Wydział Inżynierii Mechanicznej
Wydział Inżynierii Mechanicznej został założony w 1919 roku jako Wydział Mechaniczny - pierwszy, macierzysty w Wyższej Szkole Budowy Maszyn. Zgodnie z oczekiwaniami rynku i w związku ze zmianami struktury kilkakrotnie zmieniał nazwę: w latach 1919-1952 funkcjonował jako Wydział Mechaniczny; następnie przekształcano go kolejno w Wydział Budowy Maszyn (1952-1967), Wydział Mechaniczno-Technologiczny (1967-1974), ponownie w Wydział Budowy Maszyn (1974-1998), a w 1998 roku w Wydział Budowy Maszyn i Zarządzania. Od 1. stycznia 2020 nosi nazwę zgodną z dyscypliną naukową: Wydział Inżynierii Mechanicznej.
Na kierunkach mechanika i budowa maszyn, zarządzanie i inżynieria produkcji, mechatronika oraz inżynieria biomedyczna można studiować szeroko rozumianą inżynierię mechaniczną - konstrukcję, technologię, automatyzację, diagnostykę i informatyzację, ale również zarządzanie i inżynierię produkcji - poznawać systemy produkcyjne, czy zarządzanie jakością. Najnowsze kierunki studiów odpowiadają na zapotrzebowanie rynku pracy - zasób wiedzy inżynierów mechatroników łączy kilka obszarów wiedzy i umiejętności. Inżynieria biomedyczna kształci inżynierów - specjalistów budowy i eksploatacji urządzeń medycznych i protetyki.
Wydział posiada uprawnienia do nadawania stopni naukowych doktora i doktora habilitowanego nauk technicznych dyscyplinie naukowej inżynieria mechaniczna.
Aktualnie w ramach Wydziału działają 4 instytuty.
Wykorzystanie inżynierii odwrotnej w praktyce
Nowoczesne technologie inżynieryjne ułatwiają pracę w różnych branżach, m.in. w budownictwie, w przemyśle i nie tylko. Jedną z takich technologii jest inżynieria odwrotna. Czym ona jest? Gdzie znajduje zastosowanie?
Główne założenia inżynierii odwrotnej
Inżynieria odwrotna, nazywana również inżynierią wsteczną – z języka angielskiego reverse engineering – jest procesem pozwalającym na skanowanie obiektów, w tym również architektonicznych i wprowadzanie ich do wirtualnej rzeczywistości. Na podstawie prac w ramach inżynierii odwrotnej można stworzyć trójwymiarową dokumentację fizycznych elementów, maszyn, urządzeń, wnętrz i obiektów budowlanych.
Właściwie mamy tu do czynienia z procesem badania obiektów rzeczywistych. Odwrotna inżynieria opiera się obecnie przede wszystkim na zastosowaniu skanowania 3D w parze ze specjalnym oprogramowaniem CAD, pozwalającym na tworzenie uniwersalnych modeli.
Wykorzystując na przykład inżynierię odwrotną w inżynierii mechanicznej można nie tylko stworzyć trójwymiarowy model dowolnego obiektu czy podzespołu, ale i uzyskać precyzyjne dane na jego temat, wraz z pomiarami technicznymi o dużym stopniu dokładności. Zanim model wirtualny istniejącego obiektu zostanie wykonany, konieczne jest zrealizowanie serii skanów 3D i połączenie ich ze sobą. Dzięki temu powstaje pełny obraz – cyfrowy obiekt, który może podlegać modyfikacjom i pomiarom.
Przy dokonywaniu skanowania 3D np. części maszyn przemysłowych, są one pokrywane celowo środkiem matującym. Wszystko po to, by nie powstawały zakłócenia. Matujący środek pozwala bez przeszkód digitalizować obiekty zawierające części szklane czy przeźroczyste, które mogłyby zakłócać skan 3D przy wykonywaniu zadań z zakresu inżynierii odwrotnej.
Czytaj także: Co powinieneś wiedzieć o inżynierii odwrotnej?
Digitalizacja obiektów rzeczywistych
Przy zastosowaniu skanowania 3D można digitalizować obiekty rzeczywiste, czyli wprowadzać je do wirtualnej przestrzeni, przy użyciu różnorodnych programów, m.in. CAD. Dzięki nim mamy w programie komputerowym widok na daną część, element czy duży obiekt, możemy go zmniejszać i powiększać, obracać i spoglądać na niego pod dowolnym kątem. Dzięki temu uzyskuje się między innymi dostęp do precyzyjnych pomiarów konstrukcji wielkogabarytowych, co byłoby w praktyce bardzo trudne do przeprowadzenia.
Inżynieria odwrotna w praktyce
W rzeczywistości inżynieria odwrotna umożliwia i ułatwia projektowanie form i matryc dopasowanych idealnie do istniejących podzespołów. Dzięki niej można ułatwić i przyspieszyć prace projektowe, związane z wytwarzaniem np. części maszyn i urządzeń. Inżynieria odwrotna w praktyce pozwala na modyfikację istniejących obiektów pod pełną kontrolą inżyniera. W programie CAD może on wprowadzać zmiany wewnątrz struktury, sprawdzać różne rozwiązania bez konieczności wydatkowania dużych kwot na ich realne wprowadzenie. Jeśli okazuje się, że dana część czy obiekt mogą być udoskonalone i potwierdza to model CAD, wówczas można podjąć się ich realizacji.
Przede wszystkim należy uznać, że inżynieria wsteczna daje oszczędność czasu i środków pieniężnych. Testowanie wytrzymałości i sprawności działania poszczególnych części na obiektach zdigitalizowanych trwa krótko i można wykonywać takie działania przy zastosowaniu różnych rozwiązań. Na tej podstawie wybiera się najlepsze z nich.
Digitalizacja obiektów rzeczywistych
Proces digitalizacji obiektów rzeczywistych za pomocą rozwiązań znanych z inżynierii odwrotnej wykorzystywany jest obecnie w wielu branżach działalności, jak motoryzacja, architektura, lotnictwo, medycyna, energetyka, archeologia czy rozrywka.
Inżynieria odwrotna w praktyce bardzo się przydaje, przede wszystkim wtedy, gdy dane elementy i obiekty nie mają kompletnej dokumentacji technicznej. Poza tym w medycynie pozwala ona na stworzenie skomplikowanych, dopasowanych indywidualnie do pacjenta implantów.
Przykładem zastosowania inżynierii wstecznej jest wyprodukowanie radzieckiego samolotu Tu-4, który stanowił idealną kopię amerykańskiego Boeinga B-29. Prócz tego, inżynierię odwrotną stosuje się przy badaniu produktów konkurencyjnych, dla poznania ich właściwości i cech. Można przy użyciu digitalizacji obiektów wprowadzać zmiany konstrukcyjne po ich niemal darmowym przetestowaniu w wirtualnej rzeczywistości. Takich procesów używa się do odtwarzania uszkodzonych części i doprojektowania dodatkowego oprzyrządowania. Przygotowuje się dokumentację techniczną i powykonawczą.
Odwiedź nasz sklep internetowy, gdzie posiadamy między innymi następujące modele skanerów 3D:
Istnieje wiele sposobów na wykorzystanie w praktyce inżynierii odwrotnej, której efektem jest tworzenie wirtualnych obrazów obiektów istniejących. Skanowanie 3D przyspiesza wierne odwzorowanie w takim przypadku.
Czytaj także: Szybkie prototypowanie w druku 3D
Znaczenie Big Data dla inżynierii mechanicznej
Nieważne, jak wydajna jest produkcja zakładów przemysłowych: Istnieje duża szansa, że w przyszłości ich wydajność jeszcze wzrośnie – a to dzięki Big Data.
Przedsiębiorstwa zajmujące się budową maszyn, które realizują zasady odchudzonej produkcji, wdrożyły działania służące ciągłemu doskonaleniu i tworzą swoje projekty za pomocą cyfrowych narzędzi, są na najlepszej drodze w kierunku możliwie najwyższego wzrostu wydajności procesów produkcyjnych. Przykład jednego z europejskich przedsiębiorstw pokazuje, że możliwości Big Data to nieoczekiwany, wielki potencjał: Firma doradcza McKinsey & Company w swoim raporcie pisze o zakładzie chemicznym, który od lat 60-tych XX wieku dzięki ciągłemu udoskonalaniu procesu osiągał wyniki lepsze niż przeciętnie inne przedsiębiorstwa z jego branży – od momentu wdrożenia Big Data udało mu się odnieść kolejne, znaczące sukcesy w zakresie optymalizacji. I tak we wspomnianym zakładzie o 15% spadły koszty energii i o 20% zmniejszyły się straty surowców. Spektakularne liczby, które pozwalają przypuszczać, dlaczego Big Data to zjawisko tak ważne w inżynierii mechanicznej. Czym dokładnie jest Big Data?
Big Data: Znaczenie i sposób działania
Big Data to zbiory danych, których nie sposób przetwarzać za pomocą standardowych metod do analizy danych. Po części dlatego, że są zbyt złożone lub za duże, za szybko się zmieniają lub wykazują za słabe ustrukturyzowanie. To pojęcie oznacza również analizę i wykorzystywanie tego rodzaju danych. Czyli z jednej strony odnosi się do zbiorów danych, których nie można przetwarzać za pomocą standardowych narzędzi, a z drugiej do ich automatycznej analizy w oparciu o nowoczesne metody.
Big Data oznacza olbrzymie ilości danych oraz nowoczesne metody do ich analizy.”
Na tym tle łatwiej wyjaśnić obszerne ulepszenia opisane w powyższym przykładzie: Wspomniany zakład chemiczny wykorzystał jedną z form sztucznej inteligencji, aby przeanalizować dane produkcyjne i w ten sposób ustalić wpływ różnych czynników na wydajność procesów produkcyjnych. Analizie poddano m.in. takie czynniki jak ciśnienie, temperaturę i ilość chłodziwa oraz natężenie przepływu dwutlenku węgla. Na podstawie uzyskanych wyników dostosowano odpowiedni parametry produkcyjne. W ten sposób udało się zaoszczędzić wyżej wymienione koszty energii i zmniejszyć straty surowców.
Znaczenie Big Data w inżynierii mechanicznej
Analizy Big Data sprawdzą się wszędzie tam, gdzie w procesie tworzenia wartości dodanych generowane są gigantyczne ilości danych oraz tam, gdzie znaczenie ma tyle różnych zmiennych, że ich wpływu na wydajność nie sposób ustalić za pomocą standardowych metod. W inżynierii mechanicznej Big Data można np. zastosować odnośnie do budowy maszyn, aby odkryć niewykorzystany potencjał i zwiększyć wydajność produkcyjną. Tam, gdzie jest dużo światło, jest i dużo cienia: Podmioty gromadzące duże zbiory danych muszą zagwarantować, że dane te są przetwarzane i pobierane zgodnie z ustawą o ochronie danych osobowych – w szczególności w odniesieniu do danych dotyczących klientów.
Nie wolno także zapominać o ludzkim czynniku. Do integracji i realizacji Big Data konieczne są osoby o odpowiednich kwalifikacjach i kompetencjach. Istotna jest również gotowość pracowników do tego, aby pracować w sposób oparty na intensywnym przetwarzaniu i gromadzeniu danych. Podejmowanie decyzji wyłącznie na bazie danych, a nie jak dotychczas na podstawie doświadczenia i zawierzając swojej intuicji, nie każdemu pracownikowi przyjdzie z łatwością. Odważne stawienie czoła wyzwaniom w zakresie Big Data przedsiębiorstwom z sektora inżynierii mechanicznej na pewno się jednak opłaci. Kto sobie z nimi poradzi, ten zostanie sowicie nagrodzony.
W przyszłości konstruktorzy będą musieli coraz częściej pamiętać o tym, aby wykonane przez nich maszyny były kompatybilne z systemu do analizy danych stosowanych u klienta. Aktualnie ok. 8% średnich przedsiębiorstw w Niemczech stosuje metody do analizy Big Data, natomiast 46% firm uważa, że Big Data mają wyjątkowo istotne znaczenie, jak wynika z badania „Złoto XXI wieku: Big Data, Smart Data – Lost Data?“. 35% ankietowanych przedsiębiorstw stwierdziło, że Big Data czeka wielka przyszłość. To tylko kwestia czasu, aż koncepcje Big Data, np. nowoczesne metody analityczne czy uczenie maszynowe, znajdą szerokie zastosowanie i będą częścią zawodowej codzienności konstruktorów.
Inżynieria mechaniczna jutra stawia na Big Data
Technologie Big Data stosowane są również w ramach serwisu prewencyjnego, zjawiska typowego dla przemysłu 4.0: Zautomatyzowana analiza danych sensorycznych pozwala w oparciu o najmniejsze nawet anomalie ustalić części i maszyny wymagające serwisu – a następnie dokonać ich wymiany lub naprawy, jeszcze zanim wzrośnie liczba błędów bądź dojdzie do awarii całego systemu. Stosowanie analiz Big Data pozwoli w perspektywie długoterminowej na obniżyć koszty i zmniejszyć liczbę awarii linii produkcyjnych,
Big Data pozwala przedsiębiorstwom na spojrzenie w świat jutra.
Możliwości zastosowania Big Data w inżynierii mechanicznej nie ograniczają się jedynie do produkcji. Przykład z branży motoryzacyjnej pokazuje, że przedsiębiorstwa mogą zyskać na Big Data nawet w takich obszarach jak obsługa posprzedażowa: Wady, które wychodzą na światło dzienne dopiero przy codziennej eksploatacji pojazdów, producenci samochodów mogą na podstawie odpowiednie zanalizowanych raportach warsztatowych i komunikacji z klientem wychwycić z odpowiednim wyprzedzeniem, jeszcze zanim pojawią się na szeroką skalę i trafią do szerokiej opinii publicznej. Prawidłowo zastosowane zbiory Big Data pozwalają nam zerknąć w świat jutra – zdolność, którą można wycenić, ale której znaczenia nie sposób przecenić.
Leave a Reply