработкой заданной детали. 

● Использование возможностей CAD-CAM систем компьютеризированной подготовки производства.  Специальное программное обеспечение позволяет создать трехмерную модель детали, рассчитать и подготовить программу для ее производства. А также виртуально «изготовить» требуемую деталь, используя реальные данные о кинематике конкретного станка ЧПУ. Этот метод позволяет создавать управляющие программы быстро и точно, практически исключить ошибки программирования и связанную с этим порчу заготовок. Особенно высока эффективность данного способа при создании УП для изготовления особо сложных деталей.

Структурно программа в G-кодах состоит из кадров. Так называют группы команд, которые предназначены для совершения какого-либо завершенного действия. Кадры могут состоять и из одной команды. Об окончании каждого «кадра» сообщает знак перевода строки (ПС/LF). Каждая программа начинается с пустого «кадра», который состоит их знака «%», а заканчивается кодами М02 или М30, обозначающими соответственно финиш программы ЧПУ или окончание имевшегося в памяти информационного блока.

Указанная структура и язык подготовки программ для оборудования с ЧПУ закреплены в международных стандартах RS2740, ISO-6983-1.82, а также ГОСТ СССР 20999-83. Отечественные профильные специалисты часто используют обозначение «ИСО-7 бит», которое закрепилось  за программами в G-кодах еще со времен СССР. Программисты компаний, которые разрабатывают и производят станки с ЧПУ, при подготовке программного обеспечения обязаны  придерживаться требований мировых стандартов.

В некоторых случаях, когда разработчики наделяют свои системы дополнительными возможностями и некоторыми специальными функциями, могут иметь место определенные отклонения программного обеспечения от стандарта создания программ в G и M кодах. В таких случаях следует внимательно изучить документацию, которая должна быть предоставлена производителем оборудования. 

Системы ЧПУ всемирно признанных лидеров отрасли

Программное обеспечение для цифровой управляющей системы SINUMERIK, которую выпускает всемирно известная корпорация SIEMENS AG, также базируется на G и M кодах, но содержит и некоторые дополнительные команды, не включенные в стандарт. Современные полностью цифровые системы ЧПУ на базе платформы Sinumerik 840D используются на самых сложных процессах металлообработки, требующих высокой точности и быстродействия.

 

Многовариантность и гибкость программирования в G и M кодах учтена создателями программных станций и передовых систем ЧПУ HEIDENHAIN. Эта немецкая компания успешно работает в направлении модернизации устаревших станков NC за счет установки новых управляющих систем. Универсальные программные станции от компании Heidenhaih позволяют не только создавать необходимые программы обработки на персональных компьютерах, но и тестировать ПО, подготовленное при помощи CAD-CAM систем.

 

Системы управления ЧПУ, которые производит японская компания FANUC, известны во всем мире и используются на многих предприятиях. Очень популярны стойки ЧПУ от FANUK LTD и в России. Специалисты этой корпорации одними из первых адаптировали работу своих систем под программы в G и M кодах, и сумели организовать работу самых сложных систем строго в рамках стандарта программирования.  Распространенные стойки FANUK серии 0i рассчитаны на работу с 6-8 управляемыми осями (одновременное управление – 4 оси). Стойки серий 30i-35i позволяют производить высокоточную обработку на наивысших скоростях, и являются пока недостижимым ориентиром для многих конкурентов.

Успешно работает в России и странах СНГ испанская компания FAGOR AUTOMATION. Ее последние разработки, к которым относится ЧПУ FAGOR CNC 8070, полностью совместимы с
персональным компьютером, имеют феноменальные возможности и могут управлять самыми сложными станками. Возможно управление по 28 (!) интерполируемым осям (4 канала одновременно),  может поддерживать по 4 шпинделя и инструментальных магазина. Создатели системы гарантируют скоростную обработку, нанометрическую точность и высочайшую чистоту обработки поверхности.  

Приятно отметить, что наряду с иностранными компаниями на рынке разработки и производства систем управления для станков с ЧПУ с 1998 года успешно работает российская компания «БАЛТ-СИСТЕМ». Специалисты считают, что при модернизации устаревшего оборудования выгоднее всего устанавливать системы от «Балт-Систем», так как они в несколько раз дешевле импортных, вполне надежны и функциональны. На российских предприятиях успешно работают и отлично себя зарекомендовали устройства ЧПУ NC-210, NC-220, NC-230. Самые сложные обрабатывающие центры и высокоскоростные  многосуппортные станки могут работать под управлением стойки NC-110, которая на сегодня является лучшей в соотношении цена-качество.

 

Станки с ЧПУ прочно вошли в нашу жизнь и стали незаменимыми помощниками человека в производственной деятельности. Без этих систем было бы невозможно изготавливать многие, успевшие стать привычными и обыденными вещи. Причем все необходимые детали станки под управлением ЧПУ обрабатывают быстро и качественно, с недостижимой ранее точностью, а при массовом производстве – невероятно низкой себестоимостью. Дальнейшее развитие систем ЧПУ идет по пути объединения отдельных станков в производственные комплексы, удешевления процесса подготовки производства и снижения стоимости управляющих систем. Пожелаем разработчикам успеха!  

 

Автор статьи: зам. генерального директора АО «КоСПАС» по производству  А.Ю. Парфенов

как работать с аппаратом — ООО «СТК»

Управление фрезерным станком по металлу: как работать с аппаратом

Работа фрезерного станка основана на движении фрезы, закреплённой на шпинделе. При движении инструмента, ему на встречу подаётся заготовка. Её можно резать горизонтально, вертикально, делать выборку или обрабатывать торцевые части в зависимости от выбора станка. Управление фрезерным станком осуществляется за счёт ЧПУ. Оператору необходимо лишь установить заготовку, включить нужную программу и следить за выполнением.

Нюансы при работах, выполняемых на фрезерных станках

Правильная резка возможна лишь при соблюдении таких параметров:

• глубина за проход;
• скорость подачи;
• правильный подбор фрезы и её охлаждение.

Некоторые металлы не обязательно охлаждать, но, к примеру, алюминий будет плавиться под воздействием температуры. Всё потому, что концевая фреза достигает высокой скорости вращения, а при трении взаимодействующие части сильно нагреваются. Алюминий начинает плавиться при показателе всего в 648 градусов по Цельсию.

Как работать на фрезерном станке с ЧПУ, контролируя все параметры?

Обычно оператору не приходится управлять фрезерным станком, так как ЧПУ контролирует процесс. Однако от повышения температуры никуда не деться, да и сбои порой случаются. Специалист должен:

1. Следить за подачей охлаждающей жидкости или воздуха на торцевую фрезу. Это не только охлаждает металл, но и способствует увеличению эффективности резания.
2. Правильно закреплять заготовку, иначе на выходе получится неправильная деталь.
3. Правильно подбирать фрезу.
4. Распознавать сбои в программе.

Как подобрать фрезу?

Фреза – режущий инструмент с зубьями. Наличие больших зубьев повышает производительность, однако для более мелких поделок не подходит. Фрезы бывают:

• дисковые, пазовые и концевые: для пазов и канавок;
• модульные и пальцевые: для нарезания зубчатых колес;
• цилиндрические и торцевые: для обработки плоскостей;
• фасонные: для обработки шаблонных поверхностей.

Как добиться хороших показателей, при работах, выполняемых на фрезерных станках?

При резке металла вибрация – основная проблема. Убедитесь перед началом работ, что станок хорошо закреплён. Используйте анкерные болты, чтобы улучшить крепление к полу. Устройство вообще не должно двигаться.

Новички часто неэффективно используют фрезу, задействовав только её кончик. Чем глубже получается пройти по заготовке фрезой, тем равномерней будет износ инструмента, что значительно продлевает его срок службы.

Правила безопасности при работе на фрезерном станке

Работать на фрезерном станке небезопасно, если оператор не знает элементарных правил. Все они прописаны в инструкции по охране труда при работе на фрезерном станке. Она состоит всего лишь из 5-и основных пунктов с подпунктами, зато их знание позволит эффективно распоряжаться станком и убережёт здоровье оператора.

Как работает гравировальный станок?

Гравировальные станки предназначены для выполнения художественной гравировки изделий. В производстве изделий из металла, дерева и камня невозможно обойтись без фрезерно – гравировального станка. Это многофункциональный станок, который нарезает, раскраивает, обтачивает и моделирует изделие. С его помощью наносят различные изображения и делают прямую маркировку изделия.

В наше время широко используются гравировальные станки с числовым программным управлением. Состоит из следующих механизмов:

• Каркас — несущая станина. На ней крепятся все другие элементы
• Стол – рабочая поверхность с направляющими, на которой крепится изделие
• Рельсовые направляющие перемещают балку с кареткой
• Гравировальная фреза или игла в каретке
• Передаточный механизм
• Электродвигатели для перемещения балки и заготовки
• Блок ЧПУ

Такие станки предназначены для декоративной отделки изделий. Используют для нанесения гравировки и маркировки изделий. В современном производстве применяют лазерное маркировочное оборудование.

Лазерная маркировка производится путём удаления тонкого слоя металла с поверхности изделия лазерным лучом. Это бесконтактная гравировка высокой точности. Нанесение такой маркировки не нуждается в дополнительном оборудовании. Не нужны специальные клише и матрицы. Нанесённая информация чётко видна и не стирается. Такой маркировке поддаются изделия из любого материала. Цена на гравирующий станок варьируется в зависимости от марки станка.

Есть станки, которые могут работать только по дереву и металлу, а по камню не могут. Есть станки для цехов крупных заводов и для маленьких мастерских. На цену станка влияет компьютерное обеспечение, которое установлено на данном станке. Цена станка зависит от вида гравировочных работ – механическая гравировка или лазерная. Лазерная гравировка дороже.

Обучение работе с интеллектуальными машинами

Вкратце об идее

Проблема

Наплыв интеллектуальных машин и сложной аналитики во многие аспекты работы означает, что стажеры теряют возможность приобретать навыки посредством обучения на рабочем месте (OJL).

Результат

В медицине, полиции и других областях люди находят способы, нарушающие правила, чтобы получить необходимый опыт вне поля зрения. Такое «теневое обучение» допустимо из-за результатов, которые оно дает, но оно может привести к личным и организационным потерям.

Решение

В ответ организациям следует тщательно раскрывать и изучать теневое обучение; адаптировать практики, которые развивают организационные, технологические и рабочие проекты, улучшающие OJL; и сделать интеллектуальные машины частью решения.

6:30 утра, Кристен везет свою пациентку с простатой в операционную. Она старший ординатор, обучающийся хирург. Сегодня она надеется провести деликатное нервосберегающее рассечение самостоятельно.Лечащий врач находится рядом с ней, и их четыре руки в основном находятся в пациенте, а Кристен идет впереди под его бдительным руководством. Работа идет гладко, медперсонал отступает, и Кристен закрывает пациента к 8:15, а младший ординатор смотрит через ее плечо. Она позволяет ему наложить последнюю линию швов. Она чувствует себя прекрасно: с пациентом все будет в порядке, и она лучший хирург, чем была в 6:30.

Перенесемся на шесть месяцев вперед. Снова 6:30 утра, и Кристен везет еще одного пациента в операционную, но на этот раз для роботизированной хирургии простаты.Дежурный ведет установку тысячи фунтов робота, прикрепляя каждую из своих четырех рук к пациенту. Затем он и Кристен занимают свои места у пульта управления в 15 футах от них. Они спиной к пациенту, и Кристен просто наблюдает, как обслуживающий персонал дистанционно манипулирует руками робота, осторожно втягивая и рассекая ткани. Используя робота, он может проделать всю процедуру сам, и в основном он это делает. Он знает, что Кристен нужна практика, но он также знает, что она будет медленнее и сделает больше ошибок.Так что ей повезет, если она проработает более 15 минут во время четырехчасовой операции. И она знает, что если она поскользнется, он коснется сенсорного экрана и возобновит управление, публично запретив ей смотреть со стороны.

Хирургия может быть экстремальной работой, но до недавнего времени обучающиеся хирурги изучали свою профессию так же, как большинство из нас учились выполнять свою работу: мы наблюдали за экспертом, сначала выполняли более легкую работу, а затем переходили к более сложной, часто более рискованной. задачи под пристальным контролем, пока мы сами не стали экспертами.Этот процесс носит множество названий: ученичество, наставничество, обучение на рабочем месте (OJL). В хирургии это называется Посмотри один, сделай один, научи другого.

Каким бы важным это ни было, компании склонны воспринимать обучение на рабочем месте как должное; он почти никогда не финансируется и не управляется формально, и лишь немногие из примерно 366 миллиардов долларов, потраченных компаниями во всем мире на формальное обучение в 2018 году, непосредственно на него обращались. Тем не менее, десятилетия исследований показывают, что, хотя обучение, проводимое работодателем, важно, львиную долю навыков, необходимых для надежного выполнения конкретной работы, можно освоить, только выполняя ее.Большинство организаций сильно зависят от OJL: исследование Accenture 2011 года, последнее в своем роде и масштабе, показало, что только каждый пятый работник приобрел какие-либо новые профессиональные навыки посредством формального обучения за предыдущие пять лет.

Сегодня OJL находится под угрозой. Безудержное внедрение сложной аналитики, искусственного интеллекта и робототехники во многие аспекты работы в корне подрывает этот проверенный временем и эффективный подход. Десятки тысяч людей будут терять или получать работу каждый год, поскольку эти технологии автоматизируют работу, а сотням миллионов людей придется осваивать новые навыки и методы работы.Тем не менее, многочисленные свидетельства показывают, что внедрение компаниями интеллектуальных машин часто блокирует этот критически важный путь обучения: мы с коллегами обнаружили, что это уводит стажеров от возможностей обучения, а экспертов от работы и перегружает как старых, так и новых. методы одновременно.

Джон В. Томак

Как же тогда сотрудники научатся работать вместе с этими машинами? Ранние признаки появляются при наблюдении за учащимися, которые практикуют бросающие вызов нормам практики, которые преследуются вне всеобщего внимания и терпимы из-за результатов, которые они дают.Я называю этот широко распространенный и неформальный процесс теневым обучением.

Препятствия к обучению

Мое открытие теневого обучения произошло в результате двух лет наблюдения за хирургами и хирургическими ординаторами в 18 лучших клиниках США. Я изучал обучение и тренинг в двух условиях: традиционная («открытая») хирургия и роботизированная хирургия. Я собрал данные о проблемах, с которыми роботизированная хирургия сталкивается перед старшими хирургами, ординаторами, медсестрами и техниками по чистке зубов (которые готовят пациентов, помогают хирургам носить перчатки и халаты, передавать инструменты и т. — новые способы обучения.Хотя это исследование было сосредоточено на хирургии, моей более широкой целью было выявить динамику обучения и тренировки, которая будет проявляться во многих видах работы с интеллектуальными машинами.

С этой целью я связался с небольшой, но растущей группой полевых исследователей, которые изучают, как люди работают с интеллектуальными машинами в таких условиях, как интернет-стартапы, полицейские организации, инвестиционный банкинг и онлайн-образование. Их работа демонстрирует динамику, подобную той, которую я наблюдал в хирургическом обучении.Опираясь на их разрозненные исследования, я выявил четыре распространенных препятствия на пути приобретения необходимых навыков. Эти препятствия приводят к теневому обучению.

1. Стажеры отодвигаются от своего «учебного края».

Обучение людей любому виду работы может повлечь за собой расходы и снизить качество, потому что новички работают медленно и совершают ошибки. По мере того, как организации внедряют интеллектуальные машины, они часто справляются с этим, сокращая участие обучаемых в рискованных и сложных частях работы, как обнаружила Кристен.Таким образом, обучаемых удерживают от ситуаций, в которых они борются за пределы своих возможностей и восстанавливаются после ошибок с ограниченной помощью — требование для обучения новым навыкам.

То же явление можно наблюдать в инвестиционном банкинге Каллен Энтони из Нью-Йоркского университета обнаружил, что младшие аналитики в одной фирме все больше отделяются от старших партнеров, поскольку эти партнеры интерпретируют оценки компаний с помощью алгоритмов при слияниях и поглощениях. Младшим аналитикам было поручено просто извлечь необработанные отчеты из систем, которые собирали в Интернете финансовые данные об интересующих компаниях, и передать их старшим партнерам для анализа.Неявное обоснование этого разделения труда? Во-первых, снизить риск того, что молодые люди совершат ошибку, выполняя сложную работу рядом с заказчиком; и, во-вторых, максимизировать эффективность старших партнеров: чем меньше времени им нужно для объяснения работы младшим сотрудникам, тем больше они могут сосредоточиться на анализе более высокого уровня. Это обеспечило некоторый краткосрочный выигрыш в эффективности, но отвлекло младших аналитиков от сложной и сложной работы, усложнив им освоение всего процесса оценки и уменьшив возможности фирмы в будущем.

2. Эксперты отстраняются от работы.

Иногда интеллектуальные машины переходят между стажером и работой, а в других случаях они используются таким образом, чтобы эксперты не могли выполнять важную практическую работу. В роботизированной хирургии хирурги не видят тело пациента или робота на протяжении большей части процедуры, поэтому они не могут напрямую оценивать его критические части и управлять ими. Например, в традиционной хирургии хирург должен четко осознавать, как устройства и инструменты воздействуют на тело пациента, и соответствующим образом корректировать; но в роботизированной хирургии, если рука робота ударится по голове пациента или скраб собирается поменять роботизированный инструмент, хирург не узнает, пока кто-нибудь не скажет ему.Это имеет два следствия для обучения: хирурги не могут самостоятельно практиковать навыки, необходимые для целостного осмысления работы, и они должны развивать новые навыки, связанные с осмыслением работы через других.

Бенджамин Шестакофски, ныне работающий в Пенсильванском университете, описал похожее явление в стартапе перед IPO, который использовал машинное обучение, чтобы подбирать рабочих мест для местных рабочих, и предоставил платформу для рабочих и тех, кто их нанимал, для обсуждения условий. Сначала алгоритмы не соответствовали друг другу, поэтому менеджеры в Сан-Франциско наняли людей на Филиппинах, чтобы они вручную создавали каждое совпадение.А когда у рабочих возникли трудности с платформой — например, при использовании ее для предоставления ценовых предложений тем, кто нанимает, или для структурирования платежей — менеджеры стартапов передали необходимую поддержку еще одной распределенной группе сотрудников в Лас-Вегасе. Учитывая их ограниченные ресурсы, менеджеры занимались этими проблемами, чтобы выиграть время, в то время как они искали деньги и дополнительных инженеров, необходимых для совершенствования продукта. Делегирование позволило менеджерам и инженерам сосредоточиться на развитии бизнеса и написании кода, но лишило их критических возможностей обучения: оно отделяло их от прямого, регулярного участия клиентов — рабочих и нанимающих подрядчиков — о проблемах, с которыми они сталкивались, и функции, которые они хотели.

Внедрение ИИ в компании может отвлечь стажеров от возможностей обучения.

3. Ожидается, что учащиеся овладеют как старыми, так и новыми методами.

Роботизированная хирургия включает в себя радикально новый набор методов и технологий для достижения тех же целей, что и традиционная хирургия. Обещая большую точность и эргономичность, его просто добавили в учебную программу, и ожидалось, что жители будут изучать роботизированный подход, а также открытый подход.Но в учебный план не входило достаточно времени, чтобы тщательно изучить и то, и другое, что часто приводило к худшему исходу: резиденты не усваивали ни то, ни другое. Я называю эту проблему методологической перегрузкой.

Шрихарш Келкар из Калифорнийского университета в Беркли обнаружил, что нечто подобное произошло со многими профессорами, которые использовали новую технологическую платформу под названием edX для разработки массовых открытых онлайн-курсов (МООК). EdX предоставил им набор инструментов для создания курсов и инструкций, основанных на детальном алгоритмическом анализе взаимодействия студентов с платформой (клики, публикации, паузы при воспроизведении видео и т. Д.).Тем, кто хотел разработать и улучшить онлайн-курсы, пришлось изучить множество новых навыков — как ориентироваться в пользовательском интерфейсе edX, интерпретировать аналитические данные о поведении учащихся, составлять проектную команду курса и управлять ею и многое другое — сохраняя при этом навыки «старой школы». острые для обучения своим традиционным занятиям. Всем было трудно справиться с этим напряжением, особенно потому, что подходы постоянно менялись: новые инструменты, показатели и ожидания появлялись почти ежедневно, и инструкторам приходилось быстро их оценивать и осваивать.Единственные люди, которые хорошо справлялись как со старыми, так и с новыми методами, были теми, кто уже был технически сложным и располагал значительными организационными ресурсами.

4. Стандартные методы обучения считаются эффективными.

Десятилетия исследований и традиций удерживают стажеров в медицине до Увидеть один, сделать один, обучить одному методу , но, как мы видели, он плохо адаптируется к роботизированной хирургии. Тем не менее, необходимость полагаться на одобренные методы обучения настолько сильна, что отклонения от них случаются редко: исследования в области хирургического обучения, стандартные процедуры, политика и старшие хирурги продолжают делать упор на традиционные подходы к обучению, даже несмотря на то, что метод явно нуждается в обновлении для роботизированной хирургии.

Сара Брейн из Техасского университета обнаружила аналогичное несоответствие между методами обучения и потребностями начальников и офицеров полиции Лос-Анджелеса, когда они пытались применить традиционные полицейские подходы для выполнения заданий, генерируемых алгоритмом. Хотя эффективность такой «прогнозирующей полицейской деятельности» неясна, а ее этика вызывает споры, десятки полицейских сил все больше полагаются на нее. Система PredPol полиции Лос-Анджелеса разбивает город на 500-футовые квадраты, или «ящики», присваивает каждому из них вероятность преступления и соответствующим образом направляет офицеров к этим ящикам.Брейн обнаружил, что офицерам или начальникам полиции не всегда было очевидно, когда и как им следует выполнять свои задания, управляемые ИИ. В полицейской деятельности традиционной и уважаемой моделью для освоения новых техник было сочетание небольшого формального обучения с большим количеством старомодного обучения в такт. Поэтому многие руководители предполагали, что офицеры в основном научатся учитывать прогнозы преступности на работе. Эта зависимость от традиционного OJL способствовала замешательству и сопротивлению этому инструменту и его руководству.Начальники не хотели указывать офицерам, что им делать однажды «в коробке», потому что хотели, чтобы они полагались на свои практические знания и рассудительность. Они также не хотели раздражать офицеров, открыто сокращая их автономию и выступая в роли микроменеджеров. Но, полагаясь на традиционный подход OJL, они непреднамеренно саботировали обучение: многие офицеры никогда не понимали, как использовать PredPol и его потенциальные преимущества, поэтому они полностью отклонили его, но все равно несли ответственность за выполнение его заданий.Это напрасная трата времени, снижение доверия и привело к недопониманию и ошибочному вводу данных — все это подорвало их работу полиции.

Ответы теневого обучения

Столкнувшись с такими препятствиями, теневые ученики изменяют или нарушают правила вне поля зрения, чтобы получить необходимые инструкции и опыт. Мы не должны удивляться. Около ста лет назад социолог Роберт Мертон показал, что, когда законные средства перестают быть эффективными для достижения ценной цели, возникают отклонения.Опыт — возможно, конечная профессиональная цель — не исключение: учитывая описанные мною препятствия, мы должны ожидать, что люди найдут нестандартные способы овладения ключевыми навыками. Их подходы часто гениальны и эффективны, но они могут нанести личный и организационный урон: теневые ученики могут быть наказаны (например, потеряв возможности и статус для практики) или причинят растрату и даже вред. Тем не менее, люди постоянно идут на этот риск, потому что их методы обучения работают хорошо там, где одобренные средства терпят неудачу.Почти всегда плохая идея — некритически копировать эти девиантные практики, но организациям нужно учиться на них.

Ниже приведены практики теневого обучения, которые я и другие наблюдали:

Ищу борьбы.

Напомним, что у стажеров-хирургов-роботов часто остается мало времени на выполнение задания. Теневые ученики обходят это, ища возможности работать на пределе своих возможностей и под ограниченным контролем. Они знают, что им приходится бороться, чтобы учиться, и что многие лечащие врачи вряд ли позволят им.Подгруппа жителей, которых я изучал, которые действительно стали экспертами, нашла способы сэкономить время на роботах, в которых они нуждались. Одна из стратегий заключалась в сотрудничестве с участниками, которые сами не были опытными экспертами. Резиденты урологии — специальности, имеющей, безусловно, наибольший опыт работы с роботами, — будут переходить в отделения, чьи посещения менее опытны в роботизированной хирургии, что позволит резидентам использовать эффект ореола от своего элитного (если ограниченного) обучения. Присутствующие были менее способны выявлять отклонения качества в своей роботизированной хирургической работе и знали, что ординаторы-урологи обучались настоящими экспертами в этой практике; таким образом, они были более склонны позволить жителям работать и даже просить их совета.Но мало кто станет утверждать, что это оптимальный подход к обучению.

Когда законные средства больше не могут достичь цели, возникает отклонение.

А как насчет тех младших аналитиков, которых исключили из сложных оценок? Младшие и старшие члены одной группы занимались теневым обучением, игнорируя новые стандартные методы компании и работая вместе. Младшие аналитики продолжали собирать необработанные отчеты для получения необходимых данных, но они работали вместе со старшими партнерами над последующим анализом.

В некотором смысле это звучит как рискованный бизнес-шаг. Более того, это замедлило процесс, и, поскольку это потребовало от младших аналитиков работы с более широким спектром методов оценки и расчетов с головокружительной скоростью, это привело к ошибкам, которые было трудно обнаружить. Но младшие аналитики получили более глубокие знания о множестве компаний и других заинтересованных сторон, участвующих в сделках слияний и поглощений, а также о соответствующей отрасли и узнали, как управлять всем процессом оценки. Вместо того, чтобы действовать как винтик в системе, которую они не понимали, они выполняли работу, которая позволяла им брать на себя более высокие роли.Еще одним преимуществом было открытие того, что программные пакеты, которые они использовали для создания исходных данных для анализа, далеко не взаимозаменяемы, иногда позволяли оценить стоимость данной компании на миллиарды долларов. Если бы аналитики остались изолированными, это могло бы никогда не выявиться.

Использование передовых ноу-хау.

Как уже говорилось, хирурги-роботы изолированы от пациента и поэтому не имеют целостного представления о работе, что затрудняет получение резидентами необходимых навыков.Чтобы понять более широкую картину, пациенты иногда обращаются к специалистам по скрабам, которые видят всю процедуру во всей ее полноте: все тело пациента; положение и движение рук робота; деятельность анестезиолога, медсестры и других людей, окружающих пациента; и все инструменты и материалы от начала до конца. Лучшие скрабы уделяли пристальное внимание во время тысяч процедур. Поэтому, когда пациенты переходят от пульта к постели больного, некоторые обходят врача и сразу же обращаются к этим «суперкрабам» с техническими вопросами, например, необычно ли внутрибрюшное давление или когда очистить поле от жидкости или дыма. от прижигания.Они делают это вопреки нормам и часто без ведома присутствующих.

А как насчет менеджеров стартапов, которые передавали работу на аутсорсинг работникам на Филиппинах и в Лас-Вегасе? Ожидалось, что они останутся сосредоточенными на привлечении капитала и найме инженеров. Но некоторые из них провели время с подрядными работниками, работающими на передовой, чтобы узнать, как и почему они добились того, что они сделали. Это привело к пониманию, которое помогло компании усовершенствовать процессы сбора и очистки данных — важный шаг в создании стабильной платформы.Точно так же некоторые внимательные менеджеры проводили время с представителями службы поддержки в Лас-Вегасе, помогая работникам бороться с системой. Эта «поездка» побудила менеджеров направить часть ресурсов на улучшение пользовательского интерфейса, что помогло поддержать стартап, поскольку он продолжал привлекать новых пользователей и нанимать инженеров, которые могли создавать надежные системы машинного обучения, необходимые для успеха.

Изменение ролей.

Новые методы работы, которые мы создаем для развертывания интеллектуальных машин, управляют разнообразными тактиками теневого обучения, которые реструктурируют работу или изменяют способ измерения и вознаграждения за производительность.Хирург-ординатор может на раннем этапе решить, что она не собирается делать роботизированную операцию в качестве старшего врача, и поэтому сознательно минимизирует свое роботизированное вращение. Некоторые медсестры, которых я изучал, предпочитают устранение технических неисправностей, связанных с роботизированными заданиями, поэтому они тайком избегают открытых хирургических операций. Медсестры, обслуживающие хирургические процедуры, замечают возникающие предпочтения и навыки и работают над общей политикой укомплектования персоналом, чтобы учесть их. Люди неявно признают и разрабатывают новые роли, которые лучше соответствуют работе, независимо от того, делает ли это организация формально.

Подумайте, как некоторые начальники полиции переосмыслили ожидания в отношении полицейских, у которых были проблемы с интеграцией прогнозной аналитики в свою работу. Брейн обнаружил, что многие офицеры, назначенные для патрулирования «ящиков» ПредПола, оказались менее продуктивными в отношении традиционных показателей, таких как количество арестов, цитат и ФИ (карточки полевых собеседований — записи, сделанные офицерами об их контактах с гражданами, обычно людьми, которые кажутся подозрительными. ). FI особенно важны в полицейской деятельности с помощью искусственного интеллекта, поскольку они предоставляют важные входные данные для систем прогнозирования, даже если аресты не производятся.Когда копы шли туда, куда их направляла система, они часто не производили арестов, не выписывали никаких билетов и не создавали никаких финансовых агентств.

Признавая, что эти традиционные меры отговаривали полицейских от следования рекомендациям PredPol, несколько начальников обошли стандартную практику и публично и в частном порядке хвалили офицеров не за аресты и цитирование, а за то, что они научились работать с алгоритмическими заданиями. Как сказал один капитан: «Хорошо, хорошо, но мы говорим вам, где вероятность преступления, так что сидите там, и если вы войдете с нулем [без преступлений], это успех.Эти начальники пошли на риск, поощряя то, что многие считали плохой работой полиции, но тем самым они помогли продвинуть культуру правоохранительных органов к будущему, в котором полиция будет все больше сотрудничать с интеллектуальными машинами, независимо от того, останется ли PredPol в Инструментарий.

Кураторские решения.

Стажеры в области роботизированной хирургии время от времени отвлекались от своих официальных обязанностей, чтобы создавать, комментировать и публиковать пошаговые записи экспертных процедур.Помимо предоставления ресурса для себя и других, создание записей помогало им учиться, потому что им приходилось классифицировать этапы работы, методы, типы неудач и реакции на неожиданности.

преподавателей, которые изо всех сил пытались создать онлайн-курсы, сохраняя при этом свои навыки старой школы, использовали аналогичные методы для освоения новой технологии. EdX предоставил инструменты, шаблоны и учебные материалы, чтобы упростить работу инструкторов, но этого было недостаточно. Особенно вначале преподаватели в учебных заведениях с ограниченными ресурсами находили время, чтобы поэкспериментировать с платформой, сделать заметки и видеоролики о своих неудачах и успехах и неформально поделиться ими друг с другом в Интернете.Установить эти связи было сложно, особенно когда учебные заведения преподавателей не разделяли мнения о размещении контента и педагогических методик в Интернете в первую очередь.

Теневое обучение другого типа происходило среди первоначальных пользователей edX — хорошо финансируемых, хорошо поддерживаемых профессоров из ведущих институтов, которые внесли свой вклад в разработку платформы на раннем этапе. Чтобы получить необходимую поддержку и ресурсы от edX, они тайком делились методами внесения желаемых изменений в платформу, обеспечения финансирования и поддержки персонала и т. Д.

Обучение у теневых учеников.

Очевидно, что теневое обучение не является идеальным решением проблем, которые оно решает. Никто не должен рисковать увольнением только для того, чтобы справиться с работой. Но эти практики — это нелегкие и проверенные пути в мире, где приобретение опыта становится все труднее и важнее.

Четыре класса поведения, которые демонстрируют теневые ученики — поиск борьбы, использование передовых ноу-хау, изменение ролей и поиск решений — предполагают соответствующие тактические реакции.Чтобы воспользоваться уроками, предлагаемыми теневыми учениками, сами технологи, менеджеры, эксперты и рабочие должны:

• гарантировать, что учащиеся получают возможность бороться на пределе своих возможностей в реальной (а не моделированной) работе, чтобы они могли совершать ошибки и восстанавливаться после них
• способствовать созданию четких каналов, по которым лучшие работники на передовой могут служить инструкторами и наставниками
• реструктурировать роли и стимулы, чтобы помочь учащимся освоить новые способы работы с интеллектуальными машинами
• создавать доступные для поиска, аннотированные, краудсорсинговые «репозитории навыков», содержащие инструменты и рекомендации экспертов, которые учащиеся могут использовать и вносить в них по мере необходимости.

Конкретный подход к этой деятельности зависит от организационной структуры, культуры, ресурсов, технологических возможностей, имеющихся навыков и, конечно же, от характера самой работы.Никакая единственная передовая практика не применима во всех обстоятельствах. Но большое количество управленческой литературы исследует каждый из них, и сторонние консультации легко доступны.

В более широком смысле, мое исследование и исследование моих коллег предлагают три организационные стратегии, которые могут помочь использовать уроки теневого обучения:

1. Продолжайте изучать это.

Теневое обучение быстро развивается по мере того, как интеллектуальные технологии становятся более способными. Со временем появятся новые формы, предлагающие новые уроки.Очень важен осторожный подход. Теневые ученики часто осознают, что их практики отклоняются от нормы и что они могут быть наказаны за их соблюдение. (Представьте, если бы хирург-ординатор дал понять, что ищет для работы наименее квалифицированных специалистов.) И менеджеры среднего звена часто закрывают глаза на эти методы из-за результатов, которые они дают, — пока не будет теневое обучение. открыто признал. Таким образом, учащиеся и их менеджеры могут быть менее открытыми, когда наблюдатель, особенно старший менеджер, заявляет, что он хочет изучить, как сотрудники нарушают правила, чтобы развить навыки.Хорошее решение — привлечь нейтральную третью сторону, которая сможет обеспечить строгую анонимность при сравнении практик в разных случаях. Мои информаторы узнали и поверили мне, и они знали, что я наблюдаю за работой в многочисленных рабочих группах и учреждениях, поэтому они были уверены, что их личности будут защищены. Это оказалось важным для их открытия.

2. Адаптируйте практику теневого обучения, которую вы обнаружите, для проектирования организаций, работы и технологий.

Организации часто обращаются с интеллектуальными машинами таким образом, чтобы одному эксперту было легче взять на себя больший контроль над работой, уменьшая зависимость от помощи обучаемых.Роботизированные хирургические системы позволяют старшим хирургам работать с меньшим объемом помощи, поэтому они и делают. Инвестиционные банковские системы позволяют старшим партнерам исключать младших аналитиков из комплексных оценок, что они и делают. Все заинтересованные стороны должны настаивать на организационных, технологических и рабочих схемах, которые повышают производительность и улучшают обучение на рабочем месте. В LAPD, например, это будет означать переход от изменения стимулов для избитых полицейских к таким усилиям, как переработка пользовательского интерфейса PredPol, создание новых ролей для взаимодействия полицейских и инженеров-программистов, а также создание копируемого репозитория для использования аннотированных передовых практик. случаи.

3. Сделайте интеллектуальные машины частью решения.

ИИ

может быть создан для обучения учащихся в процессе их борьбы, обучения экспертов их наставничеству и разумного соединения этих двух групп. Например, когда Юхо Ким был докторантом Массачусетского технологического института, он создал ToolScape и LectureScape, которые позволяют краудсорсингом аннотировать обучающие видео и предоставлять разъяснения и возможности для практики там, где многие предыдущие пользователи останавливались, чтобы их найти. Он назвал это учеником. Что касается аппаратного обеспечения, системы дополненной реальности начинают приносить экспертные инструкции и аннотации прямо в рабочий процесс. Существующие приложения используют планшеты или умные очки для наложения инструкций по работе в режиме реального времени. Вскоре ожидается появление более сложных интеллектуальных систем. Такие системы могут, например, наложить запись лучшего сварщика на заводе на поле зрения начинающего сварщика, чтобы показать, как выполняется работа, записать попытку ученика соответствовать ей и при необходимости соединить ученика со сварщиком.Растущее сообщество инженеров в этих областях в основном сосредоточено на формальном обучении, и более глубокий кризис находится в обучении на рабочем месте. Нам нужно перенаправить туда наши усилия.

Заключение

На протяжении тысячелетий технический прогресс приводил к изменению рабочих процессов, и ученики получали необходимые новые навыки от наставников. Но, как мы видели, интеллектуальные машины теперь побуждают нас отделять учеников от мастеров, а мастеров — от самой работы, и все это во имя производительности.Организации часто невольно выбирают продуктивность, а не человеческое участие, и в результате обучение на работе становится все труднее. Тем не менее, теневые ученики находят рискованные, нарушающие правила способы обучения. Организации, которые надеются конкурировать в мире, наполненном все более интеллектуальными машинами, должны обратить пристальное внимание на этих «отклоняющихся». Их действия дают представление о том, как лучше всего будет выполняться работа в будущем, когда эксперты, ученики и интеллектуальные машины будут работать и учиться вместе.

Версия этой статьи появилась в выпуске Harvard Business Review за сентябрь – октябрь 2019 г.

Как люди и ИИ работают вместе в 1500 компаниях

Вкратце

Прогноз

Искусственный интеллект трансформирует бизнес — и оказывает наиболее значительное влияние, когда он увеличивает количество сотрудников, а не заменяет их.

Детали

Компании видят наибольший прирост производительности, когда люди и интеллектуальные машины взаимодействуют друг с другом.Люди нужны для обучения машин, объяснения их результатов и обеспечения их ответственного использования. ИИ, в свою очередь, может улучшить когнитивные навыки и творческие способности людей, освободить рабочих от низкоуровневых задач и расширить их физические возможности.

Рецепт

Компаниям следует переосмыслить свои бизнес-процессы, сосредоточив внимание на использовании ИИ для достижения большей операционной гибкости или скорости, большего масштаба, лучшего принятия решений или большей персонализации продуктов и услуг.

Искусственный интеллект хорошо справляется со многими «человеческими» задачами — диагностированием болезней, переводом языков, обслуживанием клиентов — и быстро улучшается. Это вызывает обоснованные опасения, что ИИ в конечном итоге заменит людей во всей экономике. Но это не неизбежный и даже не самый вероятный результат. Никогда прежде цифровые инструменты не были так отзывчивы к нам, как и мы к нашим инструментам. Хотя ИИ радикально изменит то, как выполняется работа и кто ее выполняет, большее влияние технологии будет заключаться в дополнении и расширении человеческих возможностей, а не в их замене.

Безусловно, многие компании использовали ИИ для автоматизации процессов, но те, кто использует его в основном для увольнения сотрудников, увидят лишь краткосрочный прирост производительности. В нашем исследовании с участием 1500 компаний мы обнаружили, что компании достигают наиболее значительного повышения производительности, когда люди и машины работают вместе. Благодаря такому совместному анализу люди и ИИ активно усиливают взаимодополняющие сильные стороны друг друга: лидерство, командная работа, креативность и социальные навыки первых, а также скорость, масштабируемость и количественные возможности вторых.То, что дается людям естественно (например, шутить), может быть непросто для машин, а то, что просто для машин (анализ гигабайт данных), для людей остается практически невозможным. Бизнес требует обоих видов возможностей.

Чтобы в полной мере использовать преимущества этого сотрудничества, компании должны понимать, как люди могут наиболее эффективно дополнять машины, как машины могут улучшить то, что люди делают лучше всего, и как изменить бизнес-процессы для поддержки партнерства.Благодаря нашим исследованиям и работе в этой области мы разработали руководящие принципы, которые помогут компаниям достичь этого и задействовать возможности коллективного интеллекта.

Человеческие вспомогательные машины

Людям необходимо выполнять три важнейшие роли. Они должны обучить машины для выполнения определенных задач; объясняют результаты этих задач, особенно когда результаты противоречивы или противоречивы; и поддерживают ответственное использование машин (например, предотвращая нанесение роботами вреда людям).

Обучение.

Алгоритмы машинного обучения необходимо научить выполнять ту работу, для которой они предназначены. В результате накапливаются огромные наборы данных для обучения, чтобы научить приложения машинного перевода обрабатывать идиоматические выражения, медицинские приложения для выявления заболеваний и механизмы рекомендаций для поддержки принятия финансовых решений. Кроме того, системы ИИ должны быть обучены тому, как лучше всего взаимодействовать с людьми. В то время как организации из разных секторов сейчас находятся на ранних этапах выполнения ролей инструкторов, ведущие технологические компании и исследовательские группы уже имеют зрелые учебные кадры и опыт.

Рассмотрим помощника Microsoft по ИИ, Кортану. Боту требовалась обширная подготовка, чтобы развить правильную личность: уверенную, заботливую и полезную, но не властную. На воспитание этих качеств ушло бесчисленное количество часов внимания команды, в которую входили поэт, писатель и драматург. Точно так же нужны были инструкторы-люди, чтобы развить индивидуальность Siri от Apple и Alexa от Amazon, чтобы они точно отражали бренды своих компаний. В Siri, например, есть легкая дерзость, как и следовало ожидать от Apple.

помощников ИИ сейчас обучаются проявлять еще более сложные и тонкие человеческие черты, такие как сочувствие. Стартап Koko, ответвление MIT Media Lab, разработал технологию, которая может помочь помощникам ИИ проявить сочувствие. Например, если у пользователя плохой день, система Koko не отвечает шаблонным ответом, таким как «Мне жаль это слышать». Вместо этого он может запросить дополнительную информацию, а затем предложить совет, чтобы помочь человеку увидеть свои проблемы в другом свете.Например, если он испытывал стресс, Коко мог бы порекомендовать думать об этом напряжении как о положительной эмоции, которую можно направить в действие.

Объяснение.

Поскольку ИИ все чаще приходят к выводам через непрозрачные процессы (так называемая проблема черного ящика), они требуют, чтобы специалисты в этой области объяснили свое поведение неопытным пользователям. Эти «объяснители» особенно важны в отраслях, основанных на доказательствах, таких как право и медицина, где практикующий должен понимать, как ИИ взвесил данные, скажем, при вынесении приговора или медицинской рекомендации.Разъяснители также важны, помогая страховщикам и правоохранительным органам понять, почему автономный автомобиль совершил действия, которые привели к аварии или не смогли ее избежать. И объяснители становятся неотъемлемой частью регулируемых отраслей — по сути, любой отрасли, ориентированной на потребителя, где производительность машины может быть оспорена как несправедливая, незаконная или просто неправильная. Например, новый Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) дает потребителям право получать объяснение любого решения на основе алгоритма, такого как предложение ставки по кредитной карте или ипотеке.Это одна из областей, в которой ИИ будет способствовать увеличению занятости на человека: по оценкам экспертов, компаниям придется создать около 75 000 новых рабочих мест для выполнения требований GDPR.

Поддержание.

Помимо людей, которые могут объяснить результаты ИИ, компаниям нужны «поддерживающие» — сотрудники, которые постоянно работают над тем, чтобы системы ИИ функционировали должным образом, безопасно и ответственно.

AI может повысить наши аналитические способности и способность принимать решения, а также повысить творческий потенциал.

Например, множество экспертов, которых иногда называют инженерами по безопасности, сосредоточены на прогнозировании и попытках предотвратить вред от ИИ. Разработчики промышленных роботов, которые работают вместе с людьми, уделили особое внимание тому, чтобы они узнавали людей поблизости и не подвергали их опасности. Эти эксперты могут также просмотреть анализ объяснителей, когда ИИ действительно причиняет вред, например, когда беспилотный автомобиль попадает в аварию со смертельным исходом.

Эта статья также встречается в:

Другие группы специалистов следят за соблюдением этических норм в системах искусственного интеллекта.Если, например, будет обнаружено, что система искусственного интеллекта для утверждения кредита дискриминирует людей в определенных группах (как это произошло), эти менеджеры по этике несут ответственность за расследование и решение проблемы. Выполняя аналогичную роль, офицеры по соблюдению требований данных стараются обеспечить соответствие данных, поступающих в системы искусственного интеллекта, GDPR и другим положениям о защите прав потребителей. Связанная с этим роль по использованию данных включает обеспечение ответственного управления информацией ИИ. Как и многие технологические компании, Apple использует ИИ для сбора личных данных о пользователях, когда они взаимодействуют с устройствами и программным обеспечением компании.Цель состоит в том, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем, но неограниченный сбор данных может поставить под угрозу конфиденциальность, разозлить клиентов и нарушить закон. «Команда дифференцированной конфиденциальности» компании работает над тем, чтобы, хотя ИИ стремится узнать как можно больше о группе пользователей в статистическом смысле, он защищает конфиденциальность отдельных пользователей.

Машины, помогающие людям

Умные машины помогают людям расширить свои возможности тремя способами. Они могут усилить наши когнитивные способности; взаимодействовать с клиентами и сотрудниками, чтобы освободить нас для выполнения задач более высокого уровня; и воплощают человеческих навыков для расширения наших физических возможностей.

Усилительный.

Искусственный интеллект может повысить наши аналитические способности и способность принимать решения, предоставляя нужную информацию в нужное время. Но это также может повысить творческий потенциал. Подумайте, как искусственный интеллект Autodesk Dreamcatcher расширяет воображение даже выдающихся дизайнеров. Дизайнер предоставляет Ловцу снов критерии желаемого продукта — например, стул, способный выдержать до 300 фунтов, с сиденьем на высоте 18 дюймов от земли, сделанный из материалов стоимостью менее 75 долларов и т. Д.Она также может предоставить информацию о других стульях, которые ей нравятся. Затем «Ловец снов» создает тысячи дизайнов, соответствующих этим критериям, часто порождая идеи, которые дизайнер изначально мог не учитывать. Затем она может направлять программу, сообщая ей, какие стулья ей нравятся, а какие нет, что ведет к новому витку дизайна.

На протяжении итеративного процесса «Ловец снов» выполняет бесчисленные вычисления, необходимые для того, чтобы гарантировать, что каждый предложенный дизайн соответствует указанным критериям.Это позволяет дизайнеру сосредоточиться на использовании уникальных человеческих сильных сторон: профессионального суждения и эстетической чувствительности.

Взаимодействие.

Совместная работа человека и машины позволяет компаниям взаимодействовать с сотрудниками и клиентами новыми и более эффективными способами. Например, агенты искусственного интеллекта, такие как Кортана, могут облегчить общение между людьми или от имени людей, например, путем записи собрания и распространения версии с возможностью голосового поиска тем, кто не смог присутствовать.Такие приложения по своей сути являются масштабируемыми — например, один чат-бот может обеспечивать регулярное обслуживание клиентов одновременно большому количеству людей, где бы они ни находились.

Сопутствующие инструменты

SEB, крупный шведский банк, теперь использует виртуального помощника Aida для взаимодействия с миллионами клиентов. Способная вести разговоры на естественном языке, Aida имеет доступ к обширным хранилищам данных и может ответить на многие часто задаваемые вопросы, например, как открыть счет или совершать международные платежи.Она также может задавать абонентам дополнительные вопросы, чтобы решить их проблемы, и она может анализировать тон голоса звонящего (например, разочарованный или благодарный) и использовать эту информацию, чтобы в дальнейшем улучшить обслуживание. Всякий раз, когда система не может решить проблему — что происходит примерно в 30% случаев, — она ​​передает звонящего представителю службы поддержки клиентов, а затем отслеживает это взаимодействие, чтобы узнать, как разрешить аналогичные проблемы в будущем. Благодаря тому, что Aida обрабатывает основные запросы, представители людей могут сосредоточиться на решении более сложных проблем, особенно от недовольных абонентов, которым может потребоваться дополнительная помощь.

воплощение.

Многие ИИ, такие как Aida и Cortana, существуют в основном как цифровые сущности, но в других приложениях интеллект воплощен в роботе, который дополняет человека. Благодаря своим сложным датчикам, двигателям и исполнительным механизмам машины с поддержкой ИИ теперь могут распознавать людей и объекты и безопасно работать вместе с людьми на фабриках, складах и в лабораториях.

Например, в производстве роботы превращаются из потенциально опасных и «глупых» промышленных машин в умных, контекстно-зависимых «коботов».«Рука кобота может, например, выполнять повторяющиеся действия, требующие подъема тяжестей, в то время как человек выполняет дополнительные задачи, требующие сноровки и человеческого суждения, такие как сборка мотор-редуктора.

Hyundai расширяет концепцию коботов за счет экзоскелетов. Эти носимые роботизированные устройства, которые адаптируются к пользователю и местоположению в режиме реального времени, позволят промышленным рабочим выполнять свою работу с нечеловеческой выносливостью и силой.

Новый взгляд на ваш бизнес

Чтобы получить максимальную отдачу от ИИ, необходимо изменить структуру операций.Для этого компании должны сначала обнаружить и описать операционную область, которую можно улучшить. Это может быть запутанный внутренний процесс (например, медлительность HR при заполнении штатных должностей), или это может быть ранее неразрешимая проблема, которую теперь можно решить с помощью искусственного интеллекта (например, быстрое выявление побочных реакций на лекарства среди групп пациентов). Более того, ряд новых ИИ и передовых аналитических методов может помочь выявить ранее невидимые проблемы, которые можно решить с помощью ИИ-решений.

Затем компании должны разработать решение путем совместного творчества — заинтересованные стороны должны представить себе, как они могут сотрудничать с системами ИИ для улучшения процесса.Рассмотрим случай с крупной сельскохозяйственной компанией, которая хотела использовать технологию искусственного интеллекта для помощи фермерам. Было доступно огромное количество данных о свойствах почвы, погодных условиях, прошлых урожаях и т. Д., И первоначальный план состоял в том, чтобы создать приложение AI, которое более точно предсказывало бы будущие урожаи. Но в ходе бесед с фермерами компания узнала о более насущной необходимости. На самом деле фермерам нужна была система, которая могла бы в режиме реального времени давать рекомендации о том, как повысить продуктивность — какие культуры сажать, где их выращивать, сколько азота использовать в почве и так далее.Компания разработала систему искусственного интеллекта, чтобы предоставлять такие советы, и первые результаты были многообещающими; Фермеры были довольны урожайностью, полученной под руководством ИИ. Затем результаты этого первоначального теста были возвращены в систему для уточнения используемых алгоритмов. Как и на этапе открытия, новый ИИ и аналитические методы могут помочь в совместном творчестве, предлагая новые подходы к улучшению процессов.

Третий шаг для компаний — это масштабирование и поддержка предлагаемого решения.SEB, например, первоначально развернул версию Aida внутри компании, чтобы помочь 15 000 банковских служащих, но затем развернул чат-бота для своего миллиона клиентов.

Работая с сотнями компаний, мы определили пять характеристик бизнес-процессов, которые компании обычно хотят улучшить: гибкость, скорость, масштабируемость, принятие решений и персонализация. При переосмыслении бизнес-процесса определите, какая из этих характеристик является центральной для желаемой трансформации, как можно использовать интеллектуальное сотрудничество для ее решения и какие согласования и компромиссы с другими характеристиками процесса потребуются.

В Mercedes-Benz коботы стали продолжением тела человека-рабочего.

Гибкость.

Для руководителей Mercedes-Benz негибкие процессы становились все более серьезной проблемой. Самые прибыльные клиенты компании все чаще требовали индивидуализированных седанов S-класса, но сборочные системы автопроизводителя не могли обеспечить требуемых людям настроек.

Традиционно производство автомобилей представляло собой жесткий процесс с автоматизированными этапами, выполняемыми «глупыми» роботами.Чтобы повысить гибкость, Mercedes заменил некоторых из этих роботов на коботов с поддержкой ИИ и переработал свои процессы с учетом взаимодействия человека и машины. На заводе компании недалеко от Штутгарта, Германия, коботы, управляемые рабочими-людьми, собирают и размещают тяжелые детали, становясь продолжением тела рабочего. Эта система позволяет рабочему контролировать сборку каждой машины, делая меньше ручного труда и больше выполняя «пилотажную» работу с роботом.

Человеко-машинные команды компании могут адаптироваться на лету.На заводе коботов можно легко перепрограммировать с помощью планшета, что позволяет им выполнять различные задачи в зависимости от изменений в рабочем процессе. Такая маневренность позволила производителю достичь беспрецедентного уровня настройки. Mercedes может индивидуализировать производство автомобилей в соответствии с выбором потребителей в дилерских центрах в режиме реального времени, изменяя все, от компонентов приборной панели автомобиля до кожи сидений и крышек клапанов шин. В результате с конвейера завода в Штутгарте сходят две одинаковые машины.

Скорость.

Для некоторых видов деятельности больше всего важна скорость. Одна из таких операций — выявление мошенничества с кредитными картами. У компаний есть считанные секунды, чтобы определить, следует ли им одобрить ту или иную сделку. Если это мошенничество, им, скорее всего, придется съесть эту потерю. Но если они отрицают законную транзакцию, они теряют комиссию за эту покупку и злят покупателя.

Как и большинство крупных банков, HSBC разработал решение на основе искусственного интеллекта, которое повышает скорость и точность обнаружения мошенничества.ИИ ежедневно отслеживает и оценивает миллионы транзакций, используя данные о местонахождении покупок и поведении клиентов, IP-адресах и другую информацию для выявления скрытых закономерностей, которые сигнализируют о возможном мошенничестве. HSBC сначала внедрил систему в Соединенных Штатах, значительно снизив уровень необнаруженного мошенничества и ложных срабатываний, а затем развернул ее в Великобритании и Азии. Другая система искусственного интеллекта, используемая Danske Bank, повысила уровень обнаружения мошенничества на 50% и снизила количество ложных срабатываний на 60%. Уменьшение количества ложных срабатываний позволяет исследователям сосредоточить свои усилия на сомнительных транзакциях, отмеченных ИИ, где требуется человеческое суждение.

Борьба с финансовым мошенничеством похожа на гонку вооружений: лучшее обнаружение ведет к появлению более изощренных преступников, что ведет к лучшему обнаружению, что продолжает цикл. Таким образом, алгоритмы и модели оценки для борьбы с мошенничеством имеют очень короткий срок хранения и требуют постоянного обновления. Кроме того, в разных странах и регионах используются разные модели. По этим причинам необходимы легионы аналитиков данных, ИТ-специалистов и экспертов по финансовому мошенничеству на интерфейсе между людьми и машинами, чтобы программное обеспечение было на шаг впереди преступников.

Масштаб.

Для многих бизнес-процессов плохая масштабируемость является основным препятствием для улучшения. Это особенно верно в отношении процессов, которые зависят от интенсивного человеческого труда с минимальным использованием машин. Рассмотрим, например, процесс найма сотрудников в Unilever. Гигант потребительских товаров искал способ диверсифицировать свою рабочую силу, насчитывающую 170 000 человек. Отдел кадров решил, что необходимо сосредоточиться на приеме на работу начального уровня, а затем ускорить переход лучших к руководству. Но существующие в компании процессы не позволяли оценивать потенциальных сотрудников в достаточном количестве, уделяя при этом каждому кандидату индивидуальное внимание, чтобы обеспечить разнообразие исключительных талантов.

Вот как Unilever объединила возможности человека и искусственного интеллекта для масштабирования индивидуального найма. На первом этапе процесса подачи заявки кандидатам предлагается поиграть в онлайн-игры, которые помогают оценить такие черты характера, как неприятие риска. В этих играх нет правильных или неправильных ответов, но они помогают ИИ Unilever определить, какие люди лучше всего подходят для той или иной должности. В следующем раунде кандидатов просят предоставить видео, в котором они отвечают на вопросы, разработанные для конкретной должности, которая их интересует.Их ответы анализируются системой искусственного интеллекта, которая учитывает не только то, что они говорят, но также язык их тела и тон. Лучшие кандидаты из этого раунда, по оценке ИИ, затем приглашаются в Unilever для личных собеседований, после которых люди принимают окончательные решения о приеме на работу.

Еще рано говорить о том, привел ли новый процесс найма к лучшему персоналу. Компания внимательно следит за успехами этих сотрудников, но по-прежнему необходимы дополнительные данные. Однако очевидно, что новая система значительно расширила масштабы приема на работу в Unilever.Отчасти из-за того, что соискатели могут легко получить доступ к системе с помощью смартфона, количество соискателей удвоилось до 30 000 в течение года, количество представленных университетов выросло с 840 до 2600, а социально-экономическое разнообразие новых сотрудников увеличилось. Кроме того, среднее время от подачи заявки до решения о приеме на работу сократилось с четырех месяцев до четырех недель, а время, которое рекрутеры тратят на рассмотрение заявок, сократилось на 75%.

Эта статья также встречается в:

Принятие решения.

Предоставляя сотрудникам индивидуализированную информацию и рекомендации, ИИ может помочь им принимать более обоснованные решения. Это может быть особенно полезно для рабочих в окопах, где правильное решение может иметь огромное влияние на чистую прибыль.

Рассмотрим, как улучшается обслуживание оборудования с помощью «цифровых двойников» — виртуальных моделей физического оборудования. General Electric создает такие программные модели своих турбин и других промышленных продуктов и постоянно обновляет их с помощью потоковой передачи рабочих данных с оборудования.Собирая показания с большого количества машин в полевых условиях, GE собрала огромное количество информации о нормальных и отклоняющихся от нормы характеристиках. Его приложение Predix, использующее алгоритмы машинного обучения, теперь может предсказать, когда конкретная часть отдельной машины может выйти из строя.

Эта технология коренным образом изменила процесс обслуживания промышленного оборудования, требующий больших затрат. Predix может, например, выявить некоторый неожиданный износ ротора в турбине, проверить историю эксплуатации турбины, сообщить, что повреждения увеличились в четыре раза за последние несколько месяцев, и предупредить, что, если ничего не будет сделано, ротор потеряет примерно 70% срока полезного использования.Затем система может предложить соответствующие действия, принимая во внимание текущее состояние машины, операционную среду и агрегированные данные об аналогичных повреждениях и ремонтах других машин. Наряду со своими рекомендациями Predix может генерировать информацию об их затратах и ​​финансовых преимуществах и обеспечивать уровень достоверности (скажем, 95%) для допущений, используемых в его анализе.

Без Predix рабочим повезло бы обнаружить повреждение ротора во время планового технического обслуживания.Возможно, он останется незамеченным до тех пор, пока ротор не сломается, что приведет к дорогостоящему останову. С Predix обслуживающий персонал получает предупреждение о потенциальных проблемах до того, как они станут серьезными, и у них есть необходимая информация для принятия правильных решений, которые иногда могут сэкономить GE миллионы долларов.

Персонализация.

Обеспечение клиентов индивидуальным подходом к бренду — это святой Грааль маркетинга. Благодаря ИИ такая персонализация теперь может быть достигнута с невообразимой ранее точностью и в огромных масштабах.Подумайте о том, как служба потоковой передачи музыки Pandora использует алгоритмы искусственного интеллекта для создания персонализированных списков воспроизведения для каждого из миллионов пользователей в соответствии с их предпочтениями в отношении песен, исполнителей и жанров. Или рассмотрим Starbucks, который с разрешения клиентов использует искусственный интеллект для распознавания их мобильных устройств и вызова их истории заказов, чтобы помочь бариста дать рекомендации. Технология искусственного интеллекта делает то, что умеет лучше всего, просматривая и обрабатывая огромные объемы данных, чтобы рекомендовать определенные предложения или действия, а люди делают то, что у них получается лучше всего, используя свою интуицию и рассудительность, чтобы дать рекомендации или выбрать наиболее подходящий из набора выбор.

Корпорация Carnival применяет искусственный интеллект, чтобы персонализировать круиз для миллионов отдыхающих с помощью носимого устройства Ocean Medallion и сети, которая позволяет подключать интеллектуальные устройства. Машинное обучение динамически обрабатывает данные, поступающие от медальона, а также от датчиков и систем по всему кораблю, чтобы помочь гостям получить максимум удовольствия от отпуска. Медальон упрощает процессы посадки и высадки, отслеживает действия гостей, упрощает совершение покупок за счет подключения их кредитных карт к устройству и действует как ключ от номера.Он также подключается к системе, которая предугадывает предпочтения гостей, помогая членам экипажа предоставлять индивидуальное обслуживание каждому гостю, предлагая индивидуальные маршруты мероприятий и обедов.

Потребность в новых ролях и талантах

Переосмысление бизнес-процесса требует большего, чем внедрение технологии искусственного интеллекта; это также требует серьезной приверженности развитию сотрудников с тем, что мы называем «навыками слияния» — такими, которые позволяют им эффективно работать в человеко-машинном интерфейсе.Для начала люди должны научиться делегировать задачи новой технологии, как если бы врачи доверяли компьютерам считывать рентгеновские снимки и МРТ. Сотрудники также должны знать, как объединить свои отличительные человеческие навыки с навыками умной машины, чтобы получить лучший результат, чем любой из них может достичь в одиночку, как в роботизированной хирургии. Рабочие должны уметь обучать интеллектуальных агентов новым навыкам и проходить обучение, чтобы хорошо работать в процессах с использованием искусственного интеллекта. Например, они должны знать, как лучше всего задавать вопросы агенту ИИ, чтобы получить необходимую информацию.И должны быть сотрудники, такие как сотрудники отдела дифференцированной конфиденциальности Apple, которые следят за тем, чтобы системы искусственного интеллекта их компаний использовались ответственно, а не в незаконных или неэтичных целях.

Мы ожидаем, что в будущем роли в компаниях будут изменены с учетом желаемых результатов переосмысленных процессов, а корпорации будут все больше организовываться на основе различных типов навыков, а не на основе жестких названий должностей. AT&T уже начала этот переход, перейдя от услуг фиксированной телефонной связи к мобильным сетям и приступив к переобучению 100 000 сотрудников для работы на новых должностях.В рамках этих усилий компания полностью пересмотрела свою организационную структуру: около 2000 названий должностей были преобразованы в гораздо меньшее количество широких категорий, охватывающих аналогичные навыки. Некоторые из этих навыков вполне ожидаемы (например, знания в области науки о данных и обработки данных), в то время как другие менее очевидны (например, способность использовать простые инструменты машинного обучения для перекрестных продаж услуг).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Большинство действий в человеко-машинном интерфейсе требует от людей делать новые и разные вещи (например, обучать чат-бота) и делать что-то иначе (использовать этого чат-бота для улучшения обслуживания клиентов).Однако пока лишь небольшое количество опрошенных нами компаний начали переосмысливать свои бизнес-процессы, чтобы оптимизировать совместную аналитику. Но урок очевиден: организации, которые используют машины только для увольнения работников посредством автоматизации, упускают весь потенциал ИИ. Такая стратегия ошибочна с самого начала. Вместо этого лидерами завтрашнего дня будут те, кто воспользуется коллективным интеллектом, трансформируя свои операции, свои рынки, свои отрасли и, что не менее важно, свою рабочую силу.

Версия этой статьи появилась в выпуске журнала Harvard Business Review за июль – август 2018 г. (стр. 114–123).

Как работают противотуманные машины

Эффекты тумана

используются в широком спектре приложений, включая вечеринки, танцевальные клубы, дома с привидениями на Хэллоуин, популярные музыкальные представления, балеты «Щелкунчик», шекспировские драмы, фильмы ужасов, обучение пожарной безопасности и промышленные испытания. Машины для тумана и дымки в настоящее время в нашем аренде.

Доступные эффекты варьируются от струй дыма до непроницаемых облаков, от таинственного низкорасположенного тумана до тонкого тумана в воздухе, открывающего драматические лучи света. Две распространенные «технологии», используемые сегодня для создания эффектов театрального тумана, включают: 1) сублимацию сухого льда (замороженный углекислый газ) и 2) испарение специально разработанной жидкости (обычно смеси гликоля и воды).

Сухой лед туман

Как это работает

Сухой лед сбрасывают в теплую воду, где замороженный углекислый газ (сухой лед) сублимируется в холодный углекислый газ, который смешивается с влажным воздухом, что приводит к конденсации и образованию тумана.(Для тех, кто забыл свою школьную науку, сублимация — это процесс, при котором твердое тело становится газом напрямую, не проходя через жидкое состояние.)

Характеристики сухого ледяного тумана

• Низкое расположение — поскольку туман холоднее окружающего воздуха, он падает, скручиваясь с краев сцены, вниз по лестнице и т. Д., А не поднимаясь
• Нетоксичен — однако, как и любой газ, который вытесняет кислород в пространстве, существует риск, связанный со слишком высокой концентрацией
• Быстро рассеивается — туман смешивается с окружающим воздухом, быстро нагревается и испаряется.

Машины для производства сухого льда

Как правило, в театральной обстановке машина для создания тумана с сухим льдом представляет собой большую закрытую бочку (традиционно переоборудованную бочку на 55 галлонов) с водонагревательным элементом, шлангом или выпускным отверстием для выпуска воздуха с вытяжным вентилятором и способом уменьшения количества сухого лед в воду по сигналу.Для доставки тумана на сцену используются большие шланги или воздуховоды.

Приложения

Сухой ледяной туман создает волшебную среду — наподобие тумана над водным пространством прохладным утром — когда он кружится вокруг ног артистов, кружась и резко смещаясь в ответ на движение на сцене.

Недостатки

• Может потребоваться значительное количество сухого льда, которое в идеале необходимо приобретать ежедневно, так как сухой лед при хранении довольно быстро теряет объем.Для короткого нанесения легко может потребоваться 50 фунтов льда.
• Сухой ледяной туман быстро рассеивается. Практически, как только он создается, он начинает рассеиваться. Этому противодействует постоянное создание тумана.
• Сухой лед требует осторожного обращения. При -109,3 ° F даже кратковременный контакт с кожей может нанести значительный ущерб.
• Сухой ледяной туман менее сильно подвержен влиянию сценического освещения. Поскольку он лежит на полу, он не «раскрывает» лучи света, «падающие» сверху.
• Сухой ледяной туман не подходит для сцен, где актеру может потребоваться лежать на полу в течение длительного периода времени. Высокая концентрация углекислого газа на уровне пола вытесняет кислород и, как следствие, может создать опасность.

Положительные

• Хотя различные производители разработали решения, которые пытаются имитировать эффект, производимый туманообразователем с сухим льдом, ни одно из этих решений на самом деле не соответствует магическому, мистическому эффекту низколежащего тумана, создаваемого туманообразователем с сухим льдом.

Туманы на жидкой основе

Как это работает

Сегодня большинство туманообразователей на основе жидкости работают за счет быстрого нагрева смеси воды и гликоля с образованием пара. Расширяющийся пар вытесняется из сопла, где теплый влажный пар смешивается с более холодным воздухом, образуя туман.

Характеристики тумана на жидкой основе

• Поскольку туман, создаваемый этим методом, теплее окружающей атмосферы, он имеет тенденцию подниматься по мере рассеивания.
• Типичный туман, создаваемый таким образом, по внешнему виду несколько тяжелее, чем туман, создаваемый сухим льдом, то есть он не так легко закручивается, когда кто-то движется через него.
• Контролируя время включения туманообразователя, можно управлять количеством тумана, создавая эффекты, варьирующиеся от пучка до практически непрозрачного облака.
• Как правило, туман, создаваемый машиной на основе жидкости, остается — или задерживается — в течение значительного времени.

Туманы на жидкой основе

Машины на основе жидкости производятся рядом компаний, включая Rosco, Ultratec и High End.Хотя существует ряд нововведений и незначительных изменений, по большей части они похожи тем, что состоят из резервуара для жидкости и насоса для перемещения жидкости к теплообменнику и сопла, через которое пар выходит из машины. Многие машины меньше типичных микроволновых печей, довольно портативны и работают от одной розетки на 15 ампер. Производители разработали ряд аксессуаров или модификаций, чтобы адаптировать эти машины к конкретным потребностям.

Приложения

С различными аксессуарами и приспособлениями (описанными ниже) туманообразователи на жидкой основе используются для создания широкого спектра эффектов от низко лежащих до густых облаков, от тонких пучков до всепроникающей дымки.Помимо театрального использования, они находят множество промышленных применений, включая обучение аварийных работников, аэродинамические испытания в аэродинамической трубе и т. Д.

Варианты

Хейзеры

Создатели дымки используют сжатый воздух вместо тепла для испарения специально разработанного варианта жидкостей на основе гликоля. Чаще всего используются на концертах, они создают тонкий дымчатый эффект, используемый для яркого раскрытия лучей света и специальных эффектов.

Модули чиллера

Низкорасположенный туман, аналогичный по эффекту создаваемому установками для создания тумана с сухим льдом, достигается путем пропускания выходного потока от туманообразователя через охлаждающую установку, понижающую температуру пара.

Постоянные установки

В дополнение к легко переносимым версиям своих туманообразователей, большинство производителей также выпускают более крупные и менее портативные устройства для тематических парков или концертных площадок. Эти машины способны производить огромные объемы тумана или дымки непрерывно в течение длительных периодов времени.

Недостатки

• Пар от туманообразователей на жидкой основе может вызывать раздражение или аллергию у некоторых людей с повышенной чувствительностью.
• Хотя существует множество аналогичных жидкостей от различных производителей, рекомендуется, а в некоторых случаях и необходимо использовать жидкость, для которой предназначена конкретная машина.
• Хотя дымогенераторы и являются минимальными, они требуют периодического обслуживания. Например, пониженная мощность может указывать на то, что теплообменник начинает засоряться и нуждается в очистке.

Положительные

• Машины на основе жидкости сегодня доступны в различных размерах, способных производить все, от тонкого клубка дыма до необычайных объемов тумана или дымки. В целом, они вполне «доставляются», что делает их хорошими туристическими решениями, или доступны для съемок вдали от крупных арендных домов. Жидкости легко доступны «по почте» и могут храниться неограниченное время.

Позвоните по телефону 1.800.243.4950 / sales @ limelightproductions.com

Большинство заказов на товары на складе, размещенные до полудня, отправляются в тот же день.

Эксперт по машинам для голосования объясняет, как они работают

Серьезная политическая напряженность и опасения по поводу COVID-19 привели к тому, что рекордное количество американцев проголосовало в начале этого года по почте или лично. Теперь процесс подсчета этих голосов — будь то в штатах, которые делали это на постоянной основе по мере поступления, или в тех, которые ждали до дня выборов — зависит от машин, которые сильно различаются от штата к штату и даже от округа к округу.

Хотя технология, используемая при голосовании, продолжает развиваться, она остается уязвимой как для злонамеренных, так и для непреднамеренных ошибок. Чтобы защитить системы от обоих, объясняет Дуглас У. Джонс, специалист по информатике из Университета Айовы и соавтор книги Broken Ballots , , сотрудники избирательных комиссий должны иметь возможность проверять и перепроверять результаты выборов. .

«Есть хорошее изречение, которое [ученый-компьютерщик и исследователь электронного голосования и безопасности] Дэвид Дилл придумал из Стэнфордского университета: если мы сделаем это правильно, дьявол сам сможет построить машины для голосования, и мы сможем провести честные выборы. , — говорит Джонс.«И делать это правильно — значит иметь действительно поддающуюся проверке технологию — с бюллетенями, при которых средний избиратель знает, что отметки, сделанные им в своем бюллетене, выражают его истинное намерение». Scientific American поговорил с Джонсом о том, как работают машины для голосования, об их уязвимостях и чего ожидать в день выборов и после него.

[ Отредактированная стенограмма интервью следует за .]

Какие машины используются сегодня в США?

Мы избавились от перфокарт и машин для голосования с механическими рычагами.Это уже не такая уж древняя история. У нас остались две категории машин для голосования, обе были представлены в 1960-х и 1970-х годах. Машины для голосования с оптическим сканированием — это те, которые тесно связаны со стандартизированными тестовыми машинами для подсчета очков, где вы заполняете пузырек в бюллетене рядом с именами кандидатов. На данный момент это наиболее широко используемые технологии голосования в США. Другая категория, которая у нас есть, — это машины для электронного голосования с прямой записью. Первый из них был фактически развернут в 1970-х годах в Иллинойсе, но значительное расширение использования этих машин произошло после того, как в 2002 году был принят Закон о помощи Америке в голосовании.Совершенно очевидно, что авторы закона «Помогите Америке проголосовать» ожидали, что электронные машины для голосования с прямой записью станут новой нормой. Но на самом деле они были чрезвычайно проблематичными по соображениям безопасности.

Фундаментальный недостаток машин для голосования с прямой записью — то есть тех, где вы нажимаете рычаг на старой механической машине или касаетесь сенсорного экрана на современной — все эти машины в конечном итоге совершенно невозможно проверить. Невозможно узнать, была ли машина честной или нет, кроме как разобрать ее и фактически проверить механизм.У нас нет хорошего способа сделать это с помощью программного обеспечения. Полное отсутствие каких-либо проверяемых записей о подсчете, так что вы должны были полностью доверять программистам, было настоящей проблемой. [Но] сегодня подавляющее большинство голосов в США регистрируется в бумажных бюллетенях, которые заполняются вручную. Это заставляет меня чувствовать себя достаточно хорошо. Более того, во все большем числе штатов есть своего рода закон об аудите.

Какие другие проблемы мы видим с современными машинами для голосования?

Это старое правило компьютерной безопасности, которое я впервые усвоил в 1970-х годах, не менее верное сегодня.И это так: самая большая угроза для всех наших систем — это не злонамеренный внешний хакер, а скорее тот факт, что есть много совершенно честных нормальных людей, делающих ошибки. Мы, люди, обладаем удивительной способностью проявлять удивительную изобретательность в отношении совершаемых нами ошибок. При использовании бюллетеней с заполнением пузырьков типичной ошибкой будет печать бюллетеней с кандидатами в одном порядке, но программирование сканера с кандидатами в другом порядке. Это был знаменитый инцидент, произошедший в округе Поттаваттами, штат Айова, в 2006 году на праймериз в июне.В конечном итоге полученные цифры были довольно бессмысленными и не имели никакого отношения к чьим-либо ожиданиям исхода гонки. Это заметили сотрудники избирательной комиссии. Они посчитали руки, и это полностью решило проблему. И они могли, потому что у них были бумажные бюллетени.

Личные избиратели могут загружать свои бумажные бюллетени прямо в сканер для автоматического подсчета. Но как подсчитываются открепительные удостоверения?

Поздно ночью в ночь выборов в избирательном офисе весь день подсчитывали открепительные удостоверения, складывали их и пропускали через высокоскоростные сканеры, которые сканируют 800 бюллетеней в минуту — такая скорость.В некоторых юрисдикциях есть автоматические устройства для открывания конвертов, когда вы просто берете целую стопку конвертов для заочного голосования, аккуратно складываете их, кладете в машину, и он поднимается и снимает шестнадцатую часть дюйма с края каждого конверта, чтобы бюллетени конверты легко вытряхнуть. У вас есть программное обеспечение для проверки подписи, используемое в некоторых юрисдикциях, где конверт засасывается в машину, помещается перед камерой, а подпись — либо программным обеспечением, либо отображается на чьем-либо удаленном экране компьютера — проверяется.На самом деле они очень похожи на механизмы, используемые почтовым отделением для автоматического чтения почтовых адресов, за исключением того, что их цель — проверить подпись. И это еще одна целая баня червей, потому что во многих случаях ни один из наших законов не регулирует, как мы проверяем подписи. Оказывается, математика принятия и отклонения подписи оказывается ужасной. Если вы отклоняете какие-либо подписи, скорее всего, вы отклоняете больше подписей честных и действительных избирателей, чем обнаруживаете недействительные подписи.

Продолжается ли процесс подсчета голосов после дня выборов?

У нас есть давние традиции таких вещей, как крайний срок штемпеля накануне выборов. Так было в Айове, пока я здесь. Таким образом, в течение недели после выборов поздняя почта все еще поступает в избирательную комиссию — и все эти поздние конверты проверяются на их почтовые штемпели и, если почтовые штемпели приемлемы, подсчитываются. Теперь в этом есть проблема, поскольку почтовое отделение за последние несколько десятилетий уменьшило частоту нанесения любых почтовых штемпелей на письма.Тем не менее, в наши дни почтовое отделение автоматически штрих-кодирует каждый конверт, который проходит через его сканеры. В почтовом отделении есть записи, чтобы сообщить вам, когда был нанесен этот штрих-код. Его компьютерная система действительно хороша в этом, но это неприемлемо по законам некоторых штатов. Таким образом, сроки изготовления почтовых штемпелей представляют собой настоящую проблему, поскольку почтовое отделение сократило масштабы использования классических почтовых штемпелей.

После выборов наступает период, в течение которого счетчики проверяются и перепроверяются [процесс, называемый предвыборной агитацией].Например, в Майами есть гигантская электронная таблица, показывающая по одному столбцу для каждого кандидата на каждый офис; по одной строке на каждый участок. После того, как у них были все эти данные, они просматривали ленты, распечатанные машинами для голосования на участке — сводные ленты, показывающие общее количество голосов, — и сравнивали их с этой таблицей, чтобы исключить любые ошибка в их центральном программном обеспечении для составления таблиц, потому что были такие ошибки. Это может занять несколько дней после выборов, даже если они не обрабатывают открепительные удостоверения с опозданием.В этот момент Избирательная комиссия подписывает отчет об опросе. И отчет об опросе затем пересылается государству, которое проходит тот же процесс. Все большее число штатов проводят послевыборный аудит с до , они подписывают официальные отчеты об опросе, а в других штатах, например, в Айове, мы проводим поствыборный аудит после подписания отчета об опросе. Хотя закон штата Айова гласит, что аудит не может изменить исход выборов, по крайней мере, вы обнаруживаете, [если] совершили ошибку.Таким образом, на то, чтобы положить конец выборам, может пройти несколько недель после выборов.

Что такое виртуальная машина и как она работает?

Виды гипервизоров

В виртуализации используются гипервизоры двух типов.

Гипервизоры 1-го типа

Гипервизоры

типа 1 (также известные как гипервизоры без операционной системы) изначально устанавливаются на базовое физическое оборудование. Виртуальные машины напрямую взаимодействуют с хостами для распределения аппаратных ресурсов без каких-либо дополнительных программных уровней между ними.

Хост-машины с гипервизорами типа 1 используются только для виртуализации. Они часто встречаются в серверных средах, таких как корпоративные центры обработки данных. Некоторые примеры гипервизоров типа 1 включают Citrix Hypervisor (ранее XenServer), VMware vSphere и Microsoft Hyper-V.

Для обработки гостевых действий, таких как создание новых экземпляров виртуальных машин или управление разрешениями, необходим отдельный инструмент управления.

Гипервизоры 2-го типа

Гипервизоры типа 2 (также называемые размещенными гипервизорами) работают в операционной системе главного компьютера.

Размещенные гипервизоры передают запросы виртуальных машин в операционную систему хоста, которая затем предоставляет соответствующие физические ресурсы каждому гостю. Гипервизоры типа 2 работают медленнее, чем их аналоги типа 1, поскольку каждое действие виртуальной машины сначала должно проходить через операционную систему хоста.

В отличие от гипервизоров без операционной системы, гостевые операционные системы не привязаны к физическому оборудованию. Пользователи могут запускать виртуальные машины и использовать свои компьютерные системы как обычно. Это делает гипервизоры типа 2 подходящими для личных пользователей или малых предприятий, у которых нет выделенных серверов для виртуализации.

Почему предприятиям следует использовать виртуальные машины?

Ресурсная и экономическая эффективность

Организации используют виртуализацию для размещения нескольких виртуальных машин на одном сервере. Допустим, организация хочет развернуть несколько приложений. Вместо того, чтобы вкладывать средства в дополнительные серверы, они могут развернуть виртуальные машины на одном сервере для каждого приложения — тот же результат за небольшую часть стоимости. Это повышает рентабельность, поскольку физическое оборудование используется на полную мощность.

Масштабируемость

Добавить виртуальную машину так же просто, как клонировать копии существующих виртуальных машин на физическом компьютере.Организации могут лучше реагировать на колебания нагрузки, что помогает стабилизировать производительность. Это быстрее и эффективнее по сравнению с установкой различных операционных систем на физических серверах.

Безопасность

Среды

виртуальных машин изолированы от операционной системы хоста, что повышает безопасность, поскольку уязвимости, такие как вредоносное ПО, не влияют на базовое оборудование. Это делает виртуальные машины идеальными для тестирования новых приложений или изменений программного обеспечения перед их вводом в производство.

Скомпрометированная виртуальная машина может быть легко восстановлена ​​до более старых версий.Его также можно быстро удалить и воссоздать, чтобы ускорить аварийное восстановление.

Облачные вычисления

Виртуализация идет рука об руку с облачными вычислениями. Организации могут развертывать облачные виртуальные машины и переносить их на локальные серверы и обратно, чтобы воспользоваться преимуществами гибридных облаков.

Облачные сервисы также можно настраивать в режиме реального времени для соответствия различным уровням использования. Это улучшает масштабируемость не только для конечных пользователей, но и внутри компании. Например, разработчики могут создавать специальные виртуальные среды в облаке для тестирования своих реализаций.

Virtualization также позволяет создавать инфраструктуры виртуальных рабочих столов (VDI) в организациях. Развертывания VDI позволяют пользователям удаленно получать доступ к средам рабочего стола, таким как Windows или операционные системы с открытым исходным кодом (например, Linux). Думайте об этом как о цифровом офисе, который доступен в любое время и в любом месте. Распределенные команды будут более продуктивными, поскольку члены команды будут иметь легкий доступ к инструментам компании независимо от их рабочих настроек.

Как Citrix помогает вашему бизнесу с помощью виртуализации

Citrix Virtual Apps and Desktops предоставляет вашей организации инструменты, необходимые для получения преимуществ от программного обеспечения для виртуализации.

Удобный доступ к бизнес-приложениям и виртуальным рабочим столам с любого устройства. Наслаждайтесь быстрым и бесперебойным пользовательским интерфейсом на основе технологии высокой четкости (HDX) Citrix. Используйте полный набор продуктов Microsoft — от Azure до Teams и Office 365 — в своих развертываниях VDI. Поддерживайте непрерывность бизнеса, создавая продуктивные и безопасные виртуальные рабочие места для сотрудников, которые могут работать где угодно.

Давайте работать вместе, чтобы сделать виртуализацию успешной в вашем бизнесе и сделать ее там, где она должна быть, — на вершине.

Начало работы с Citrix Virtual Apps and Desktops

Дополнительные ресурсы

Роботы не забирают нашу работу — они становятся нашими боссами

На этапах конференций и во время предвыборных митингов руководители технических компаний и политики предупреждают о надвигающемся кризисе автоматизации — кризисе, когда рабочих постепенно, а затем сразу заменяют интеллектуальными машинами. Но их предупреждения скрывают тот факт, что кризис автоматизации уже наступил. Роботы здесь, они работают в управлении, и они затапливают рабочих в землю.

Роботы следят за горничными в отеле, сообщая им, какую комнату нужно убрать, и отслеживая, как быстро они это делают. Они управляют разработчиками программного обеспечения, отслеживают их клики и прокрутки и удерживают зарплату, если они работают слишком медленно. Они слушают сотрудников колл-центра, говорят им, что и как говорить, и постоянно заставляют их быть максимально занятыми. В то время как мы постоянно наблюдали за беспилотными грузовиками, через пять лет прибыли роботы в виде начальника, мастера и менеджера среднего звена.

Эти автоматизированные системы могут обнаруживать неэффективность, которую никогда не обнаружил бы человек-менеджер — мгновенный простой между звонками, привычка задерживаться у кофемашины после завершения задачи, новый маршрут, который, если все пойдет идеально, может доставить еще несколько пакетов. в день. Но для рабочих то, что выглядело как неэффективность алгоритма, было их последним резервом передышки и автономии, и по мере того, как эти небольшие перерывы и незначительные свободы оптимизируются, их работа становится все более напряженной, напряженной и опасной.За последние несколько месяцев я поговорил с более чем 20 сотрудниками в шести странах. Для многих из них больше всего опасается не то, что роботы могут прийти на работу: роботы уже стали их боссами.

В некоторых секторах риски автоматизированного управления более очевидны, чем в Amazon. Программное обеспечение управляет почти всеми аспектами управления складами компании: от того, когда люди работают, до того, как быстро они работают, и до случаев, когда их увольняют за отставание.У каждого рабочего есть «ставка», определенное количество предметов, которые они должны обработать в час, и если они не соблюдают ее, они могут быть автоматически уволены.

«Это все равно что выйти из дома и просто бежать, не останавливаясь ни на что в течение 10 часов подряд, просто бежать».

Когда Джейк * начал работать на складе во Флориде, он был удивлен тем, как мало там было супервайзеров: всего двое или трое управляли персоналом из более чем 300 человек. «Управление было полностью автоматизировано, — сказал он. Один начальник ходил по этажу с ноутбуком в руке и просил рабочих ускориться, когда их ставка упала.(Amazon заявила, что ее система уведомляет менеджеров, чтобы они говорили с работниками об их работе, и что все окончательные решения по кадровым вопросам, включая увольнения, принимаются руководителями.)

Джейк, который попросил использовать псевдоним из-за страха возмездия, был «опекуном». Его работа заключалась в том, чтобы снять предмет с конвейерной ленты, нажать кнопку, поместить предмет в любой отсек, который велит ему монитор, нажать другую кнопку и повторить. Он сравнил это с выполнением скручивающего выпада каждые 10 секунд без остановки, хотя его поощряла двигаться еще быстрее благодаря гигантской таблице лидеров, изображающей мультяшного бегущего человека, которая показывала показатели 10 самых быстрых рабочих в режиме реального времени.Менеджер иногда продолжал болтать спортивного комментатора по внутренней связи: «На третьем месте в первой половине у нас есть Боб со скоростью 697 единиц в час», — вспоминал Джейк. Лучшие исполнители получили валюту Amazon, которую они могли обменять на Amazon Echos и корпоративные футболки. Неэффективные были уволены.

«Ты не остановишься», — сказал Джейк. «Вы буквально не останавливаетесь. Это все равно, что выйти из дома и просто бежать, не останавливаясь ни на что в течение 10 часов подряд, просто бежать ».

Через несколько месяцев он почувствовал жжение в спине.Наблюдатель иногда говорил ему больше сгибать колени при подъеме. Когда Джейк сделал это, его рейтинг упал, и другой начальник посоветовал ему ускориться. «Ты меня разыгрываешь. Идти быстрее?» он вспомнил слова. «Если я пойду быстрее, у меня случится сердечный приступ, и я упаду на пол». Наконец, его спина полностью прогнулась. Ему поставили диагноз: два поврежденных диска, и он стал инвалидом. По его словам, этот показатель был «на 100 процентов» ответственным за его травму.

Каждый работник Amazon, с которым я разговаривал, говорил, что именно автоматически устанавливаемый темп работы, а не физическая сложность самой работы, делает работу такой изнурительной.Любой провал в системе постоянно оптимизируется, а вместе с ним и любая возможность отдохнуть или восстановиться. Рабочий с Западного побережья рассказал мне о новом устройстве, которое проливает свет на предмет, который он должен выбрать, что позволяет Amazon еще больше ускорить темпы и избавиться от того, что работник назвал «микро-остатками», украденными в тот момент, когда это потребовалось. искать следующий предмет на полке.

Люди не могут выдержать такой уровень напряженной работы, не сломавшись. В прошлом году ProPublica , BuzzFeed и другие опубликовали исследования о том, как водители службы доставки Amazon наталкиваются на автомобили и пешеходов, пытаясь завершить свои сложные маршруты, которые генерируются алгоритмически и отслеживаются через приложение на телефонах водителей.В ноябре агентство Reveal проанализировало документы с 23 складов Amazon и обнаружило, что почти 10 процентов штатных сотрудников получили серьезные травмы в 2018 году, что более чем вдвое превышает средний показатель по стране для аналогичной работы. Несколько сотрудников Amazon говорили мне, что повторяющиеся стрессовые травмы являются эпидемией, но о них редко сообщают. (Представитель Amazon сказал, что компания серьезно относится к безопасности рабочих, имеет медицинский персонал на месте и призывает рабочих сообщать обо всех травмах.) Боли в спине, коленях и другие симптомы постоянного напряжения достаточно распространены, чтобы Amazon установила торговые автоматы с болеутоляющими. свои склады.

Неумолимый стресс берет свое. Джейк вспомнил, как кричал коллегам, чтобы те двигались быстрее, только чтобы задаться вопросом, что с ним случилось, и извиниться. К концу смены он будет настолько истощен, что сразу же уснет в своей машине на стоянке склада, прежде чем поехать домой. «Многие люди так поступали», — сказал он. «Они просто лежали в своей машине и засыпали». Рабочий из Миннесоты сказал, что работа была усилена алгоритмически до такой степени, что это потребовало переосмысления давних трудовых норм.«Концепция 40-часовой рабочей недели заключалась в том, что вы работаете восемь часов, вы спите восемь часов и у вас есть восемь часов на все, что вы хотите сделать», — сказал он. «Но [что], если вы приходите домой с работы и сразу ложитесь спать и спите 16 часов, или на следующий день после рабочей недели, весь день вы чувствуете похмелье, вы не можете сосредоточиться на вещах, вы просто чувствуете себя дерьмом, теряете время вне работы из-за ее последствий и стрессовых, тяжелых условий? »

Рабочие неизбежно выгорают, но, поскольку каждая задача ежеминутно продиктована машиной, их легко заменить.Джейк подсчитал, что его наняли вместе с 75 людьми, но что он был единственным оставшимся, когда его спина, наконец, сдалась, а большинство из них перевернулось дважды. «Вы просто номер, они могут заменить вас кем угодно с улицы за две секунды», — сказал он. «Им не нужны никакие навыки. Им ничего не нужно. Все, что им нужно сделать, это работать очень быстро ».

На складах Amazon есть роботы, которые якобы крадут работу, но они не такие, которые беспокоят большинство рабочих. В 2014 году Amazon начала развертывать роботов для переноски полок, которые автоматизировали прохождение по складу для получения товаров.Роботы были настолько эффективны, что требовалось больше людей на других ролях, чтобы не отставать, Amazon построила больше объектов, и теперь в компании работает почти втрое больше рабочих складов, работающих полный рабочий день, чем когда роботы были подключены к сети. Но роботы изменили характер работы: вместо того, чтобы ходить по складу, рабочие стояли в клетках, снимая предметы с полок, которые принесли им роботы. Сотрудники говорят, что это одна из самых динамичных и изнурительных ролей на складе. Reveal обнаружил, что травмы чаще случаются на складах с роботами, что имеет смысл, потому что проблема заключается в скорости, а машины, которые больше всего беспокоят рабочих, — это те, которые обеспечивают ее соблюдение.

В прошлом году на предприятиях Amazon прокатилась волна протестов рабочих. Почти все они были вызваны автоматическим управлением, не оставляющим места для удовлетворения основных человеческих потребностей. В Калифорнии работница была автоматически уволена после того, как она превысила свою квоту неоплачиваемого отпуска на один час после смерти члена ее семьи. (Ее снова приняли на работу после того, как ее коллеги подали петицию.) В Миннесоте рабочие ушли с работы в знак протеста против ускорения темпов работы, которое, по их словам, приводило к травмам и не оставляло времени для перерывов в туалетах или религиозных обрядов.Чтобы удовлетворить машину, рабочие чувствовали, что они должны сами стать машинами. Их скандирование: «Мы не роботы».

Каждая промышленная революция — это история как нашей организации работы, так и технологических изобретений. Паровые двигатели и секундомеры существовали на протяжении десятилетий, прежде чем Фредерик Тейлор, оригинальный оптимизатор, использовал их для создания современного завода. Работая на сталелитейном заводе в конце 19 века, он упростил и стандартизировал каждую роль и написал подробные инструкции на карточках; он рассчитывал каждую задачу по секундам и устанавливал оптимальную скорость.Поступив так, он сломил власть квалифицированных ремесленников, сдерживавшуюся темпами производства, и начал эпоху промышленного роста, а также эпоху изнурительной, повторяющейся и опасно ускоряющейся работы.

Именно Генри Форд наиболее полно продемонстрировал силу этого подхода, когда еще больше упростил задачи и расположил их на конвейере. Скорость линии контролировала темп рабочего и давала начальникам простой способ увидеть, кто отстает. Рабочие это абсолютно ненавидели. Работа была настолько бессмысленной и изнурительной, что люди увольнялись толпами, что вынудило Форда удвоить заработную плату.По мере распространения этих методов рабочие часто бастовали или замедляли ход в знак протеста против «ускорения» — надзиратели разгоняли сборочную линию до неприемлемых темпов.

Мы находимся в разгаре очередного большого ускорения. За этим стоит много факторов, но одним из них является цифровизация экономики и новые способы организации работы, которые она открывает. Возьмем розничную торговлю: рабочие больше не стоят в магазинах в ожидании покупателей; с электронной коммерцией их роли разделены. Кто-то работает на складах, где безостановочно выполняет заказы, а кто-то работает в call-центрах, где отвечает вопрос за вопросом.В обоих помещениях за рабочими ведется пристальное наблюдение. Каждое их действие отслеживается сканерами склада и компьютерами колл-центра, которые предоставляют данные для автоматизированных систем, которые поддерживают их работу с максимальной производительностью.

На самом базовом уровне автоматизированное управление начинается с расписания. Алгоритмы планирования существуют с конца 1990-х годов, когда магазины начали использовать их для прогнозирования покупательского трафика и создания соответствующих ему смен. Эти системы делали то же самое, что и владелец бизнеса, когда планировали меньше рабочих на медленное утро и больше на обеденный перерыв, пытаясь максимизировать продажи в расчете на один рабочий час.Программное обеспечение просто лучше справлялось с этим, и оно продолжало улучшаться, учитывая такие переменные, как погода или близлежащие спортивные события, до тех пор, пока оно не смогло прогнозировать потребность в персонале с 15-минутным шагом.

Ни у кого не бывает затишья

Программа настолько точна, что ее можно использовать для создания гуманных расписаний, — сказала Сьюзан Ламберт, профессор Чикагского университета, изучающая нестабильность расписания. Вместо этого он часто используется для координации минимального количества работников, необходимого для удовлетворения прогнозируемого спроса, если не немного меньше.Она отметила, что это даже не обязательно самый прибыльный подход, цитируя проведенное ею исследование Gap: компаниям и инвесторам проще количественно оценить сокращение затрат на рабочую силу, чем потери продаж, потому что покупателям не нравится бродить по заброшенным магазинам. . Но если это плохо для клиентов, то хуже для рабочих, которые вынуждены постоянно участвовать в гонках, чтобы управлять предприятиями, которые постоянно испытывают нехватку кадров.

Хотя они начинались в розничной торговле, сейчас алгоритмы планирования стали повсеместными. Например, на предприятиях, где Amazon сортирует товары перед доставкой, работникам выдают скелетные расписания и приложение опрашивает их, когда появляются дополнительные часы на складе, иногда всего за 30 минут до того, как они понадобятся.В результате ни у кого никогда не бывает затишья.

Появление дешевых датчиков, сетей и машинного обучения позволило автоматизированным системам управления взять на себя более детальную надзорную роль — и не только в структурированных настройках, таких как склады, но и везде, где работники носят свои устройства. Gig-платформы, такие как Uber, были первыми, кто извлек выгоду из этих технологий, но компании по доставке, рестораны и другие отрасли вскоре приняли их методы.

В автоматизированном управлении не было ни единого прорыва, но, как и в случае с секундомером, революционная технология может казаться обыденной, пока не станет основой для нового способа организации работы.Когда программы отслеживания ставок привязаны к складским сканерам или водители такси оснащены приложениями GPS, это позволяет управлять такими масштабами и уровнем детализации, о которых Тейлор мог только мечтать. Было бы непомерно дорого нанять достаточное количество менеджеров, чтобы рассчитывать каждое движение каждого рабочего с точностью до долей секунды или ехать на каждом грузовике, но теперь для этого требуется, может быть, один. Вот почему компании, наиболее агрессивно применяющие эту тактику, принимают схожую форму: большой пул низкооплачиваемых, легко заменяемых, часто частично занятых или контрактных работников; небольшая группа высокооплачиваемых сотрудников, разрабатывающих программное обеспечение для управления ими на высшем уровне.

«Апокалипсис роботов уже наступил».

Это не промышленная революция, о которой нас предупреждали Илон Маск, Марк Цукерберг и другие в Кремниевой долине. Они по-прежнему зациклены на призраке ИИ, крадущего рабочие места, который изображается как нечто принципиально новое и чрезвычайно тревожное — по словам Эндрю Янга, «модная пила», приходящая для общества в том виде, в каком мы его знаем. Апокалиптические видения кажутся исключительно лестными для технологической индустрии, которая в состоянии предупредить мир о собственном успехе, бить тревогу о том, что она изобрела силы, настолько могущественные, что человеческий труд навсегда останется устаревшим.Но в своей абстракции в масштабе цивилизации этот взгляд упускает из виду способы, которыми технологии меняют опыт работы, и своим чувством неизбежности он подрывает беспокойство многих из тех же людей, которыми сегодня управляют машины. Зачем слишком беспокоиться об условиях для складских рабочих, водителей такси, модераторов контента или представителей колл-центра, когда все говорят, что через несколько лет эти роли будут заменены роботами? Их политические предложения столь же абстрактны, как и их диагноз, в основном они сводятся к тому, чтобы дать людям деньги, как только за ними придут роботы.

Может быть, когда-нибудь роботы придут к водителям грузовиков и всем остальным, хотя чистое влияние автоматизации на рабочие места до сих пор было менее чем катастрофическим. Технологии, несомненно, лишат людей работы, как это было в прошлом, и стоит подумать о том, как обеспечить им защиту. Но один из вероятных сценариев состоит в том, что эти дальнобойщики не останутся полностью безработными, но, как показывает анализ Центра исследований и образования Калифорнийского университета в Беркли, будут ездить вместе, чтобы помогать в основном автономным транспортным средствам перемещаться по сложным городским улицам, получая более низкую заработную плату в условиях жесткого контроля и новые неквалифицированные рабочие места.Или, может быть, они будут в офисах, подобных колл-центру, удаленно устранять неисправности в грузовиках, а их производительность будет отслеживаться с помощью алгоритма. Короче говоря, они обнаружат, что ими управляют машины, подверженные силам, которые росли годами, но в значительной степени игнорируются фетишизмом ИИ.

«Апокалипсис роботов уже наступил, — сказала Джоанна Броновицка, исследователь Центра Интернета и прав человека и бывший кандидат в Европарламент. «Просто то, как мы создали эти повествования, и, к сожалению, люди слева и справа, такие как Эндрю Янг и люди в Европе, которые говорят на эту тему, вносят свой вклад в это, они используют язык будущего, который скрывает действительную живую реальность людей прямо сейчас.”

Это не означает, что будущее ИИ не должно беспокоить рабочих. Раньше для автоматического управления заданиями их приходилось разбивать на задачи, которые можно было измерить машинами: поездка, отслеживаемая GPS, предмет, сканированный на складе. Но машинное обучение способно анализировать гораздо менее структурированные данные и создает новые формы работы, от набора текста на компьютере до разговоров между людьми, готовых для роботов-боссов.

Анджела * несколько лет проработала в колл-центре по страхованию, прежде чем уволиться в 2015 году.Как и во многих других колл-центрах, работа была напряженной: клиенты часто были в отчаянии, программное обеспечение отслеживало количество и продолжительность ее звонков, а менеджеры иногда подслушивали на линии, чтобы оценить, как она справляется. Но когда она вернулась в индустрию в прошлом году, что-то изменилось. Помимо обычных показателей, появилась новая — эмоция — и ее оценивал ИИ.

Программное обеспечение, с которым столкнулась Анджела, было от Voci, одной из многих компаний, использующих искусственный интеллект для оценки сотрудников колл-центров.Другие показатели Анджелы были превосходными, но программа постоянно отмечала ее отрицательные эмоции, что приводило ее в недоумение, потому что ее менеджеры-люди ранее хвалили ее чуткое поведение по телефону. Никто не мог сказать ей, почему именно она была наказана, но ее лучшее предположение заключалось в том, что ИИ интерпретировал ее динамичный и громкий стиль речи, периоды молчания (результат попытки соответствовать метрике, призванной свести к минимуму задержку людей. ), а выражения озабоченности — как отрицательные.

«Это заставляет меня задаться вопросом, является ли это привилегией фальшивой эмпатии, которая звучит действительно бодро и говорит:« Ой, мне жаль, что вы имеете дело с этим », — сказала Анджела, которая попросила использовать псевдоним из страха возмездия. «Ощущение, что единственный подходящий способ выразить эмоции — это то, как компьютер говорит, это очень ограничивает. Это также кажется не лучшим опытом для клиентов, потому что, если бы они хотели поговорить с компьютером, они бы остались с IVR [интерактивным голосовым ответом].”

Представитель Voci сказал, что компания обучила свою программу машинного обучения на тысячах часов аудио, которые сотрудники краудсорсинга отметили как демонстрирующие положительные или отрицательные эмоции. Он признал, что эти оценки являются субъективными, но сказал, что в совокупности они должны учитывать такие переменные, как тон и акцент. В конечном итоге представитель сказал, что Voci предоставляет инструмент анализа, а центры обработки вызовов решают, как использовать предоставленные данные.

Проблемы Анджелы с Voci заставили ее опасаться следующего раунда автоматизации.Ее колл-центр находился в процессе внедрения программного обеспечения от Clarabridge, которое автоматизировало бы те части оценки звонков, которые все еще выполняются людьми, например, правильные ли фразы произносят агенты. Ее центр также планировал расширить использование Cogito, который использует ИИ для обучения рабочих в режиме реального времени, предлагая им говорить медленнее, с большей энергией или выражать сочувствие.

Когда люди перечисляют вакансии, подлежащие автоматизации, работники колл-центра приходят сразу после водителей грузовиков. Их работа повторяется, а машинное обучение позволило быстро добиться прогресса в распознавании речи.Но машинное обучение борется с узкоспециализированными и уникальными задачами, и часто люди просто хотят поговорить с человеком, поэтому именно управленческие должности становятся автоматизированными. Google, Amazon и множество небольших компаний анонсировали системы искусственного интеллекта, которые прослушивают звонки и обучают сотрудников или автоматически оценивают их работу. Компания CallMiner, например, рекламирует искусственный интеллект, который оценивает профессионализм, вежливость и сочувствие сотрудников, которые в демонстрационном видео измеряются с точностью до долей процента.

Рабочие говорят, что эти системы часто неуклюжи в оценке человеческого взаимодействия. Один работник утверждал, что они могут достичь своих показателей эмпатии, просто много извиняясь. Другой сотрудник страхового call-центра сказал, что искусственный интеллект Cogito, который должен сказать ей, чтобы она выражала сочувствие при обнаружении эмоционального расстройства звонящего, похоже, срабатывает при любых тональных изменениях, даже при смехе. Ее коллеге позвонили на рассмотрение начальникам, потому что тревога сочувствия Когито продолжала срабатывать, но когда они прослушали запись, оказалось, что звонивший смеялся от радости по поводу рождения ребенка.Однако работница была занята заполнением форм и уделяла разговору лишь половину внимания, поэтому продолжала подчиняться ИИ и говорить «извините», что сильно смущало звонившего.

Cogito заявила, что ее система «очень точна и не часто дает ложные срабатывания», но когда это происходит, поскольку она дополняет, а не заменяет людей, агенты колл-центра имеют возможность использовать собственное суждение, чтобы адаптироваться к ситуации.

По мере распространения этих систем будет важно оценивать их точность и предвзятость, но они также ставят более простой вопрос: почему так много компаний пытаются автоматизировать эмпатию с самого начала? Ответ кроется в том, как автоматизация сделала работу более интенсивной.

В прошлом работники могли обрабатывать сложный или эмоционально напряженный вызов, смешанный с кучей простых вызовов типа «Я забыл свой пароль», но теперь боты справляются с простыми вызовами. «У нас нет простых звонков, чтобы дать им душевное равновесие, которое мы раньше могли им дать», — сказал Ян Джейкобс из исследовательской компании Forrester. Автоматизированные системы также собирают информацию о клиентах и ​​помогают заполнять формы, что упростит работу, за исключением того, что любое время простоя отслеживается и заполняется дополнительными звонками.

У сотрудницы, которая использовала Cogito, например, была всего одна минута для заполнения страховых бланков между звонками и только 30 минут в месяц на перерывы в туалет и личное время, поэтому она обрабатывала звонки за звонками от людей, имеющих дело с неизлечимыми заболеваниями, умирающих родственников, выкидыши и другие травматические события, каждое из которых она должна была пройти менее чем за 12 минут в течение 10 часов в день. «От этого онемеет», — сказала она. Другие работники говорили о хроническом беспокойстве и бессоннице, которые являются результатом нескольких дней, проведенных за эмоционально грубыми разговорами, в то время как, по словам одного рабочего, «ваш компьютер стоит вам через плечо и произвольно решает, сохранить ли вы свою работу или нет.«Эта форма эмоционального выгорания стала настолько распространенной, что отрасль получила название:« усталость от сочувствия ». Cogito в электронной книге, объясняющей причину своего искусственного интеллекта, сравнивает сотрудников колл-центра с травматологами, потерявшими чувствительность в течение своей смены, отмечая, что качество работы представителей ухудшается после 25 звонков. Решение, как пишет компания, состоит в том, чтобы использовать ИИ для «масштабного сочувствия».

Стало общепринятым мнение, что межличностные навыки, такие как сочувствие, станут одной из ролей, оставленных людям после того, как роботы возьмут верх, и это часто рассматривается как оптимистичное будущее.Но кол-центры показывают, как это легко может стать темным: автоматизация увеличивает сочувствие, требуемое от сотрудников, и автоматизированные системы, используемые для того, чтобы вызвать у них больше сочувствия или, по крайней мере, машиночитаемое приближение к этому. Анджела, работница, борющаяся с Вочи, обеспокоена тем, что, поскольку ИИ используется для противодействия влиянию бесчеловечных условий труда, ее работа станет еще более бесчеловечной.

«Никто не любит звонить в колл-центр», — сказала она. «Тот факт, что я могу привнести сюда человеческий фактор, придать ему свой собственный стиль, построить отношения с ними и заставить их чувствовать, что о них заботятся, — это хорошая часть моей работы.Это то, что придает мне значение, — сказала она. «Но если вы все автоматизируете, вы потеряете гибкость, чтобы иметь человеческую связь».

Мак Рони работал инженером-программистом в Дакке, Бангладеш, когда он увидел в Facebook рекламу компании Crossover Technologies из Остина. Рони нравилась его нынешняя работа, но роль Кроссовера казалась шагом вперед: зарплата была лучше — 15 долларов в час — и в объявлении говорилось, что он может работать, когда захочет, и делать это из дома.

В первый же день ему посоветовали загрузить программу WorkSmart. В видеоролике генеральный директор Crossover Энди Трайба описывает программу как «FitBit для работы». По его словам, современный работник постоянно взаимодействует с облачными приложениями, и это дает огромное количество информации о том, как они проводят свое время, — информации, которую в основном выбрасывают. По его словам, эти данные следует использовать для повышения производительности. Ссылаясь на популярную книгу Кэла Ньюпорта Deep Work, об опасностях отвлечения внимания и многозадачности, он говорит, что программное обеспечение позволит работникам достичь новых уровней сосредоточенности.Tryba отображает серию диаграмм, как дефрагментацию жесткого диска, показывая, как рабочий день меняется от рассеянного отвлечения к твердым блокам непрерывной продуктивности.

WorkSmart действительно превратил рабочий день Рони в твердые блоки продуктивности, потому что, если когда-либо определялось, что он недостаточно много работал, ему не платили. Программное обеспечение отслеживало его нажатия клавиш, щелчки мышью и приложения, которые он запускал, — все для оценки его производительности. От него также потребовали предоставить программе доступ к своей веб-камере.Каждые 10 минут программа делала наугад три фотографии, чтобы убедиться, что он находится за своим столом. Если бы Рони не было, когда WorkSmart делал снимок, или если бы он определил, что его работа упала ниже определенного порога производительности, ему не заплатили бы за этот 10-минутный интервал. Другой человек , который начинал с Рони, отказался предоставить программному обеспечению доступ к веб-камере и потерял работу.

Рони вскоре понял, что, хотя он работал из дома, его старая офисная работа давала больше свободы.Там он мог выйти на обед или сделать перерыв между задачами. В случае с Кроссовером даже использование туалета в собственном доме требовало скорости и стратегии: он начал следить за тем, чтобы мигал зеленый свет его веб-камеры, прежде чем ринуться в коридор в ванную комнату, надеясь, что успеет закончить вовремя, прежде чем WorkSmart сделает еще один снимок.

Метрики, к которым он привык, были чрезвычайно требовательными: около 35 000 строк кода в неделю. В конце концов он сообразил, что от него ожидается около 150 нажатий клавиш каждые 10 минут, поэтому, если он остановится, чтобы подумать, и перестанет печатать, 10-минутный кусок его временной карты будет отмечен как «бездействует».«Каждую неделю, если он не проработал 40 часов, которые программа считала продуктивной, его могли уволить, поэтому, по его оценкам, он работал дополнительно 10 часов в неделю без оплаты, чтобы компенсировать время, которое программа сделала недействительной. Четыре других нынешних и бывших сотрудника Crossover — один в Латвии, один в Польше, один в Индии и еще один в Бангладеш — сказали, что они должны были сделать то же самое.

«Первое, что вы потеряете, — это социальная жизнь», — сказал Рони. Он перестал встречаться с друзьями, потому что был привязан к своему компьютеру, стремясь достичь своих показателей.«Обычно я не часто выходил на улицу».

Шли месяцы, стресс начал сказываться. Он не мог заснуть. Он не мог слушать музыку, пока работал, потому что программное обеспечение считало YouTube непродуктивным и ограничивало его зарплату. По иронии судьбы его работа начала страдать. «Если у вас есть свобода, настоящая настоящая свобода, тогда я могу выдержать максимальное давление, если это необходимо», — сказал он. Но, работая день за днем ​​под таким напряженным давлением, он выгорал, и его продуктивность падала.

Tryba сказал, что компания — это платформа, которая предоставляет предприятиям квалифицированных рабочих, а также инструменты для управления ими; бизнесы сами решают, использовать ли эти инструменты и как.Он сказал, что людям не следует работать дополнительные часы без оплаты, и что, если WorkSmart помечает табель учета рабочего времени как свободный, работники могут обратиться к своему руководителю с просьбой отменить его. Он сказал, что если рабочим нужен перерыв, они могут сделать паузу и уйти. На вопрос, почему был необходим такой интенсивный мониторинг, он сказал, что будущее за удаленной работой, которая даст работникам большую гибкость, но что работодателям понадобится способ привлечь работников к ответственности. Кроме того, собранные данные откроют новые возможности для обучения рабочих тому, как быть более продуктивными.

Crossover — далеко не единственная компания, которая почувствовала возможность оптимизации потоков данных, создаваемых цифровыми работниками. У Microsoft есть программное обеспечение Workplace Analytics, которое использует «цифровой выхлоп», производимый сотрудниками, использующими программы компании, для повышения производительности. В сфере аналитики кадров полно компаний, которые отслеживают активность настольных компьютеров и обещают выявлять время простоя и сокращать количество сотрудников, а оптимизация становится все более резкой и сосредоточенной на отдельных сотрудниках по мере того, как вы спускаетесь по лестнице доходов.Time Doctor Staff.com, популярный среди аутсорсинговых компаний, отслеживает производительность в режиме реального времени, побуждает сотрудников продолжать выполнение задачи, если обнаруживает, что они отвлекаются или бездействуют, и делает скриншоты в стиле кроссовера и фотографии с веб-камеры.

В то время как тщательно продуманные и оптимизированные рабочие места являются меритократичными, меритократия может быть доведена до крайности, цитируя фильм « Гаттака»

Сэм Лессин, бывший вице-президент Facebook, соучредитель компании Fin, описывает правдоподобное видение того, к чему все это приведет.Fin запускался как приложение для личного помощника, а затем переключился на программное обеспечение, которое он использовал для мониторинга и управления рабочими, которые заставляли помощника работать. (Сотрудница описала свой опыт работы с запросами помощников как колл-центр, но с более строгим надзором и отслеживанием времени простоя.) Работа в области знаний в настоящее время томится в доиндустриальном состоянии, написала Лессин в письме во время разворота, и сотрудники часто сидят без дела в офисах, их труд неизмеримо и неэффективен. Лессин пишет, что ожидаемый взрыв производительности от ИИ произойдет не из-за замены этих рабочих, а из-за использования ИИ для измерения и оптимизации их производительности, как это сделал Фредерик Тейлор с фабричными рабочими.За исключением того, что это будет «облачная фабрика», объединение интеллектуальных работников, организованное с помощью ИИ, к которым предприятия могут подключиться, когда им это нужно, во многом как аренда вычислительных мощностей у Amazon Web Services.

«Промышленная революция, по крайней мере в краткосрочной перспективе, явно не пошла на пользу рабочим», — признал Лессин в письме. Облачная фабрика принесет волну глобализации и снижения квалификации. По его словам, в то время как тщательно продуманные и оптимизированные рабочие места являются меритократичными, меритократию можно довести до крайности, сославшись на фильм Gattaca .В конечном итоге эти риски перевешиваются тем фактом, что люди могут специализироваться на том, в чем они лучше всего умеют, им придется меньше работать и они смогут делать это более гибко.

Для Рони обещание гибкости Crossover оказалось иллюзией. Через год наблюдение и неослабевающее давление стали слишком сильными, и он ушел. «Я думал, что потерял все», — сказал он. Он бросил свою стабильную офисную работу, потерял связь с друзьями и теперь беспокоился, сможет ли он оплатить свои счета.Но через три месяца он нашел другую работу, одну в старомодном офисе. Заработок был хуже, но он был счастливее. У него был менеджер, который помог ему, когда он застрял. У него были обеденные перерывы, перерывы на отдых и перерывы на чай. «Когда я могу выйти, выпить чаю, повеселиться и отправиться в офис, есть место, где я даже могу поспать. Здесь много свободы ».

Работа всегда означала отказ от некоторой степени свободы. Когда работники устраиваются на работу, они могут согласиться позволить своему начальнику указывать им, как им действовать, как одеваться или где быть в определенное время, и все это считается нормальным.Работодатели действуют как то, что философ Элизабет Андерсон критикует как частные правительства, и люди принимают их использование власти способами, которые казались бы репрессивными, исходящими от государства, потому что, как гласит рассуждение, работники всегда могут уйти. Рабочие также предоставляют своим работодателям широкие возможности для наблюдения за ними, и это тоже считается в целом нормально, вызывая беспокойство в основном в тех случаях, когда работодатели проникают в частную жизнь работников.

Автоматическое управление обещает изменить этот расчет.Хотя работодатель всегда имел право следить за вашим рабочим столом в течение дня, это, вероятно, было бы неэффективным использованием его времени. Теперь такое наблюдение не только легко автоматизировать, но и необходимо собирать данные, необходимые для оптимизации работы. Эта логика может показаться непреодолимой для компании, пытающейся снизить затраты, особенно если у нее достаточно большой штат сотрудников, чтобы окупиться незначительное повышение производительности.

Но рабочих, которые терпели абстрактную угрозу слежки, гораздо больше беспокоит, когда эти данные используются для управления каждым их шагом.Рабочий Amazon на Среднем Западе описал мрачное видение будущего. «У нас могут быть алгоритмы, связанные с технологиями, которые непосредственно воздействуют на наши тела и контролируют нашу работу», — сказал он. «Прямо сейчас алгоритм говорит менеджеру кричать на нас. В будущем алгоритм мог бы сообщать шоковому ошейнику… Я засмеялся, и он быстро сказал, что шутил лишь отчасти. В конце концов, Amazon запатентовал браслеты для отслеживания, которые вибрируют, направляя рабочих, а Walmart тестирует ремни, которые отслеживают движения сотрудников склада.«Разве вы не представляете себе будущее, в котором у вас будет свобода выбора между голоданием или работой на складе, — сказал рабочий, — и вы подписываете контракт, в котором соглашаетесь носить что-то подобное, и это сбивает вас с толку, когда вы работаете слишком медленно». и все это во имя повышения вашей эффективности? «Я думаю, что это направление, в котором он может двигаться, если больше людей не будут более сознательными, и не будет больше организованности вокруг того, что на самом деле происходит с нами, как работниками, и того, как общество трансформируется с помощью этой технологии», — сказал он.«Это то, что не дает мне уснуть по ночам, и о которых я думаю, когда сейчас нахожусь на складе».

Этот рабочий возлагал надежды на профсоюзы и на растущую активность, происходящую на складах Amazon. Для этого есть прецедент. Рабочие отреагировали на ускорение последней промышленной революции организованием, и темп работы стал стандартной частью профсоюзных договоров.

Темп работы — это лишь одна из форм более широкого вопроса, который эти технологии заставят нас решать: каков правильный баланс между эффективностью и автономией человека? У нас есть беспрецедентные возможности контролировать и оптимизировать поведение сотрудников до мельчайших деталей.Стоит ли предельное повышение производительности заставлять бесчисленное количество людей испытывать хронический стресс и ограничивать их до такой степени, что они чувствуют себя роботами?

Вы можете представить себе версию этих систем, которая собирает данные о рабочих местах, но она анонимна и агрегирована и используется только для улучшения рабочих процессов и процессов. Такая система могла бы получить часть эффективности, которая делает эти системы привлекательными, избегая при этом индивидуализированного микроменеджмента, который раздражает работников. Конечно, это будет означать отказ от потенциально ценных данных.Это потребует признания того, что иногда имеет смысл вообще не собирать данные как средство сохранения пространства для человеческой автономии.

Глубокая разница, которую может дать даже небольшая степень свободы от оптимизации, была очевидна, когда я разговаривал с рабочим, который недавно уволился со склада Amazon в Стейтен-Айленде, чтобы взять на себя работу по погрузке и разгрузке грузовиков для доставки. У него тоже были сканеры и метрики, но они только измеряли, идет ли его команда в правильном направлении в течение дня, оставляя рабочих определять свои роли и темп.«Это похоже на рай», — сказал он своим коллегам.

Как работают швейные машины (подсказка: это не волшебные гномы)

В течение многих лет я просто предполагал, что швейные машинки представляют собой волшебные маленькие коробочки, которые работают благодаря влиянию крошечных фантастических существ (я называл их «швейные гномы»), бегающих внутри . Вы знаете, как микроволновые печи.

Потом однажды (не спрашивайте, как недавно) я вырос и решил узнать, как работают швейные машинки. Так что, возможно, здесь не задействованы никакие гномы-шитьёры, но я думаю, что настоящий способ, которым эти младенцы набивают стежки, так же волшебен, как и то, что я себе представляла.

Может быть немного запутанно думать о том, как они на самом деле работают… поэтому в этом посте я намерен предоставить вам эту информацию в увлекательной форме. Например, простое для понимания, приятное для чтения объяснение того, как работают швейные машины. Звучит слишком амбициозно? Оставайся со мной.

По пути разобраться, как работают швейные машинки, я узнал, как они работали раньше, что… не очень хорошо. Старые машины использовали «цепной стежок», который, если вы что-нибудь о нем знаете, знаете, что он довольно слабый и очень легко снимается.Фактически, так легко, что цепной шов теперь используется в сумках с кормом для домашних животных, так что вы можете легко вытащить шов, чтобы открыть сумку (аналогично тому, как вы видите выброшенных актеров, снимающих рекламные ролики о страховании. Перемещайтесь через холм.)

Сейчас современные швейные машины работают с «замочным стежком», который намного прочнее и выполняется с использованием двух отдельных нитей, переплетающихся друг с другом через слой ткани. Вот почему вам нужно заправить нить через верхнюю иглу машины и заправить ее ниже поверхности шпульки.Подробнее об этом через минуту.

Номинальная 5,00 из 5

13,00 $

Номинальная 5,00 из 5

13,00 $

Номинальная 5,00 из 5

13,00 $

Номинальная 5,00 из 5

13,00 $

Оценка 5.00 из 5

13,00 $

Номинальная 5,00 из 5

13,00 $

Вернемся на минутку в прошлое — производство швейных машин в Соединенных Штатах действительно резко возросло в 1850-х годах, когда наша страна вступила в очень напряженную и противоречивую «войну машин с крылом». Эта война началась, когда каждая компания вокруг сделали свою немного другую швейную машинку, а потом подали друг на друга в суд за подражание.

В конце концов, все немного расслабились (и под всеми я имею в виду Сингера, Хоу, Уиллера, Уилсона, Гровера и всех, кто был кем-то еще во времена раннего машинного шитья) и решили работать вместе, чтобы создать совершенную швейную машину. опыт. В шитье нет «я», верно, ребята?

… Но есть «око». И хвостовик, вал, острие, паз и шарф. И это всего лишь игла. Это подводит нас к…

Чтобы получить подробную информацию о вашей любимой швейной машине, вы можете взглянуть на руководство пользователя для своего удобного денди.Это может быть не так весело и очаровательно, как я, но оно будет полным и точным (что, я знаю, немаловажно).

Все швейные машины состоят из пяти основных частей, которые работают вместе, чтобы творить чудо:

1. Мотор — Электростанция за всеми движущимися частями, дающая им возможность двигаться.
2. Ремни — больше, чем просто аксессуары. Все швейные машины имеют два синхронизированных ремня, приводимых в действие двигателем. Один ремень перемещает как вращающийся челнок, так и гребенки транспортера, другой перемещает иглу.Теперь мы действительно чего-то добиваемся.
3. Поворотный крючок — вращающийся крючок, расположенный под поверхностью вашей машины, цель которого — захватить петлю игольной нити и переносить ее, пока она не захватит нижнюю нить. Это большое дело.
4. The Feed Dogs — Не такие милые, как настоящие собаки, но столь же жизненно необходимые. Транспортеры движутся вперед и захватывают ткань, протягивая ее через швейную машину. Узнайте больше о собаках-кормушках в моем руководстве по квилтингу в свободной манере.
5. Игла — Вы все знаете, что такое игла.Это блестящий заостренный предмет, который опускает нить под ткань и поднимает ее вверх, чтобы туго затянуть закрепочный стежок. В большинстве машин можно использовать универсальные иглы.

Эти пять частей составляют важную команду, работающую вместе, чтобы закрепить этот поток. Современные модные швейные машины имеют множество дополнительных функций, включая забавные строчки, подсветку, компьютеризированные экраны и автоматические отверстия для пуговиц, но все это выходит за рамки простого шитья. Нам может казаться, что мы не можем жить без них … но, вероятно, могли бы.Вроде, наверное …. Я уверен на 50%. Я имею в виду … мое автоматическое зависание стопы просто необходимо … Хорошо, снова в нужное русло!

П.С. Если у вас есть вопросы о покупке швейной машины, прочтите любой из этих замечательных постов:

А вот и все! Вот как пять основных частей швейной машины работают вместе, чтобы улучшить нашу жизнь к лучшему. Спойлер: это просто потрясающе.

Когда двигатель перемещает два ремня, игла переносит петлю нити вниз под поверхность вашей машины.Эта петля захватывается вращающимся крючком, который переносит ее вокруг шпульки, захватывая нить на катушке шпульки (пауза … впитывать … хорошо, продолжайте). Когда игла снова поднимается в самое верхнее положение, две нити сцепляются и сцепляются вокруг слоев ткани, связывая их вместе. Вот и все. Полный гений, верно?

(Gif cred: The Atlantic)

Но, если вы похожи на меня, и единственный способ по-настоящему понять это глазами гнома:

Гном-иголка приносит петлю из ниток вниз в подземный мир, где он передает его вращающемуся гному с вращающимся крючком, который с любовью оборачивает его вокруг шпульки и своего гнома с детской нитью.