Станок какой: купить станок в интернет-магазине, цены, отзывы, характеристики

какой станок лучше подойдет для какого материала

Гравировка — это способ обработки сырья, который заключается в нанесении рисунка, орнамента, надписи. Выполняется как вручную, так и с помощью вспомогательных механизмов. Является древним способом декорации таких материалов, как кожа, дерево, металл, камень и стекло. Широко применяется в ювелирном деле, при изготовлении часов, оружия, браслетов и зажигалок, но список не ограничивается данными вещами.

Как и другие инструменты, подобные аппараты подразделяются по ценам, мощностям, методам выполнения изображения и многому другому. Описание мы начнем с самых простых и ручных, позволяющих наносить что-либо на изделие непродолжительное время. Закончим же сложной аппаратурой, возможности которых доходят до большого производства.

Микро-гравер

Прибор для работы с предметами малого размера и прочности, также предметов, требующих высокой точности в деле. По величине слегка больше шариковой ручки, по этой причине обладают небольшой мощностью и временем в активном состоянии. Широко применяется в производстве драгоценностей и создании композиций из необычных исходников, например, скорлупы яйца.

Ударный

Устройство, по принципу действия напоминающее перфоратор. Находит применение для точечного нанесения чего-либо на поверхность детали. Ими выполняются контурные рисунки по камню и стеклу, но существует риск расколоть их или нанести другие виды повреждений. Но результатом такого риска становится шелковистое покрытие, которое уже не требует дополнительной обработки и выглядит опрятно.

Сетевые

Прибор, которые не имеют встроенного аккумулятора и вынуждены работать от электрической сети. Способны выполнять несложные дела, не требующие большого количества времени. Все из-за слабости подобных граверов — перегрева. Зачастую дешевые механизмы, обладающие лишь минимальной комплектацией, сильнее всех страдают от такого недостатка. Но чем выше цена и плотнее набор характеристик, тем дольше и эффективнее может работать инструмент.

Аккумуляторные

Обладают большей мобильностью из-за отсутствия провода. Но вопрос с перегревом для них все равно актуален, который решить практически невозможно. Но при наличии подобного недостатка, такие граверы способны выполнять свою миссию и работать с такими расходниками, как стекло, камень, пластик, дерево, металл. А наличие широкого разнообразия насадок и функция регуляции скорости вращения, которая присутствует в большинстве моделей среднего ценового слоя, помогут и облегчат обработку каждого из образцов, указанных выше.

Мини-граверы с ЧПУ

Представляют собой приспособление для гравировки, но только автоматическое — с числовым программным управление. Обладая рабочим столом для заготовок выполняют гравировку уже по заданной программе, без прямого участия человека. Данная особенность позволяет управиться с большей сложностью и большим объемом работы, чем ручные граверы. Такие конструкции появились недавно, около 25 лет назад, но уже широко используются в производстве декоративных изделий. По факту являются уменьшенной версией полномасштабных станков с ЧПУ.

Фрезерный станок для гравировки

Серьезное оборудование, позволяющее реализовать самые разные идеи и проекты, независимо от их сложности. Фрезерные станки с ЧПУ разделяются на несколько типов, каждый из которых обладает разными возможностями:

• Конические, позволяющие совершать тончайшую выделку на пластичных, мягких и средней жесткости материалах.
• Радиусные, конического типа, позволяющие перейти в 3D и разрабатывать небольшие рельефы.
• Сферические, выполняющие более глубокую работу с рельефом.
• Прямые, предназначенные для плоских поверхностей.
• V — образные, для изображений, имеющими острые, аккуратные очертания на поверхности заготовки.

К тому же у фрезерного механизма множество положительных сторон, которые будут полезны перед определенной задачей, например:

• Способность обработки множество видов сырья, включая даже ПВХ.
• Легко справляются с металлами разнообразной природы как цветные, черные и сплавы.
• Возможность вытачивать трехмерные фигуры, гарантируя плавный и точный процесс.

Лазерные гравировальные агрегаты

У таких аппаратов множество преимуществ, некоторые представлены ниже:

• Возможность изготовления деталей из таких материалов, как кожа, резина, дерево, фанера, стекло и камень.
• Во время работы не оказывается физического давления на изделие, что позволяет выполнять обработку даже очень хрупких материалов.
• Нет необходимости в фиксировании изделия из-за того же отсутствия физического давления.
• Граверы подобного типа используются даже с резиной и резиносодержащими видами сырья, что является проблемой для фрезерных станков.
• Прекрасно справляется с деталями, форма которых содержит острые углы, не округляя их.
• Полное отсутствие пыли и стружки от гравировки такой конструкцией.
• Высокая производительность работы, что позволяет справляться большими площадями за короткое время.

Но какой гравер подходит больше под определенный материал? Ниже будут рассматриваться такие материалы, как дерево, металл и камень, взаимодействие двух различных аппаратов с каждым из них.

Преимущества и недостатки фрезерного станка с ЧПУ для гравировки различных материаллов

Достоинства при работе с древесиной:

• В первую очередь это 3D гравировка, агрегат просто снимает слой за слоем, выстраивая красивый и аккуратный рельеф.
• Не важна толщина при изготовлении. Фрезой обрабатывается изделие практически любой толщины, что является проблемой для лазерного гравера.
• Позволяет получить рез под некоторым углом к поверхности, что в конкретных случаях может быть принципиально важно для проекта или идеи.
• Не происходит обугливания торца из-за отсутствия температурного воздействия. Конечно, только если качественно выбирать фрезу и не переборщить со скоростью ее вращения.

Но существуют и недостатки, связанные с таким видом конструкций:

• Такие приспособления зачастую округляют все углы детали, что может стать неудобством при изготовлении проекта.
• Необходимость правильно подбирать расходники и мощность фрезерного гравера под конкретную породу древесины и ее характеристик.

Еще одной проблемой является стружка, которая остается при изготовлении изделия.

В итоге такое приспособление работает качественно, позволяя получать разнообразные фигуры, от простых, до сложных. Работает и с маленькими, и большими по размерам деталями. И все неудобства, связанные с ним решаются с опытом и привычкой, поэтому они не критичны.

Теперь рассмотрим ситуацию с камнем:

• Может создавать сложнейшие барельефы и даже скульптуры, что позволяет заменить любых мастеров, из-за скорости и точности аппарата.
• Как уже было сказано, скорость намного выше рукотворной, а точность предотвращает появление возможных сколов, браков и неточностей.
• Предотвращает травмы на производстве, ведь весь процесс выполняет программа в основном без участия человека.

Минусы фрезеровки камня:

• Для многих пород материала, по типу гранита или габбро нужны особые фрезы, которые выдерживают нагрузку без последующей ее поломки.
• Очень важна система смазки и охлаждения, но благо во всех станках это доступно опционально.

Далее о преимуществах фрезерного станка по металлу:

• Как и говорилось ранее, это создание 3D рельефов, барельефов, статуэток и многого другого.
• Возможность не только гравировки, но и раскроя металла.
• Теперь же особенности работы конструкции:
• Станки, приспособленные для изготовления металлических изделий, а в частности с более твердыми и стойкими к воздействиям его породами, стоят дороже и это может стать камнем преткновения в выборе фаворита и в принципе профессионального направления. Исключениями являются мягкие породы по типу алюминия и ему подобных.
• Обязательно требуется СОЖ

Пусть и фрезерный агрегат по металлическому сырью и стоит немалых денег, но зато работы, выполняемые с его помощью, вызывают восторг у заказчика и большинства людей. В добавок к этому будет множество заказов, так как прибор может использоваться как в гравировке чего-либо, но и в любой другой работе с металлами.

Преимущества и недостатки лазерного гравировального станка при работе с различными материаллами

А теперь же рассмотрим особенности работы лазерного гравировального станка по дереву:

• Производить раскрой и резку дерева возможно в том случае, если данный материал не толще 5-7мм, в ином случае устройство просто не справится с задачей.
• Также при раскрое торец материала немного обугливается, что не всегда может подходить заказчику или вашим идеям, но зачастую это выглядит благородно и более чем симпатично.
• Как и торец, сам рисунок, орнамент или надпись на дереве будут слегка темнее основного фона. Если от аппаратуры требуется скорость и точность выполнения гравировки на плоскости, то этот прибор точно подходит вам. Но эту особенность можно использовать во благо, создавая целые портреты из-за регуляции мощности, следствием которой будет разный оттенок дерева после прохода луча по изделию.
• Плюсом ко всему лазерный гравер может обрабатывать не только дерево, но и материалы тоньше, как картон или бумагу, что для фрезера недоступно. Эта особенность хорошо выделяет лазерный гравер при декоративных работах и созданий декораций, когда объем работы слишком велик, для воплощения его человеком.

Теперь же рассмотрим преимущества лазерного гравировального станка по камню:

• Скорость лазерной машины намного выше, чем фрезерного, что позволяет обработать больше материала за меньший период времени.
• Бесконтактный способ обработки лазера сводит на нет все воздействия технических факторов, что гарантирует полное отсутствие браков, сколов, повреждений и тому подобного.
• Изображения, нанесенные лазером, отличаются своей высокой проработанностью и реалистичностью, что позволяет наносить изображения людей, природы и многого другого.
• Для изготовления деталей из камня не нужно специального оборудования или расходников, что можно встретить при работе с фрезерным аппаратом.

Также нельзя забывать об неудобствах и ограничениях данного станка:

• Низкая глубина изображения, ведь лазер не способен воссоздать одновременно высокоточную и глубокую картинку на подобных твердых материалах.
• Сам прибор стоит значительно больше за счет дорогих деталей и комплектующих, а также и современного программного обеспечения, которые и заставляют гравер работать.

Лазерный аппарат для гравировки из-за своих свойств и особенностей применяется в основном для гравировки надписи и рисунков, что идеально подходит под описание гравировального станка для памятников и надгробных плит. Но также может использоваться для гравировки сувениров, открывая еще одно направления для предпринимательской деятельности.

Теперь поговорим о преимуществах лазерного гравировального станка по металлу:

• Невероятная скорость работы, вплоть до 700мм/с, что позволяет обрабатывать множество заказов.
• Качество получившейся картинки поражает из-за тонкости луча и очень редких отклонениях, которые если и бывают, то колеблются в радиусе 0,01мм.
• Гравировка, сделанная подобным образом не сотрется и не потеряет своего изначального вида со временем и механическим воздействиям, если это, например, зажигалка или часы.
• Высокая детализация орнамента, рисунка или надпись, как раз-таки из-за тонкости лазера, выполняющего работу.

Сейчас же рассмотрим неудобства и недостатки, связанные с работой лазерного гравера и металла:

• Главной особенностью лазерного гравера является то, что тут понадобиться уже волоконный лазер, что в свою очередь положительно скажется на потреблении энергии, экологической составляющей и результате в целом.
• Металл после обработки подобным лазером уже не требует дополнительных действий с поверхностью, если подобрать правильные мощность и скорость конечно же.
• Не очень глубокая обработка материала, всего 7-10мм.

В целом лазерный гравировальный аппарат для своих целей подходит идеально и стоит несколько дешевле, чем фрезеровальный гравер вместе с расходниками и комплектующими.

2 самых популярных гравировальных аппарата 

Первым в данном списке по праву занимает WATTSAN 0609 MINI.

• Наделен большим пространством для изготовления изделий, для самых неординарных и интересных идей любых масштабов. Имеет усиленную раму, для изготовления из твердых видов сырья, при этом повышается и долговечность аппарата. Выполнен компанией, выпускающей качественные, надежные механизмы, служащие не один год, а то и десяток.
• В случае неисправности существует гарантия на один год, в течении которого можно или заменить аппарат, или бесплатно произвести ремонт.
• Осуществлены два вида охлаждения: Воздухом и водой.

Основные характеристики данного механизма в целом описывают его, как долговечный и неплохой аппарат, служащий многим людям бесперебойно и помогающий выполнять любые задачи по гравированию практически круглые сутки.

Особенности работы фрезерного гравировального мини-станка

По дереву:

• Гравировка надписей, рисунков и узоров с высокой точностью и скоростью.
• Перемещение происходит по ширине и меняется глубина реза.
• Во многие модели встроен механизм удаления стружки — промышленный пылесос.

По металлу:

• Крепление материала производится тремя способами: Шпильками через пазы, с помощью магнитного стола, который притягивает материал или же пневматические зажимы.
• Используются специальные фрезы, способные выдерживать нагрузку при работе с твердыми породами металла.

По камню:

• В отличие от остальных настольных станков, фрезерные гравировальные станки по камню массивнее и больше, используется это в целях гашения вибрации и выдерживания веса материала.
• Используются специальные инструменты с алмазным или корундовым покрытием.
• Также используется система охлаждения жидкостью, которая вымывает стружку. А также используется промышленный пылесос, чтобы собирать пыль от работы с камнем.

Настольный лазерный гравировальный станок

Как и было сказано раньше, подобного рода станки меньше, но выполняет свою работу все так же аккуратно, красиво и детально, качественно реализуя ваши идеи.

Особенности работы лазерного гравировального мини-станка.

По дереву:

• Из-за тонкости линий гравировать можно что угодно, от простых узоров до фотографий.
• Если в вашем станке не предусмотрена вентиляция, то дым, исходящий от работы с древесиной и поднимающийся прямиком вверх, вполне способен замарать линзу. После этого придется производить обслуживание вашего прибор.

По металлу:

• Для работы с металлом нужно правильно подбирать мощность работы и давления газа, чтобы получить нужный результат.
• С гравировкой металла, за исключением алюминия и подобных ему по твердости, могут возникнуть проблемы.

По камню:

• Бесконтактная форма работы данного станка гарантирует изделие без брака и механических повреждений.
• Более быстрая работа, если сравнивать с фрезерным станком.
• Не нужно особых расходников и специальных систем для работы с камнем и разными его породами.

Ярчайшим бюджетным представителем среди миниатюрных лазерных гравировальных станков является Wattsan micro 0203, да и сама компания, как вы уже возможно поняли, производит качественные продукты за приемлемую цену. Размеры обрабатываемой поверхности 300х200мм, что позволит обрабатывать небольшие изделия или детали. Способен обрабатывать все материалы, описанные выше, но к тому же такие, как резина, полудрагоценные камни и даже стекло, ведь бесконтактная система работы способна на обработку самых хрупких материалов.
По итогу можно сказать, что настольные станки являются отличным и самое главное бюджетным решением для людей, у которых хобби может потребовать гравировку поверхности или же для тех, кто хочет открыть небольшой бизнес.

14 лучших точильных станков — Рейтинг 2021 года (Топ 14)

Самый лучший нож рано или поздно перестанет нормально резать, а самое лучшее сверло – сверлить. Если же взяться перечислить все, что только может затупиться дома, список будет и внушительным, и разнородным. И, в то время как нож при желании можно наточить вручную на бруске или простой точилкой с Алиэкспресса, то уже с ножницами такой номер легко не пройдет. Если же у Вас есть бензиновая или электрическая пила, то наверняка уже мысли появлялись и о приспособлении для заточки ее цепей.

Именно поэтому ассортимент заточных станков включает в себя не только привычные еще со школьных уроков труда точила, но и множество специализированных приспособлений. Конечно, мастер с многолетним опытом на обычном наждаке сможет заточить практически все, что угодно, но удобство рассчитанного под конкретную задачу оборудования отрицать глупо. Сколько времени Вы потратите, например, на правку режущих кромок и затылочных поверхностей обычного сверла (не говоря уже о качестве)? А специальный станочек сделает это самостоятельно и однообразно. Поэтому сегодня мы рассмотрим не только лучшие универсальные заточные станки, но и ряд специализированных – каждому из них дома найдется свое применение.

Рейтинг лучших точильных станков

Точильный станок какой фирмы лучше?

К сожалению, ситуация с ценами на нынешнем рынке не самая привлекательная. Фирмы «первого звена» (Bosch, Makita), если можно так выразиться, за свои модели даже малой мощности уже требуют четырех-пятизначные суммы, при этом часто и у них находятся свои недостатки. «Догоняющие» их марки наподобие того же Metabo вновь не радуют ценами – и все интереснее становится для покупки «совсем Китай» (всевозможные Elitech, «Зубр», «Вихрь», Sturm и иже с ними) – да, не все модели в этом сегменте удачны, но зато и стоят настолько меньше, что необходимость доводки руками им можно и простить.

Как выбрать хороший заточной станок?

Если говорить об обычном точиле, официально – об «универсальном заточном станке», то здесь в первую очередь нам важны диаметр кругов и мощность электродвигателя. Связано это с тем, что у настольных моделей конструкция, по сути, одна и та же – круги ставятся на ротор асинхронного двигателя, сравнительно тихоходного и не отличающегося крутящим моментом. Поэтому на кругах малого диаметра скорость резания (линейная скорость, с которой поверхность круга движется относительно кромки инструмента) будет невелика, а при попытке увеличить прижим маломощный двигатель начнет терять обороты.

Впрочем, не кругами едиными. Например, выпускаются заточные станки, у которых вместо одного круга установлен ленточный гриндер. На подобных станках очень удобно заправлять заточенный на круге «вчерновую» инструмент, обрабатывать дерево или пластик, выводить плоскости. Такой станок будет дороже, но и универсальнее, чем обычный заточной с двумя кругами.

У универсальных настольных станков, пожалуй, можно одно место назвать «больным». Речь, естественно, о подручнике, который на компактных наждаках часто делается совсем уж «символическим», из согнутой полоски металла без ребер жесткости. Подобный подручник при работе может начать «играть», а при заклинивании затачиваемого инструмента между подручником и кругом и вовсе согнуться. Жесткость подручников и надежность фиксации их крепления смотреть нужно обязательно – на худой конец, конструкцию можно будет потом и доработать, но лучше, конечно, когда все сделано уже заводом-изготовителем.

О мощности мы уже говорили, но укажем еще один момент – если для обычного точила ее мало не бывает, то для станка с гриндером это справедливо вдвойне. Слабый пусковой крутящий момент у «асинхронников» может приводить к тому, что даже просто перетянутая натяжка ленты не даст мотору при включении раскрутиться – при работе же с гриндером лента, прижимаемая к подошве, будет еще сильнее тормозить двигатель. Поэтому лучше при выборе поступиться в не самых важных мелочах (например, купить точило без подсветки – ее над верстаком и самому можно сделать), но взять станок с большей мощностью двигателя.

В любом случае заточка инструмента на настольном наждаке – дело небыстрое (это вам не промышленный станок с мощностью в несколько киловатт и кругами от 60 сантиметров в диаметре, способный сдирать металл миллиметрами). Поэтому немаловажно и то, как двигатель охлаждается: поскольку в целях защиты от пыли у двигателей настольных наждаков нет активного воздушного охлаждения крыльчаткой на роторе, тепло они могут отдавать только в станину – а из-за этого могут сильно нагреваться уже спустя несколько минут непрерывной заточки. Массивная чугунная станина не только снизит вибрации, но и нагреваться будет дольше (правда, дольше будет и остывать, но для типичного применения наждака для разовой заточки с большими паузами между включениями это не критично).

Узкоспециализированные модели же создаются, напротив, под конкретную задачу. Станки для заточки сверел позволят легко задать угол на обоих режущих кромках, что при ручной заточке на обычном станке потребует определенной практики, точилки для ножей и ножниц самостоятельно зададут нужный угол и выдержат его по всей длине. Но, естественно, для каких-то «побочных» работ такой специализированный станок уже не используешь – так что выбором «рукастого» мастера определенно будет универсальное. Для специализированных станков не менее важны и эргономика, и функциональность (если точила «все на одно лицо», то здесь есть много вариантов конструкции). Стоит ознакомиться с мнениями людей, уже купивших заинтересовавший станок – так лучше всего можно узнать, каков он в деле.

Удачной покупки!

Сверлильный станок какой выбрать

Как выбрать сверлильный станок?

Сверлильные работы, в принципе, не отличаются особой сложностью и зачастую не требуют другого оборудования, кроме обыкновенной дрели. Именно поэтому, в домашних мастерских сверлильный станок может даже отсутствовать. Но в том случае, если все-таки имеется в домашнем хозяйстве этот агрегат, то Вы сможете с облегчением вздохнуть, поскольку очень большая часть Ваших забот решится сама по себе.

Для чего нужен сверлильный станок?

Иногда происходят ситуации, когда электрическая или же ручная дрель не способна обеспечить желаемые параметры просверливаемого отверстия. Достаточно часто в радиолюбительской практике необходимо производить печатные платы, где следует сверлить много отверстий, которые имеют малый диаметр. Просверливать отверстия диаметром 0,5-1 миллиметр ручной или же электрической дрелью либо большим сверлильным станком неудобно, да и сверло может попросту поломаться.

Приобретение промышленных сверлильных станков — не всегда экономически целесообразно, и тогда можно остановить свое внимание на простеньком станке бюджетного класса. Многие выбирают именно мини сверлильные станки, поскольку, не смотря на кажущуюся сложность конструкции, они на самом деле являются весьма простым оборудованием и состоят из четырех деталей.

Сверлильный станок предназначен для сверления сквозного, а так же глухого отверстий в сплошном материале, например, рассверливание, развертывание, зенкеровка, вырезание из листовых материалов дисков и нарезание внутренней резьбы. На сверлильно-фрезерных станках можно исполнять фрезеровку, шлифование поверхности, наклонно-торцевую фрезеровку, а так же горизонтальную фрезеровку.

Для выполнения вышеописанных операций применяется зенкер, сверло, метчик, развертка и прочие инструменты. Применяя особые приспособления и добавочные инструменты, Вы сможете вырезать отверстие с большим диаметром, расточить его или же максимально точно притереть.

Разновидности сверлильных станков

Сверлильные станки бывают таких типов: одно- и многошпиндельные полуавтоматы, вертикально-сверлильные, координатно-расточные, радиально-сверлильные, горизонтально-расточные, горизонтально-расточные, алмазно-расточные. Модели обозначают числами и буквами. Первая цифра обозначает группу, к которой причисляют станок, 2-я — разновидность станка, 3-я, а так же и 4-я — габариты станка либо размеры обрабатываемой заготовки.

Буква, что стоит сразу же после первой цифры, значит, что определенная модель сверлильного станка является модернизированной. В том случае, если буква расположена в конце, то следует понимать, что на основе главной модели изготовили отличный от него сверлильный станок. Можно выделить из всех сверлильных станков такие приоритетные разновидности многофункциональных станков, как: много- и одно- шпиндельные, радиально- и горизонтально-сверлильные.

В зависимости от области применения, различают особое и универсальное сверлильное оборудование. Широкое использование нашли и специализированные станки для массового производства или крупносерийной промышленности, которые изготавливаются на базе многофункциональных станков посредством оборудования их многошпиндельными резьбонарезными, а так же сверлильными головками, и, конечно же, благодаря автоматизации цикла работы.

Конструкция сверлильного станка

Сверлильный станок, как и другие технологические машины, состоит из таких составных частей: передаточного механизма, мотора, органов управления и рабочего органа. Передаточный механизм используется для передачи движения от электрического мотора к рабочему органу, которым считается сверло, что крепится в патроне, насаженном на шпиндель — вращающийся вал.

Вращение к шпинделю от электрического мотора передается с помощью ременной передачи. Поворотом рукоятки патрон и сверло — можно спускать или же поднимать с применением реечной передачи.

На передней панели сверлильного станка располагаются кнопки выключения и включения электродвигателя. Устройство сверлильного станка весьма примитивное: включается станок посредством нажатия на одну из крайних кнопок зависимо от необходимого направления вращения шпинделя, отключить станок можно, нажав на среднюю кнопку — обычно окрашенную в красный цвет.

К основанию станка прикрепляется неподвижно вертикальный винт-колонна. Поворачивая рукоятку, можно перемещать вверх или же вниз вдоль винта шпиндельную бабку, 2-я рукоятка служит для её фиксации в нужном положении. Контролируют глубину глухих отверстий при помощи предусмотренной шкалы.

В зависимости от материала заготовки, необходима различная скорость сверления. Для этого принято устанавливать определенную частоту вращения шпинделя, перебросив на шкивы разных диаметров ремень ременной передачи. В цехах заводов применяются более сложные схемы сверлильных станков, чем были только что рассмотрены.

Принцип работы станка

Перед сверлением при помощи сверлильного станка необходимо убрать с рабочего стола все лишнее. Заготовку с намеченными центрами отверстий нужно закрепить в тисках. Дальше вставляют сверло необходимого диаметра в патрон и закрепляют при помощи особого ключа. Для проверки правильности проведенной работы станок включают на время.

В том случае, если Вы грамотно установили сверло, при вращении его острие не будет описывать окружность. Если оно установлено с перекосом и происходит его биение, то сверлильный станок необходимо отключить и закрепить сверло согласно инструкции сверлильного станка. Потом поверните рукоятку подачи, опустите сверло и установите тиски с заготовкой таким способом, чтобы керн совпадал с острием сверла.

Включите станок и сверлите отверстие, на рукоятку подачи нажимайте плавно, без сравнительно больших усилий и рывков. При сверлении сквозного отверстия установите заготовку на деревянный брусок, для того чтобы сверло не сломалось, и стол станка не испортился.

При сверлении глубокого отверстия время от времени выводите сверло из отверстия, а так же обязательно охлаждайте его, окуная в посуду с охлаждающей жидкостью. Силу нажима на рукоятку в конце сверления рекомендуется уменьшить. Просверлив отверстие, плавно поверните штурвал подачи, шпиндель поднимите в крайнее верхнее положение и отключите станок.

mirax.ua

Помогите выбрать сверлильный станок

Помогите выбрать сверлильный станок Доброго времени суток! Помогите выбрать станок в домашнюю мастерскую. Сверлить буду аллюминиевые корпуса (типа gainta g0124 и тп) в достаточно большом количестве(в районе 40 корпусов за раз с ~9 отверстиями), толщина стенок около 1.5мм, сплав довольно легко сверлится, диамтер отверстий до 12мм (сверлю ступенчатым сверлом, если это важно). После долгих поисков так и не смог определиться какой собственно нужен станок. Всякие бюджетные jet очень пугают люфтами и недолговечностью, кривые отверстия и погрешность практически в 1 мм не допустимы. Глаз упал на bosh, но терзают сомнения в разумности тратить не малые деньги, но с другой стороны он не громоздкий, продуманный и вроде как практически без люфтов. В общем просвятите меня) Никаких тяжелых задач типа сделать двухсантиметровое отверстие в стальной болванке не предвидится, так что мощность станка я думаю уходит на второй план. бюджет тысяч эдак 18, если вдруг дешевле есть клёвые варианты, то буду очень даже рад)

Сообщение отредактировал Beardpower: 21 June 2015 — 00:43

Помогите выбрать сверлильный станок раздел сверлильные станки- полно информации. Первое что приходит на ум посоветовать- 2м112 и нс12

Сообщение отредактировал Nikitosdjan: 21 June 2015 — 00:44

Помогите выбрать сверлильный станок

Nikitosdjan, что-нибудь по эстетичней бы) форум не весь, но довольно много перечитал уже, в основном всё сводится к тому, что народ берет бюджетные станки типа калибра или jet и дорабатывает их. Хотелось бы решение из коробки, покупка уже на носу, практически горит перед большим объёмом работы)

Помогите выбрать сверлильный станок Привет всем.Как я понимаю сверлим корпуса для электроники.И скорее всего из силумина и подобного.Под эту задачу подойдет практически любой китайский станок,даже без тюнинга.Только при покупке выбрать с люфтом не очень большим.А уж с простейшими доработками,что тут подробно описаны он будет самое то.А сверлилка Бош -явно не стоит своих денег,если мы говорим вот про это: Это пластико-алюминиевая кака.Приходилось держать в руках два экземпляра.Даже по сравнению с китаем не впечатлило.И набито ненужной никому электроникой. Советский станок весом килограмм в 70 явно избыточен под ваши задачи.Хотя если есть место-почему нет.Надо только помнить,что они чаще всего продаются сильно убитыми и требуют восстановления. А еще я бы уделил внимание нормальным сверлам и их качественной заточке.Это половина успеха Помогите выбрать сверлильный станок Технофил, именно) Да, этот бош. То есть китайский бюджет по-тихоньку разваливается при сверловке на пример стали, а в моём случае его на долго хватит? Просто не хотелось бы через пол года покупать новый или вечно на костылях держать новый) И при покупке же они в коробке в разобранном виде поставляются или же там только ноги и столы сняты и можно пощупать? Помогите выбрать сверлильный станок А вот это качественный и симпатичный китайский станочек.И небольшой.И работает он из коробки как надо.Но он уже как бы промышленный и подороже-около 30 тыр.Так что не лезет в бюджет…

Сообщение отредактировал Технофил: 21 June 2015 — 01:09

Помогите выбрать сверлильный станок Beardpower, китайский если и развалится, то так же и починится.Там нечему ломаться.Ну сгорел мотор-поставили от стиралки например и все .Люфты захотели и убрали.Все уже придумано.Главное он из стали и чугуна хоть и фигового.Да и на стали,если не сверлить им отверстия на 20мм ему ничего не будет.На алюминии и пластике он почти вечен А бош-это фактически электродрель сделанная за одно целое со стойкой.Все несущие детали в основном алюминий и пластик.Да еще шумный коллекторный мотор как у дрели…

Beardpower, там именно сняты ноги и столы.Голова с пинолью в сборе-все можно пощупать

Помогите выбрать сверлильный станок Технофил, ага, этот станок даже по размерам то, что надо, но жаба не позволит столько тратить) С бошом всё понятно тоже Буду очень благодарен, если засоветуете ещё станок или фирму проверенную, которые хотя бы слегка отрываются в качестве в своём ценовом диапазоне Если тысяч за 10, то вообще супер! Помогите выбрать сверлильный станок Beardpower, а из советских под ваши задачи подойдет вот это-2СС1М https://www.chipmaker…ttach_id=464248 Он не больше китайской сверлилки но качество внушает. Есть еще конечно малыши 2Г103П и С155 ,но они не рассчитаны на 12мм отверстия.Хотя по силумину потянут-но я бы их больше 6 мм не мучил…

Сообщение отредактировал Технофил: 21 June 2015 — 01:21

Помогите выбрать сверлильный станок

Технофил, я думаю всё же лучше из новых, всё таки дома будет стоять и внешний вид хотелось бы более-менее приятный)

Помогите выбрать сверлильный станок Beardpower, а вообщем подумайте,может стоит убить жабу?Ведь тот станочек что на фото за 30тыр- однозначно вещ!Если бы я хотел просто сверлить и чтобы было приятно работать -я бы купил его… Я не покупаю его только потому,что мне как раз интересно собирать из разного металлолома всякие механизмы в том числе мелкие станочки… Из дешового китая: практически все они делаются на одних и тех же заводах и только красятся в разные цвета.Я бы только однозначно не брал,то что продается в местах типа Леруа-Мерлен по акциям за 2-3тыра.По ощущениям что то типа Прораб -это худшее из китая.Все остальное-смотрим конкретный экземпляр Помогите выбрать сверлильный станок

Технофил (21 June 2015 — 01:19) писал:

Beardpower, а из советских под ваши задачи подойдет вот это-2СС1М

2СС1М из маломощных советских один из лучших. Берите, не пожалеете, на Avito регулярно проскакивают. Можно найти практически новый, на производстве такие не использовали, стояли у людей по домам. По сравнению с ним китайский той-же мощи просто кака. 2сс1м мой первый настольный сверлильный, купил лет 20 назад по объявлению, до сих пор как новый. И весит немного, где-то килограмм 60, для дома самое то (двигатель опять же однофазный на 220в)..

Сообщение отредактировал Vlad_68: 24 June 2015 — 18:57

www.chipmaker.ru

Как выбрать сверлильный станок

Сверлильный станок – это универсальный инструмент, потребность в котором остро ощущается вне зависимости от вашей сферы деятельности. Будь то столярная, слесарная или широкопрофильная мастерская, рано или поздно мастер сталкивается с необходимостью просверлить отверстие в самых разнообразных материалах, начиная от деревянных заготовок и заканчивая металлическими изделиями. Чем бы вы не занимались, такому станку обязательно найдется применение! Мастерам, работающим, например, с деревянной мебелью, такой инструмент необходим для крепежа фурнитуры, а мастерам по металлу – для создания отверстий, в которые будут вкручиваться болты и шурупы. Каждый профессионал своего дела знает, что без сверлильного станка достичь ювелирного качества работы практически невозможно.

Выбор правильного инструмента зависит от многих факторов, которые обязательно нужно учесть при покупке. Например, часто мастерские находятся в домашних условиях или гаражах, реже – в специально отведенных для такой деятельности помещениях. Наличие свободного пространства при этом встаёт острым вопросом, который решается правильным подбором габаритов оборудования. При этом следует не забывать также и о таком важном факторе, как производительность станка, которая сильно разнится в зависимости от той или иной модели с определенными габаритами, мощностью и рядом других параметров. Кстати приобрести сверлильные станки и другое оборудование можно здесь.

Какой материал используется в вашей сфере деятельности?

Подбор оборудования в первую очередь отталкивается от того, какой род деятельности вы ведете. Например, для столярной мастерской не столь важна мощность, сколько габариты. Детали мебели, скорее всего, не слишком тверды, но достаточно велики в размерах и могут попросту не поместиться на маленьком станке. В случае, если вы работаете с твердыми металлическими пластинами, то, помимо размеров станка, нужно учитывать также его мощность. Инструмент с мощностью от 1 кВт и выше отлично справится даже с толстыми деталями, что делает его отличным выбором для слесарных мастерских.

В зависимости от габаритов материала, с которым вы работаете, существуют самые разнообразные виды станков. Например, существуют напольные модели со столом, который при необходимости может раздвигаться, что увеличивает рабочее пространство в два, а то и в три раза. Это не только упрощает работу с длинными деталями, но и даёт полную уверенность в том, что работа будет максимально удобной вне зависимости от размера заготовки.

В каких условиях будет проводиться работа?

В зависимости от того, в каком помещении проводятся работы, существуют модели под домашнюю (220 В) и промышленную электросеть (380 В). Будьте внимательны при подборе станка по этому параметру, ведь трехфазные двигатели, подключенные к двухфазной сети, могут стать причиной перепадов напряжения.

Как часто будет использоваться станок?

В зависимости от объемов работы существует два вида эксплуатации: постоянный и периодический. В первом случае ваше оборудование отрабатывает по несколько часов подряд без остановки, а во втором – включается лишь пару раз в день на несколько минут. Для первого варианта использования лучше ориентироваться на технику, которая рассчитана на производственную эксплуатацию дабы избежать постоянного ремонта и необходимости в частой профилактике.

Насколько важно удобство?

В зависимости от цены сверлильного станка, на выбор предоставляются как простые модели с минимум удобств, так и оборудование с дополнительными удобствами. Например, с ручкой скоростей, которая значительно повышает удобство и безопасность эксплуатации. Среди других параметров комфорта можно выделить облегченный корпус, наличие светового прицела и целый ряд других преимуществ.

postroy-prosto.ru

Отзывы о сверлильных станках

На этой странице мы публикуем рейтинг и отзывы покупателей о сверлильных станках: пользователи, успевшие на своем опыте оценить плюсы и минусы конкретной модели, делятся с вами собственным мнением. Надеемся, что их комментарии будут вам полезны.

Сортировать по: Популярности Рейтингу Возрастанию цены Убыванию цены Количеству отзывов

Отображать по: 20 40 60

• Отзывы о сверлильном станке Jet JDP-8L 10000355M
• Отзывы о сверлильном станке на колонне Proma Е-1720F/400 25401702
• Отзывы о сверлильном станке Кратон DM-16/500 4 02 04 008
• Отзывы о сверлильном станке Jet JDP-10L 10000375M
• Отзывы о сверлильном станке Proma VR-6DF/230 25006230
• Отзывы о сверлильном станке Кратон DM-16/450 4 02 04 009
• Отзывы о вертикально-сверлильном станке Jet JDP-10 10000350M
• Отзывы о сверлильном станке Калибр СС-13/400А 00000057331
• Отзывы о радиально-сверлильном станке Jet JDR-34 10000390M
• Отзывы о вертикально-сверлильном станке СОРОКИН 20.510
• Отзывы о сверлильном станке с тисками Энкор Корвет-45 90450
• Отзывы о радиально-сверлильном станке Jet JDR-34F 10000395M
• Отзывы о вертикальном сверлильном станке с тисками СПЕЦ ССВ-350
• Отзывы о сверлильном станке Sturm BD7037
• Отзывы о сверлильном станке JET JWDP-12 716000M
• Отзывы о вертикально-сверлильном станке Jet JDP-15 10000370M
• Отзывы о сверлильном станке Bosch PBD 40 0603B07000
• Отзывы о промышленном сверлильном станке Proma BZ-25B/400 25004128

отзывы о сверлильных станках по производителям

www.vseinstrumenti.ru

Виды Т-образных станков: закрытый, открытый, косой

За более чем вековую историю существования безопасных т-образных станков, появилось всего три их принципиальных разновидности. Отличаются они строением головки станка: закрытой, открытой или косой.

Самая безопасная и от этого наиболее распространенная форма строения головки — с закрытым гребнем (он же прямой срез, он же closed comb). При таком строении гребенка выступает намного дальше лезвия, что обеспечивает более мягкое бритье и меньшую вероятность порезов. Станки с закрытой гребенкой более снисходительны к ошибкам, поэтому их чаще всего рекомендуют в качестве первой бритвы для новичков. В преимуществе, как часто бывает, кроется и основной недостаток — добиться идеально-чистого бриться с таким станком немного сложнее, чем с открытым, и для этого требуется больше проходов.

Т-образные станки Muehle R41 (слева, с открытым срезом) и Muehle R89 (справа, с закрытым срезом)Т-образный станок Muhle R89, closed comb, хром

Обычно (но не всегда) станки с открытым срезом более агрессивны, они обеспечивают больший контакт лезвия с кожей и как следствие — более чистое бритье за меньшее число проходов. При этом такие станки более требовательны к технике бритья и при невнимательном использовании могут травмировать кожу. Ввиду своего строения, станки с открытой гребенкой меньше забиваются и способны более эффективно справляться с длинной щетиной.

Т-образный станок Muehle R41, open comb, хром

В станках с косым срезом, головка скручивает лезвие винтом. Такой станок срезает волос под углом, что физически более эффективно (вспоминаем гильотину).

И хотя зачастую станки с косым срезом (сланты) бывают более агрессивными, чем закрытые и даже открытые, встречаются и исключения. Обычно Slant bar не рекомендуют новичкам, т. к. они особенно остры и требовательны к правильной технике, но существуют и достаточно мягкие, например, знаменитый Merkur 37 °C.

Merkur 37 °C Slant BarТ-образный станок Merkur 37 °C Slant

Вопрос выбора типа станка актуален только для новичков влажного бритья. Опытные пользователи часто предпочитают держать в своем арсенале станки всех типов, на разный случай и настроение.

По большому счету, главным параметром при выборе является не тип гребенки, а агрессивность станка и его способность прощать мелкие ошибки в технике. Чтобы с первых же шагов не разочароваться в классическом влажном бритье, новичкам рекомендуется выбирать средние по агрессивности станки: Muehle R89 или Muehle Rocca, Merkur 34 °C или Merkur 37 °C,

Т-образный станок Muhle R89, closed comb, хромТ-образная бритва MUEHLE ROCCA, сталь, черный акцент, closed combТ-образный станок Merkur 34 °C HDТ-образный станок Merkur 37 °C Slant

Хороший вариант для новичка — выбрать регулируемый станок. Такие бративы позволяют наращивать агрессивность по мере становления опыта. Самые оптимальные модели, которые подходят и новичку, и опытному пользователю: Rockwell 6 °C/6S или Model T, а также Merkur Futur или Progress.

14 товаров / Регулируемые т-образные станки

25 бритв, которые должен испытать каждый бритвоманьяк

В этой подборке вы найдете список т-образных бритв, которые должен хотя бы раз в жизни испытать каждый ветшейвер.

Это список классических станков, которые по каким-то причинам можно назвать необычными, яркими или крутыми. Поехали!

1. Muhle R41

Это один из самых агрессивных станков на рынке. Бритва относится к категории open comb или tooth comb. Открытая голова обеспечивает запредельную эффективность, а также возможность брить длинную щетину. Но дело даже не в чистоте бритья. R41 гарантирует владельцу острые ощущения. Вылет лезвия в этом станке такой, что бритье максимально приближено к использованию опаски.

Одна из самых агрессивных бритв на рынке Muhle R41

Кстати, MUHLE R41 из тех станков, которые получили прозвище. Его называют The Beast или «Зверь».

2. Phoenix Alpha Ecliptic Slant

Этот станок заинтересует ценителей слантов. Он примечателен не только необычным внешним видом. По словам производителя, Alpha Ecliptic — современная версия старинного косореза Walbusch & Sohnes Humpback Razor. Эффект сланта в нем достигается не скручиванием лезвия, а его косым расположением по отношению к плитам.

Производитель утверждает, что современные лезвия с тефлоновым или платиновым покрытием не приспособлены к скручиваю. Якобы покрытие не выдерживает такого воздействия, из-за чего резко ухудшаются свойства режущей кромки.

Слант в стиле стимпанк

Станок доступен в двух вариантах изготовления: бакелит и алюминий.

3. Rockwell 6S

Это не бритва, а целых шесть бритв в одной. Это возможно благодаря уникальной конструкции трех сменных плит станка. Каждая из них имеет номера с двух сторон: 1-3, 2-4, 5-6. В зависимости от выбранной стороны станок обеспечивает шесть уровней агрессивности. Самая мягкая плита — № 1, а самая агрессивная — № 6. Благодаря наличию шести режимов бритья каждый бритвоманьяк найдет для себя подходящий вариант.

Rockwell 6S

Станок доступен в стальном исполнении и в варианте ZAMAK. Первый называется 6S, а второй — 6C.

4. Gillette Tech и его клоны

Это винтажный станок производства «Жиллетт», который выпускался с первой половины XX века. Бритва имеет очень простую конструкцию. Она считается очень мягкой, поэтому подходит для ежедневного бритья.

Настоящий Gillette Tech можно купить с рук у ценителей или на интернет-барахолках. Также в продаже есть клоны Tech, например, пластиковый советский станок «Спорт-14» или металлические бритвы современных производителей. Кстати, недорогой Lord 122 — тоже клон Gillette Tech.

Советский пластиковый клон Gillette Tech с армейских складов

5. Merkur Progress

Уважающий себя бритвоманьяк обязательно должен испытать регулируемый станок. Merkur Progress — отличный повод это сделать. Простая и надежная конструкция, относительно невысокая стоимость, возможность менять степень агрессии, — это характеристики Merkur Progress.

Merkur Progress

6. Fatip Piccolo

Т-образный станок из латуни с защитным напылением из никеля. Бритва отличается компактными размерами, поэтому ее можно считать дорожным вариантом. Станок имеет открытую гребенку, но не отличается высокой агрессией. Piccolo — отсылка к олдскульным т-образным станкам типа Open Comb.

Малыш Fatip Piccolo

7. Muhle R89

Едва ли не самый популярный станок на рынке. Считается эталонной бритвой для начинающих ветшейверов. R89 отличается мягкостью, а также прекрасным внешним видом. Кстати, голову R89 активно используют другие производители, например, Edwin Jagger, The Bluebeards Revenge, многочисленные китайские компании. Это еще раз подтверждает качество и востребованность 89-ой модели.

Красавец Muhle R89

8. Feather Popular

Недорогой станок-бабочка от знаменитого японского производителя. Бритва имеет небольшой вес. Она поставляется в удобном пластиковом футляре, который удобно брать в дорогу. Станок ближе к мягкому, поэтому его рекомендуют для ежедневного использования. Невысокая стоимость Feather Popular делает эту «тэшку» привлекательной для тех, кто впервые пробует классическое бритье.

Станок-бабочка Feather Popular

9. RazoRock German 37 Slant

Это улучшенная версия сланта Merkur 37c. В отличие от оригинала, канадская копия трехсоставная, а не двухсоставная. Бритва поставляется с ручкой из нержавеющей стали. Голову можно использовать с любой стандартной ногой. Главное улучшение канадского станка по сравнению с немецким — решение проблемы с выравниванием лезвия. Также German 37 Slant бреет чуть агрессивнее по сравнению с Merkur 37c. Огромный плюс станка — невысокая стоимость.

Вариант сланта 37c от канадского производителя RazoRock

10. Wunderbar slant

Еще один косорез от канадского производителя RazoRock. Бритва сделана из нержавеющей стали марки 316 L. Станок отличается скрытой агрессией. Во время бритья она не ощущается, но неосторожные движения или чрезмерное давление приводит к травмам. Лезвие в голове Wunderbar сильно скручивается. За счет этого повышается эффективность бритья.

Слант Wunderbar

11. Merkur 34C

Это любимый станок известного американского видеоблогера Nick Shaves. Станок сделан из сплава. Он двухсоставной. Бритва с закрытым гребнем, подходит для ежедневного использования. Короткая ручка обеспечивает Merkur 34C сбалансированность и компактность.

Двухсоставной станок Merkur 34C

12. Phoenix Bakelite Slant

Еще один замечательный слант из бакелита. Эта бритва — клон винтажного немецкого сланта Fasan. Станок имеет изюминку: это косорез с открытой гребенкой. Благодаря этому он считается агрессивным и даже кровожадным. Зато бритва справляется со щетиной любой длины или даже с бородой. У станка есть маленькая проблема: с установкой лезвия придется повозиться.

Бакелитовый слант от Phoenix

13. Fine Superlite Slant

Третий пластиковый косорез в подборке. Эта бритва отличается невысокой стоимостью, но это не главная ее фишка. Геометрия головы сланта от Fine очень похожа на геометрию головы Wunderbar. Если сомневаетесь, подойдет ли вам дорогой Wunderbar, испытайте сначала бритву из пластика.

Пластиковый слант Fine

Кстати, эта же бритва доступна в алюминиевом исполнении. Только цена у алюминиевого сланта такая же, как у стального «Вундербара».

14. iKon ShaveCraft 101

Это уникальная бритва с претензией на универсальность. Она сочетает типы головы open и closed comb. То есть с одной стороны у iKon ShaveCraft 101 гребенка, а с другой закрытая гарда. Поэтому покупатель получает сразу две бритвы в одной.

Знатоки рекомендуют использовать гребенку для сбривания длинной щетины. А закрытая сторона подойдет для ежедневного использования на короткой щетине. Голова станка изготовлена из авиационного алюминия, а ручка из стали.

Бритва с гребенкой и закрытой гардой одновременно

15. Ming Shi

Да, вы не ослышались. Это китайский станок. Примечателен он тем, что представляет собой точную копию регулируемой бритвы Merkur Futur из Германии. Кстати, сделан Ming Shi качественно. Далеко не каждый ветшейвер с ходу отличит немецкий станок от китайского. А вот разница в цене этих продуктов существенная. Поэтому многие бритвоманьяки тестируют Ming Shi, чтобы понять, как работает станок с регулированием агрессии.

Ming Shi — китайский клон Merkur Futur

16. Schick Premium

Бюджетный станок. Многие мужчины используют его в качестве первой классической бритвы. Это пластиковая «тэшка» с металлической вставкой в ручке. Schick Premium относится к мягким станкам, которые можно использовать каждый день. Он относительно легкий, поэтому может считаться дорожным вариантом бритвы.

Бюджетный пластиковый станок

17. Советский регулируемый станок

Настоящий бритвенный гик должен попробовать какой-то из винтажных регулируемых станков родом из СССР. Советские предприятия выпускали бритвы «Консул», «Идеал», «Рубин» и другие. К слову, станок «Консул» благодаря отличному качеству пользуется спросом в том числе на зарубежных форумах о классических бритвах.

Винтажная советская бритва

18. ATT Calypso Aluminium

Станок из верхнего ценового сегмента. Бритва примечательна необычным внешним видом и высоким качеством изготовления. Имеет три сменные плиты, которые обеспечивают разные режимы бритья. Самая мягкая плита имеет гэп 0,25 мм, а самая агрессивная — 0,91 мм.

Алюминиевый станок с тремя плитами

19. «Алмаз»

Еще один винтажный станок родом из СССР. Бритва относится к типу «слант» или «косорез». У станка короткая ручка, что обеспечивает сбалансированность. Еще одна отличительная черта «Алмаза» — сильная кривизна головы, которая обеспечивает выраженное скручивание лезвия. По внешнему виду голова советской раритетной бритвы напоминает Fine и Wunderbar. Но ценители утверждают, что бреет «Алмаз» очень мягко.

У станка есть важный недостаток: купить его можно только с рук на барахолках. Соответственно, сохранность бритвы и хотя бы удовлетворительное состояние никто гарантировать не может.

«Алмазы» в прямом и переносном смысле иногда встречаются на интернет-барахолках

20. Muhle Rocca

Это станок из стали с декоративными вставками на ручках. Отличительные черты бритвы: эстетичность, высокое качество изготовления. Станок занимает промежуточное положение по эффективности бритья между R89 и R41.

Muhle Rocca — стальной красавец

21. Timeless Master Kit

Это бритвенный набор из категории «цена не имеет значения». В него входят две плиты (с открытой и закрытой гребенкой), одна крышка, ручка и подставка для бритвы. При покупке можно выбрать агрессивность плит, которые определяются зазором лезвия или гэпом. Аксессуар выполнен из титана.

Timeless: бритва из титана

22. Mongoose SE

Список был бы неполным без хотя бы одного станка Single Edge. SE-бритвы дают совсем другой опыт бритья, поэтому их некорректно сравнивать с DE-станками. Тем не менее попробовать бритву этого типа стоит. Если цена стального «мангуста» смущает, обратите внимание на относительно недорогой Black Hawk от RazoRock.

Станок типа single edge Mongoose SE

23. RazoRock Baby Smooth

Это уникальная бритва для ежедневного использования. Ее разрабатывали специально для мужчин с чувствительной и проблемной кожей. Станок изготовлен из алюминия и покрыт декоративным напылением.

Бритва RazoRock Baby Smooth для чувствительной кожи

24. Blackbird Razor

Бритва американского производителя отличается эстетичностью и качеством изготовления. Станок доступен в двух вариантах: с открытой и закрытой головой. Оба имеют агрессивность выше средней. Вариант с закрытой головой 7 баллов по десятибалльной шкале, а с открытой головой — 7,5 баллов. Изготовлен из нержавеющей стали марки 303 L.

Бритва Blackbird

25. Шаветта Bluebeards Revenge

Эта шаветка — хороший вариант для тех, кто хочет попробовать отличное от классических станков бритье. Шаветты максимально приближены к опасным бритвам по технике использования. Поэтому недорогой продукт от британского бренда поможет понять, стоит ли пользоваться опасками.

Шаветка от «Синей бороды»

Говорят, кто не научится безупречно бриться всеми перечисленными станками, не может считаться настоящим ветшейвером и ценителем классического бритья. Поэтому покупайте сразу все станки и тренируйтесь.

Стоп, стоп, стоп. Не ругайтесь и тем более не спешите продавать почку ради покупки всех станков. На самом деле настоящему ценителю достаточно одной бритвы. И она не обязательно должна быть самой дорогой или редкой. Реплика по поводу настоящего ветшейвера — просто шутка.

Брейтесь любимым станком и наслаждайтесь процессом. А эту подборку рассматривайте в качестве источника идей на случай, если возникнет непреодолимое желание испытать какой-то новый станок. Возможно, одна из перечисленных бритв придется вам по душе.

Автор: Дмитрий Дементий

Как выбрать токарный станок. Типы станков. Поставка в Санкт Петербург

Оглавление:

Однозначный и неоспоримый факт, что токарные станки предназначены для механической обработки тел вращения. В каждом учебнике написано, что они позволяют обрабатывать цилиндрические, конические, сферические поверхности, нарезать различные виды резьбы, а также выполняют сверление, расточку, отрезание заготовки и подрезку торца.

На современном этапе развития станкостроения все токарные станки можно разделить на два основных вида: универсальные станки и станки с ЧПУ.

Универсальные токарные станки — самая распространенная группа токарных станков. Основным достоинством универсальных станков является их невысокая стоимость, достигаемая простотой конструкции и возможностью производить несерийную обработку 1-2 детали. Все операции на универсальном станке токарь выполняет вручную, что достаточно часто сказывается на качестве и точности получаемой детали. Единственным способом повысить качество продукции, производимой на универсальном станке, и облегчить работы токаря является установка УЦИ (устройство цифровой индикации). В последние несколько лет пошла тенденция к подмене понятий: универсальными все чаще стали называть простые станки с ЧПУ, с прямой станиной.

Во второй половине 20 века на смену классическим универсальным станкам пришли токарные станки с ЧПУ. Все последнее десятилетие их доля неуклонно растет. Это обусловлено относительной простотой эксплуатации станков с ЧПУ при их широких технологических возможностях, а также уменьшением выпуска абитуриентов по специализации токарь. Нужно отметить и высокую степень автоматизации производства при их применении, что также объясняет их растущую долю в станочном парке современных металлообрабатывающих предприятий. Станки с ЧПУ выполняют обработку при помощи управляющей программы, что позволяет получать более точные и качественные детали при высокой производительности. В настоящее время универсальные станки уступают место станкам с ЧПУ, поскольку даже самый недорогой станок с ЧПУ превосходит аналогичный универсальный станок по всем показателям, при относительно невысокой стоимости. Да и невозможно представить использование противошпинделя, приводного инструмента или оси Y на станке с ручным управлением.

Тверской станкостроительный завод уже более 20 лет работает в сфере станкостроения и производит металлорежущие станки токарной группы. На текущий момент в рамках стратегии развития предприятия мы выбрали производство именно токарных станков с ЧПУ и токарных обрабатывающих центров (токарно-фрезерных станков), как наиболее перспективных в машиностроении.

С чего начать подбор станка? Типы токарных станков.

В начале любого дела лежит идея. Когда вы только задумались о необходимости приобретения станка, нужно ответить на вопрос – что я планирую на нем изготавливать? Или, имея потенциальный заказ, надо понять, на каком оборудовании и за какой срок его можно выполнить. От этого зависят самые основные, базовые параметры станка. Еще в советское время в зависимости от применения среди токарных станков по металлу (группа 1) выделили несколько типов.

Автомат/Полуавтомат (тип 0-2)

В определенном смысле — предшественники станков с ЧПУ. Токарные копировальные полуавтоматы используются для обработки деталей сложной формы. Заготовки на таких станках обрабатывают одним или несколькими резцами. При обработке резцы могут перемещаться в продольном и поперечном направлениях в соответствии с профилем копира или эталонной детали. На текущий момент копировальное устройство заменила система управления. Добавились возможность обработки в нескольких шпинделях, большое количество используемых приводных и статичных инструментов, податчики прутка и ловители деталей.

Токарные автоматы целесообразно использовать в крупносерийном и массовом производстве деталей небольшого размера. Время на переналадку зачастую кратно превышает время выпуска одной детали.

Револьверные токарные станки (тип 3)

Рассчитаны на обработку деталей серийно из штучных заготовок или пруткового материала. Свое название данная группа станков получила благодаря применению револьверной головки, предназначенной для установки режущего инструмента. Она устанавливается на суппорт, который, в свою очередь, установлен на направляющие станины. Инструменты располагаются в определенной последовательности в зависимости от технологической карты обработки конкретной детали. Револьверные головки могут быть с вертикальной или горизонтальной осью вращения.

На текущий момент практически полностью заменены токарными автоматами или токарными станками с ЧПУ

Лоботокарные станки (тип 5)

Применяют для обработки заготовок, диаметр которых намного превышает их высоту (шкивы, железнодорожные колеса, маховики). Поверхность обработки может быть как цилиндрической, так и конической. Есть возможность протачивать канавки, обрабатывать торцы.

Планшайба, диаметром до 4 метров, расположена вертикально, задняя бабка отсутствует. Станки для обработки особо крупных деталей состоят из двух частей, расположенных на разных основаниях: суппорт расположен обособленно. Планшайба у них имеет специальную выемку для закрепления заготовок с размерами, превышающими ее диаметр.

Токарные многорезцовые станки (тип 6)

В отношении этой группы зачастую происходит подмена понятий: часто весь тип станков называют по самому распространенному виду станков — токарно-винторезному.

Станки этой группы являются самыми распространенными и широко применяемыми. Они используются в основном в единичном и мелкосерийном производстве. Предназначены для выполнения всех основных токарных работ, включая нарезание резьб резцом. Ось вращения детали расположена горизонтально. Принцип работы, конструкция и элементы станков практически однотипны. Среди советских токарно-винторезных станков наиболее известен 1А62 производства завода «Красный пролетарий». На некоторых заводах еще работают «трофейные» экспонаты из Германии, и часто возраст токаря близок к возрасту станка.

Токарные станки специализированные (тип 7)

предназначены для выполнения специфичных операций, чаще в рамках производственной линии.

Токарно-затыловочные станки

Интересны только студентам и предпенсионным преподавателям. Более подробно можно почитать на других ресурсах

Карусельные токарные станки (тип 9)

используются для токарной обработки тяжелых заготовок большого диаметра и относительно небольшой высоты. Ось вращения детали расположена вертикально, что позволяет выполнить обработку деталей диаметром до 20 метров и весом заготовки аж до 560 тонн. Данные станки способны выполнять точение и растачивание цилиндрических и конических поверхностей, подрезать торцы, прорезать канавки.

Основным узлом карусельного станка является планшайба с вертикальной осью, на которую устанавливается заготовка. В зависимости от диаметра планшайбы карусельные станки бывают одностоечные или двухстоечные. На стойках располагаются суппорта, с резцедержками и режущим инструментом для обработки деталей.

Классическим примером токарно-карусельного станка можно считать станок 1510 производства «Краснодарского станкостроительного завода Седин».

 

Соединяя номер группы токарных станков — 1 и тип станка, например 6, получаем маркировку станка по классификации ЭНИМС. Буква может обозначать модификацию или производителя станка. То есть 16 – это токарный многорезцовый станок. Следующие по порядку цифры будут обозначать типоразмер заготовки, а именно ее максимальный диаметр обработки над станиной.

Тип станка следует выбирать исходя из производственных задач (размера и веса заготовки и готовой детали, материала заготовки, технологической сложности и выпускаемого количества за период времени).

Даже для изготовления штучных деталей целесообразно приобрести станок с ЧПУ, для серийного производства – этот вопрос даже не обсуждается. Особняком стоит ситуация, когда станок выступает частью производственной линии. Такой станок от серийного будет отличать механизированный патрон, возможно применяемая револьверная головка и оснастка, а также возможность управления и контроля защитными дверями – для подачи заготовок и удаления из зоны обработки частично (если дообработка будет сделана на другом станке) или полностью обработанной детали. В последнее время при такой технологической схеме станкостроители закладывают возможность подключения роботизированной ячейки к серийному станку.

Выбираем станок

Если еще на этапе бизнес-плана вы понимаете, что вам необходим станок для серийного производства, для производства деталей достаточно высокой точности и с минимальным участием человека, то ваш первоочередной выбор должен быть сделан в пользу станка с ЧПУ.

Параметры изготавливаемых деталей

Далее необходимо определиться с размером этих деталей. Длина заготовки задает основной параметр станка – расстояние между центрами (РМЦ станка). Это расстояние равно наибольшей длине детали, которая может быть установлена на данном станке при смещении задней бабки в крайнее правое положение (без свешивания) и минимальным вылетом пиноли. При этом оказывать влияние на максимальные размеры обработки на конкретном станке может изменение количества инструментов в револьверной головке (4, 8, 12), изменение диаметра патрона или типа установленных кулачков, применение люнетов и тип вращающегося центра. Поэтому данный параметр всегда стоит выбирать с запасом, с расчетом на нестандартные заказы, либо на развитие вашего производства.

Но стоит помнить, что с увеличением РМЦ растут и габариты станка, требуя больше производственных площадей. Чем больше РМЦ, тем больше должна быть масса и габариты станины, чтобы эффективно бороться с деформациями и вибрациями при обработке. Т.е. иногда экономически выгоднее оказывается некоторые габаритные заказы отдавать «на сторону», выигрывая в занимаемой станком площади и экономя некоторую сумму от покупки станка с минимальным РМЦ в модельном ряду.

Вторым по значимости параметром является высота центров. Этот параметр определяет максимальный диаметр обработки и показывает величину диаметра заготовки, которую можно провернуть над станиной и произвести обработку резцом с минимальным вылетом, закрепленным в стандартную оправку. Тут стоит учитывать, что на изменение наибольшего диаметра оказывает влияние количество инструментов в револьверной головке (8 или 12 позиций), параметры державки инструмента и диаметр установленного патрона. В таблице параметров каждого станка указываются  максимальный ди

Все токарные станки по высоте центров могут быть разделены на три группы:

• Малые станки – высота центров до 150 мм (РМЦ не более 750 мм) – ниша токарных автоматов
• Средние станки – высота центров 150-300 мм (РМЦ – 750, 1000, 1500 мм), например, ТС16, ТС20, ТС25, ТС1720
• Крупные станки – высота центров свыше 300 мм (РМЦ свыше 1500 мм)- ТС1640 и ТС1730

Третьим основным параметром станка будет тип станины. В современном токарном оборудовании можно выделить три основных вида:

• Токарные станки с ЧПУ с прямой станиной
• Токарные станки с ЧПУ с наклонной станиной
• Токарные обрабатывающие центры

Токарные станки с прямой станиной являются самыми распространенными, поскольку объединяют в себе достойное качество, производительность и долгий срок службы по доступной цене. Прямая станина позволяет выпускать токарные станки с максимальным диапазоном РМЦ и высотой центров. Такие модели лучшим образом подойдут для обработки деталей относительно большого диаметра и длинных деталей типа вал. В модельном ряду токарных станков ЧПУ Тверского станкостроительного завода по такому принципу реализован ТС1640Ф3/4000 с РМЦ 4000 мм и максимальным диаметром обработки 800 мм.

Токарные станки с наклонной станиной имеют более высокую жесткость, скорость перемещений и вращения заготовки, шпиндель приводится в движение серводвигателем, стружка из зоны резания удаляется максимально быстро и просто (падает под собственным весом, попадает в стружкосборник и далее в тележку). Они ориентированы на средне- и крупносерийное производство деталей. При наличии устройства подачи прутка производство становится практически полностью автоматизированным. В линейке Тверского станкостроительного завода эта группа станков представлена моделью ТС1720Ф3.

Токарно-фрезерные обрабатывающие центры – это высокотехнологичное оборудование, которое смело можно отнести к последним достижениям станкостроения. Они обладают всеми преимуществами станков с наклонной станиной и при этом способны выполнять как токарную, так и фрезерную обработку при помощи приводного инструмента. Возможный функционал станка может включать противошпиндель и ось Y. Таким станкам характерны высокие показатели точности и производительности, а также минимальное участие оператора в работе, что легко позволяет организовывать многостаночное обслуживание. Его покупка целесообразна в случае серийного производства простых и сложных изделий, требующих выполнения максимально возможного количества токарно-фрезерных операций за один установ. ТС1720Ф4, ТС1730Ф4 демонстрируют наше решение для токарного обрабатывающего центра.

Выгода в деталях

Станки имеют весьма разнообразный набор комплектующих, которые в зависимости от особенностей модели и его РМЦ могут быть как в базовой комплектации, так и опцией. Для более эффективного решения производственных задач, и, как следствие, для быстрой окупаемости важно предусмотреть все необходтмые опции и не переплатить за излишние оснащение. Правильно будет постараться учесть по максимуму возможности потенциального развития вашего предприятия, так как часть опций невозможно установить на территории заказчика. Рассмотрим их подробнее.

Токарный патрон

Для закрепления заготовки на шпиндель устанавливают зажимное устройство – токарный патрон. Патрон необходим для проведения практически всех токарных операций и входит в обязательный комплект поставки. Токарные патроны бывают механическими и механизированными.

Наиболее распространенный класс патронов — механические,  зажим заготовки в патроне производится в ручную, например за счет перемещения кулачков ключом. Патроны разделяются на кулачковые, поводковые и цанговые. Первая группа делится на самоцентрирующиеся (обычно с 3 кулачками) и несамоцентрирующиеся (количество кулачков может быть 2, 4 или 6). Шестикулачковые патроны используются реже всего.

К механизированным патронам относят пневматические, гидравлические, электрические. Все эти модели направлены на автоматизацию процесса зажима-разжима заготовки с заданным усилием. Гидравлические патроны чаще используются на станках с диаметром патрона больше 200 мм (диаметры импортных патронов указаны в дюймах 6, 8, 10, 12, 15 и далее дюймов). Пневматические патроны применяются на токарных автоматах. Цанговые патроны служат для зажима прутковой заготовки относительно небольшого диаметра. Электрические патроны не получили широкого распространения из-за своей не очень высокой надежности, величины усилия зажима и ограничений по скорости вращения шпинделя.

Кроме того, патроны бывают сквозные и закрытые. Патроны сквозного типа могут пропускать через себя заготовку, что позволяет использовать автоматический податчик прутка (барфидер). Тверской станкостроительный завод устанавливает только сквозные патроны, так как удобство эксплуатации перекрывает небольшую разницу в цене.

Необходимо обратить внимание, что диаметр отверстия в шпинделе с механическим патроном – всегда больше отверстия в гидравлическом патроне. Это обусловлено применением тяги, с помощью которой осуществляется передача усилия от цилиндра зажима/разжима для перемещения кулачков.

Тип и размер патрона выбирают в зависимости от формы заготовки. Определяя диаметр устанавливаемого патрона, стоит помнить, что он оказывает влияние и на возможный диаметр заготовки, и на удобство ее закрепления. Кроме ограничения по максимальному диаметру — существует и минимальный диаметр, зажимаемый в стандартных кулачках патрона. Надо учитывать, что чем больше диаметр патрона — тем большего диаметра будет минимальный зажимаемый диаметр. Данные ограничения можно частично устранить использованием специализированных кулачков.

В базовой комплектации станки с прямой станиной Тверского станкостроительного завода комплектуются токарным трехкулачковым самоцентрирующимся патроном, изготовленным из стали. В отношении формы зажимаемой заготовки он является практически универсальным, требует минимальной переналадки при смене диаметра заготовки. Сменные кулачки позволяют зажимать различные вариации заготовок. Материал патрона и кулачков, при своевременном техническом обслуживании, длительное время обеспечивает точность крепления обрабатываемых заготовок.

Структуру, основные узллы токарного патрона можно детально рассмотреть в видеоролике

.
Подробнее прочитать про виды токарных патронов в статье

 

Револьверная головка

Одним из ключевых значений, влияющим на функциональные возможности станков с ЧПУ, является тип применяемой револьверной головки.

Револьверная головка служит для крепления оправок резцов и может одновременно вмещать 6, 8, 12, реже больше инструментов. Устанавливать в каждую позицию можно резцы, сверла, метчики, приводной инструмент и т.д. Увеличение количества мест для крепления инструмента с одной стороны позволяет производить многоинструментальную обработку, но с другой, зачастую, приводит к уменьшению сечения оправки. В большинстве случаев конструкция головки и осей подач позволяет обрабатывать деталь в осевом и радиальном направлении к оси заготовки.

Токарные револьверные головки различаются системами крепления инструмента. Самый простой способ – это при помощи клинового блока. Наиболее распространены системы VDI и BMT. Каждая из них имеет свои преимущества. Принято считать, что BMT лучше в жесткости крепления блока к револьверной голове за счет закрепления 4-мя болтами, а при системе VDI смена инструмента проще и значительно быстрее.

При подборе головки нужно помнить, что она производит смену установленных инструментов и их перемещение по программе, что позволяет производить необходимые технологические операции без переустановки заготовки. Поэтому важно, чтобы она делала это за минимальное время, то есть по кратчайшему расстоянию. Это в значительной мере снижает общее время обработки и повышает производительность.

После скорости смены активного инструмента, также важным является возможность подачи СОЖ с индивидуальной регулировкой под каждый вылет режущего инструмента. Это обеспечит лучшее теплоотводение и качественный отвод стружки.

В гнезда револьверной головки, в свою очередь, могут вставляться оправки и приспособления для выполнения конкретных операций на детали. Оправки – для неподвижного (статичного инструмента) и для вращающегося.

• Фрезерная приводная головка – осевая, угловая и с регулируемым углом
• Резьбонарезная головка
• Вихревая головка
• Накатная головка
• Многорезцовая, т.е. в одной позиции может находиться 2 гнезда под инструмент

Отдельное внимание уделим револьверной головке с приводным инструментом. Именно она и делает токарный станок с ЧПУ токарно-фрезерным обрабатывающим центром. Ее конструкция предполагает наличие собственного двигателя для приведения в движение в устанавливаемых приводных блоках специализированного инструмента (сверла, метчики, фрезы). Приводная головка позволяет использовать вращающийся инструмент в радиальном и аксиальном направлении. При этом стоит обратить особое внимание, чтобы при установке в позиции инструменты и оправки не мешали друг другу и не возникало возможности столкновения с узлами станка или деталью. Замена оправок осуществляется вручную. Для осуществления полноценных операций фрезерования, сверления и нарезания резьбы важно наличие высокоточного датчика контроля положения, который реализует так называемую ось С. Он осуществляет позиционирование шпинделя на заданный в программе угол с высокой дискретностью в обоих направлениях и обеспечивает отсутствие влияния люфтов кинематики на точность позиционирования.

Свои токарные станки в базовой комплектации мы оснащаем револьверными головками с непосредственным креплением прямоугольных резцов в диск (например, в ТС16А16Ф3, ТС16К20Ф3, ТС1640Ф3), 8 и 12 позиционными головками под крепление оправок VDI40 и VDI30 соответственно (в станках ТС1625Ф3, ТС1720Ф3) и 12 позиционной револьверной головкой с возможностью применения приводного инструмента (на токарный обрабатывающий центр ТС1720Ф4). Опционально, под нужды заказчика, возможна установка револьверной головки VDI50 на 8 позиций на ТС1640Ф3.

Подробнее о других разновидностях РГ можно прочитать в отдельной статье

 

Задняя бабка

Задняя бабка токарного станка с ЧПУ — это узел, который служит для фиксации обрабатываемой заготовки при помощи упорного или вращающегося центра и, по сути, является второй опорой для вращающейся заготовки. Зачастую ее применяют при обработке длинной и тяжелой детали, поджимая заготовку со второй стороны, создавая усиленную ось вращения и уменьшая возможные отклонения от оси вращения.

Для этого в конструкции упорной бабки есть пиноль. В ее левом торце имеется коническое отверстие, служащее для установки и фиксации приспособлений и инструмента. Пиноль может выдвигаться и отводиться перемещением маховика, то есть ручным способом, или с помощью гидравлического или электромеханического устройства выдвижения.

Сама задняя бабка станка чаще всего перемещается также вручную оператором. На некоторых моделях станков она может присоединяться к суппорту и совместно перемещаться вдоль оси Z к месту зажима. В токарных обрабатывающих центрах задняя бабка может иметь управляемое от ЧПУ перемещение (ось W).

На некоторых моделях токарных обрабатывающих центров с наклонной станиной возможна замена пиноли на противошпиндель.

Задняя бабка входит в стандартную комплектацию любого токарного станка, производимого Тверским станкостроительным заводом.

Система ЧПУ

Система числового программного управления — это центральный элемент управления станка. По мере развития на рынке комплектующих выявились несколько наиболее распространенных систем ЧПУ, которые, в комплекте с моторами и приводами подач, можно устанавливать на металлообрабатывающие станки с ЧПУ. На российском рынке наибольшее распространение получили бренды Siemens, Fanuc, Балтсистем, Модмашсофт.

Основным отличием систем ЧПУ для рядового владельца станка с ЧПУ будет заключаться в умении оператора на нем работать. Легче учиться работать на популярных системах, их интерфейс, даже на разных моделях стоек ЧПУ, всегда будет знаком большему числу специалистов. Кроме того, распространенность и наличие документации этих систем упрощает их обслуживание: всегда найдется представительство или сервисный центр в вашем регионе или соседнем, чтобы оказать помощь.

Выбор нашей компании сделан в пользу систем ЧПУ фирмы Siemens, этому есть множество причин.

К отличительным особенностям ЧПУ Siemens 828 отнесем:

• Большой экран и несокращенная клавиатура, русифицированный дисплей
• панель управления выполнена в литом корпусе с износостойкой клавиатурой
• удобный процесс написания, проверки и визуализации процесса обработки на самой стойке, наличие постпроцессоров в большинстве CAM систем
• наличие возможности управления до 5 осей
• возможна работа с приводным инструментом
• интеллектуальное управление с AdvancedSurface
• поддержка графического и DIN программирования
• дополнительные циклы сименс (Shopturn, циклы измерения,…)

 

Приятные мелочи.

Завершив выбор основных параметров, формирующих, как правило, базовую комплектацию, вы навряд ли получите станок, отвечающий всем вашим требованиям. Поэтому далее стоит подробно разобраться в возможностях опционального дооснащения.

Транспортер стружки

Данный компонент уверенно доказывает свою необходимость. Прежде всего, транспортер нужен, если производственный процесс сопряжен с большим съемом металла с заготовки и, как следствие, с большим объемом образующейся стружки. Оператору остается только вовремя освобождать от накопившейся стружки тележку и, при необходимости, удалять застрявшую стружку из зоны резания. Также стружкосборник становится естественным завершением процесса автоматизации производства. Если у вас на токарном участке несколько станков работает в безостановочном режиме, то его сможет обслуживать минимальное количество операторов.

Гидростанция, механизированный патрон и пиноль задней бабки

Самым трудоёмким процессом остаётся установка заготовки и удаление готовых деталей. Механизированный патрон и пиноль задней бабки значительно облегчат и ускорят работу оператора.

В такой комплектации управление зажимом\разжимом кулачков гидравлического патрона и перемещение пиноли задней бабки может производиться с помощью педалей или с панели ЧПУ с помощью М кодов, что позволяет не только устанавливать заготовку быстрее, но и удерживать ее при этом двумя руками. Усилие зажима заготовки остается постоянным на всем протяжении работы, при этом может достигать высоких значений, что позволяет фиксировать в патроне весьма крупные и тяжелые заготовки.

Механизация перемещения кулачков патрона и пиноли становится возможной благодаря гидравлической станции, которая по средствам насоса нагнетает масло в систему и посредством электромагнитных клапанов подается в нужный исполнительный механизм. У оператора может быть до 3-4х десятков разнообразных комплектов кулачков – для выполнения крепления различных заготовок и деталей.

И как обычно у всего есть НО. Гидростанция занимает определенное место около станка со стороны шпиндельной бабки, необходимо учитывать при планировке размещения, лучше детально изучить схему рабочей зоны в документации.

Подробнее прочитать про виды токарных патронов в статье

 

Электромеханическая пиноль

применяется как альтернатива перемещения пиноли. При этом не требует установки гидравлического патрона и гидростанции. Таким образом, электромеханическая пиноль является более дешевым и компактным решением для производств с небольшим бюджетом и крупной или средней серийностью производства. Управляется педалью или М-кодом, освобождая обе руки оператору для установки заготовки и демонтажа готовой детали.

Своим клиентам мы можем предложить модель ЭМГ-51. Уступает в надежности гидравлическому исполнению.

Выносной пульт оператора (маховичок)

Данный пульт незаменим при загрузке габаритных деталей и работе на станке. Позволяет значительно увеличить доступность рабочей зоны, упростить установку заготовки, осуществлять дистанционную привязку инструмента или нуля детали (глаза оператора могут находиться ближе к точке привязки). Может использоваться для выполнения перемещений по всем осям, регулировки скорости подачи по выбранной оси. Имеет возможность выбора оси и дискретности перемещения.

Податчик прутка (барфидер)

При работе с прутковыми заготовками возможно полностью автоматизировать процесс установки заготовки. Барфидер — податчик прутка, управляемый собственным ЧПУ, интегрированным с основным, осуществляет автоматическую подачу прутка в гидравлический патрон или цангу из накопителя. Оператору остаётся только следить за остатком прутка.

Схожую функцию выполняет барпуллер. Он устанавливается в инструментальный магазин револьверной головки, далее в процессе работы захватывает прутковую заготовку и за счет движения по оси Z вытягивает ее из патрона.

Обратим особое внимание, что их применение возможно только со станками, укомплектованными механизированным патроном (гидро, пневмо) и потребует наличия источника сжатого воздуха!

Тверской станкостроительный завод комплектует свои станки барфидером простым в эксплуатации и надежным в работе. Он позволяет в автоматическом режиме подавать в патрон токарного станка пруток диаметром от 13 до 62 мм длиной до 1500 мм. Подробнее

Обычно отрезанную от общей заготовки готовую деталь вынимает оператор. При работе с деталями небольшого габарита выгодно дооснастить станок автоматическим уловителем детали, который под управлением ЧПУ, эвакуирует готовое изделие за пределы станка.

Люнет

применяют в качестве дополнительной опоры при обработке заготовок значительной длины (выступающая часть заготовки превышает 12-15 диаметров). Люнет позволяет избегать лишних вибраций, биений и прогибов, повышая тем самым точность обработки, а также добиться равномерного распределения нагрузки на деталь. Они могут использоваться и как промежуточная опора при наружной обточке вала в центрах и как концевая опора с закреплением одного конца в патроне при подрезке торца длинной детали и торцевом сверлении или расточке.

Конструктивно делятся на 2 типа: неподвижный (устанавливается на станину) и подвижный (устанавливается на суппорт).Преимущественно неподвижный люнет оснащен тремя несамоцентрирующимися кулачками, в которых фиксируется заготовка. И предназначен для черновой обработки вала. Токарный подвижный люнет применяется в тех случаях, когда требуется сделать чистовую обработку, наточить резьбу на длинной детали и так далее.

В зависимости от типа и размера станка мы готовы предложить неподвижные люнеты диаметром 20-300 мм и подвижные — диаметром 30-140 мм. В люнет могут устанавливаться сменные наконечники — из бронзы (стандартная поставка — обеспечивает максимальную жесткость), роликовые и чугунные. На часть станков установка люнета невозможна технически.

Габаритные возможности люнетов ТС1625Ф3

 

Системы измерения инструмента

Современные токарные станки с ЧПУ и токарные обрабатывающие центры выпускаются с учетом принципа минимизации времени простоя. Этапы наладки инструмента и контроля готовой детали остаются наиболее длительными и трудоемкими. Применение измерительной системы с контактным датчиком позволяет решить сразу несколько задач:

• Настройка инструмента на технологическую операцию: измерение и автоматическое внесение поправок длины и диаметра инструмента;

• Выявление неисправного и/или изношенного инструмента;

Данная опция позволяет значительно снизить не только время простоя станка, но и процент брака. А также реализовать работу станка практически без участия оператора.

Тверской станкостроительный завод успешно сотрудничает с такими мировыми лидерами как Renishaw, Hexagon и BLUM.

Кабинетная защита и освещение рабочей зоны

У рабочей зоны преимущественно важно удобство.

Разработанная нами кабинетная защита предусматривает широкую дверь (или 2), что обеспечивает удобную загрузку/выгрузку деталей, защиту от стружки, масляного тумана и возможного вылета детали. При этом она достаточно компактная, что не увеличивает габариты станка в целом и не мешает его транспортировке. На моделях ТС1625Ф3 и ТС1720Ф3(Ф4) во время обработки дверь фиксируют концевые выключатели безопасности, в остальное время дверь легко двигается. Удаление стружки на станках ТС16А16Ф3, ТС16К20Ф3, ТС1625Ф3, ТС1640Ф3 осуществляется сзади. На станках ТС1720Ф3 и ТС1720Ф4 и при установке опции стружкосборник на ТС1625Ф3 — вывод стружки осуществляется через нишу в станине и тумбе вправо, в специальную тележку.
Хорошее освещение рабочей зоны современными светодиодными влагозащищенными лампами позволяет обеспечить безопасность работы, точность измерения готовых деталей и облегчает наблюдение за процессом обработки через смотровые ниши в двери.

 

Система импульсной смазки

Производит автоматизированную смазку направляющих и ШВП через заданный интервал. Увеличивает срок службы подвижных узлов станка, уменьшает трение.  

Система подачи СОЖ

Осуществляет подача СОЖ в зону резания. Включается/выключается данная функция М кодом или кнопкой на пульте оператора. Каждая позиция револьверной головки имеет возможность настройки направления подачи струи, с фиксацией заданного положения. В зависимости от типа блока и диска РГ осуществляется осевая или радиальная подача струи СОЖ. СОЖ самотеком возвращается в бак СОЖ, проходя предварительную очистку от мелкой стружки.

Дополнительно, для очистки СОЖ от масла можно установить систему очистки — скиммер. Данная система будет удалять масляную пленку из эмульсии, увеличивая срок ее жизни и сохраняя параметры биостабильности. В процессе циркуляции состав СОЖ значительно меняется, повышается содержание масел, увеличивается загрязнение металлическими частицами и примесями. Прежде всего, сепаратор отделяет и удаляет из СОЖ избытки масел. Они являются прекрасной почвой для размножения бактерий, которые, в конечном счете, делают непригодным к применению весь обьем смазочно-охлаждающей жидкости. Также сепаратор удаляет мелкие частицы из смазочно-охлаждающей жидкости до того, как они смогут попасть в контур рециркуляции, продлевая тем самым жизнь режущему инструменту.

Система вытяжки масляного тумана

Наиболее часто в качестве СОЖ применяют нефтяные минеральные или синтетические масла и их эмульсии. В процессе работы они образуют масляный туман конденсационного происхождения. Накапливаясь в объеме рабочего пространства станка, масляные туманы выходят за пределы оборудования и осаждаются на всех прилегающих поверхностях. Существенно ухудшают условия труда, вызывая иногда профессиональные заболевания. Осадки масла на полу, станках и инструментах способствуют повышению травматизма, осложняют уборку помещений, загрязняют источники света. Система вытяжки масляного тумана предназначена для удаления из зоны резанья тумана из масла и паров СОЖ. Позволяет обеспечить быструю замену заготовки, улучшить видимость процесса обработки, уменьшить вредное воздействие на оператора, снизить потери СОЖ. Устанавливается на крышу. Имеет 2 режима работы — циркуляция внутри станка и выдача в цеховую магистраль пароотведения.

 

Оснастка к токарным станкам с ЧПУ

Режущий инструмент

Режущий инструмент от ведущих поставщиков

 

 

 

Пожалуй это весьма полный список наиболее распространенных и предлагаемых компонентов комплектации токарных станков с ЧПУ. Разобравшись с ним, вы практически выбрали конфигурацию своего станка. Остается сделать последний, порой самый ответственный шаг – выбрать поставщика. На сегодняшний день большинству покупателей нужны гибкий подход, оптимальное ценовое предложение и гарантии. Этим требованиям всегда удовлетворят станкостроительные предприятия с положительной историей либо их крупные дистрибьюторы.

Любая покупка должна быть удобной покупателю. Непосредственный производитель всегда может предложить гибкую ценовую политику, подразумевающую скидки как за покупку нескольких единиц оборудования, так и за многолетнее партнерство; станки из наличия или оптимальные сроки изготовления; подходящие условия доставки и технические консультации на этапе подбора.
Делая большие капиталовложения, каждый должен убедиться в добросовестности продавца. Надежному производителю нечего скрывать — история предприятия, отчеты о реализованных ранее проектах и отзывы должны быть в свободном доступе, что позволяет сформировать представления о поставщике. Но убедится во всем всегда лучше лично: лучше посетить предприятие и познакомится с производством или посетить шоу-рум. Также, если есть возможность, можно посмотреть в работе раннее купленное оборудование и оценить его в деле.

По мере усложнения оборудования набирает значение и техническое сопровождение. В приоритете компании, предоставляющие своевременное обеспечение пуско-наладочных работ на территории заказчика, независимо от региона его нахождения, оперативное качественное гарантийное и постгарантийное сервисное обслуживание и ремонт. Особое внимание стоит уделить обучению персонала на местах. Грамотный базовый курс должен включать демонстрацию режимов работы, обучению работы с органами управления и управляющей программой, обучение первичной диагностике и алгоритмам выхода из аварийных ситуаций. Техническое сопровождение, обучение, пуско-наладочные работы, гарантийное и постгарантийное обслуживание имеет важное значение для эффективной, безаварийной и удобной эксплуатации станка.

Приглашаем посетить наше предприятие и познакомиться с модельным рядом изготавливаемых нам станков лично.

 

Дата внесения последних изменений 16.06.2020

Выбираем Т-образный станок(бритву) для бритья: какой лучше, читаем отзывы

Т-образный станок – инструмент, с помощью которого можно быстро и безопасно удалить щетину. Он имеет много названий: безопасная бритва, Double Edge Safety Razor, DE Rezor. Существуют и другие варианты, поскольку мы назвали самые распространенные названия.

С момента изобретения Т-образный станок занимает важное место среди предлагаемых приборов. Современные устройства для бритья не смогли заменить своего предшественника. Это неудивительно, потому что Т-образная бритва прекрасно справляется со своими задачами. 

Как выбрать хороший инструмент для бритья?

В продаже представлен широкий выбор Т-образных станков. В них удачно сочетается стильный дизайн, красота и надежность. Приспособления для бритья служат несколько десятков лет. По такой причине обеспечивается экономия денег. Это ритуальные инструменты, которым отдают предпочтение ценители качества и комфорта.

Как выбрать Т-образный станок, если бритвы очень похожи между собой? Это только так кажется. Между ними есть отличия, которые мы рассмотрим.

Производством бритв, обладающих высокими эксплуатационными характеристиками, занимаются немногие компании. К их числу относится:

Это компании, чья продукция заслуживает пристального внимания потребителей. После покупки качественного инструмента для бритья у мужчин не возникают никакие вопросы. Это обоснованное явление, потому что производители все продумывают до мелочей: центр тяжести, балансировка головки и ручки.

Также хорошие Т-образные станки изготавливаются под торговыми марками ikon, Tradere, Feather. На рынке представлено несколько новых проектов, но они не имеют большой популярности. Поэтому мы их рассматривать не будем.

Конечно, Вы можете рискнуть и приобрести безопасную бритву по цене до 20 долларов. Это лотерея. Может, Вам повезет.

Что из себя представляет Т-образный станок? Это приспособление, состоящее из трех или двух частей. Также существуют неразборные инструменты. В них используется система замка «бабочка».

Какая конструкция более практичная?

Осветим ключевые моменты:

Классические из 3х и 2х частей

Бритвы из двух и трех частей – при правильной эксплуатации станки служат длительное время. Их можно комбинировать с разными головками. Главным недостатком является продолжительная подготовка инструмента к рабочему состоянию;

Система замка бритвы

Butterfly – система замка, отличающаяся надежностью и удобством применения. Лезвие загружается легко и быстро. К минусам относится отсутствие возможности комбинации разных головок. Существует миф, будто бритва с такой системой замка недолговечна. Это неподтвержденный слух. Если мужчина не будет забивать станком гвозди, инструмент для бритья прослужит не один десяток лет.

Какие типы Т-образных бритв представлены в продаже?

Осветим этот момент подробней:

Closed comb

Наилучший вариант для новичков. Это бритва с головкой с закрытым гребнем. Такая модель наиболее распространена, потому что она самая безопасная.

Open comb

Конструкция, обеспечивающая контакт лезвия с кожей. Бритва с головкой с открытым гребнем имеет значимое преимущество. Это мечта мужчины, которому нравится чистое бритье с минимальным количеством проходов.

Open/Closed

Комбинированный вариант. Мужчина может экспериментировать и использовать открытый или закрытый гребень.

Slant bar

Особый вид бритвы. Ее главным отличием является косой срез. Пользоваться таким станком могут представители сильного пола, имеющие опыт и сноровку.

Как выглядит головка бритвы с загруженным лезвием?

Это хорошо видно на схеме:

1. Вылет лезвия – под таким показателем подразумевается расстояние между головкой станка и краем лезвия;
2. Зазор – параметр, определяющий агрессивность Т-образной бритвы. Это зазор между опорой лезвия. Чем больше расстояние, тем опаснее бритва;
3. Пролет – имеется в виду расстояние между краем гарды и лезвия;
4. Основание головки – данная деталь защищает лицо от порезов.

Как определить степень агрессивности бритвы?

Вылет лезвия – основополагающий параметр. Но есть и другие критерии, на которые нужно обращать внимание:

• Вес «головки» Т-образной бритвы;
• Длина ручки – важный параметр. Станок с короткой ручкой маневренней.

Если бритва имеет длинную и тяжелую ручку, мужчина может регулировать угол между кожей и лезвием.

В продаже представлены разнообразные модели Т-образных станков. Как вариант, можно отдать предпочтение бритве с функцией регулировки угла наклона лезвия. Это прекрасный выбор, потому что станки служат долго и никогда не подводят. Их недостатками является высокая стоимость и сложный процесс очистки.

В любом случае, чем бриться, решать Вам. Выберите Т-образный станок из огромного ассортимента и пользуйтесь им долгие годы. Приятного бритья!

Что такое машинное обучение и почему оно важно?

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (ML) — это тип искусственного интеллекта (AI), который позволяет программным приложениям более точно прогнозировать результаты, не будучи явно запрограммированными на это. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений.

Механизмы рекомендаций — распространенный вариант использования машинного обучения. Другие популярные применения включают обнаружение мошенничества, фильтрацию спама, обнаружение вредоносных программ, автоматизацию бизнес-процессов (BPA) и профилактическое обслуживание.

Почему так важно машинное обучение?

Машинное обучение важно, потому что оно дает предприятиям представление о тенденциях в поведении клиентов и операционных схемах бизнеса, а также поддерживает разработку новых продуктов. Многие из ведущих компаний сегодняшнего дня, такие как Facebook, Google и Uber, делают машинное обучение центральной частью своей деятельности. Машинное обучение стало важным конкурентным преимуществом для многих компаний.

Какие бывают типы машинного обучения?

Классическое машинное обучение часто классифицируется по тому, как алгоритм учится становиться более точными в своих прогнозах.Существует четыре основных подхода: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Тип алгоритма, который выбирают исследователи данных, зависит от того, какой тип данных они хотят предсказать.

• Контролируемое обучение: В этом типе машинного обучения специалисты по обработке данных предоставляют алгоритмам помеченные данные обучения и определяют переменные, которые, по их мнению, алгоритм должен оценивать на предмет корреляций. Указаны как вход, так и выход алгоритма.
• Обучение без учителя: Этот тип машинного обучения включает алгоритмы, которые обучаются на немаркированных данных. Алгоритм просматривает наборы данных в поисках любого значимого соединения. Данные, на которых обучаются алгоритмы, а также прогнозы или рекомендации, которые они выводят, предопределены.
• Полу-контролируемое обучение: Этот подход к машинному обучению включает сочетание двух предыдущих типов. Специалисты по обработке данных могут использовать алгоритм, в основном помеченный обучающими данными, но модель может исследовать данные самостоятельно и развивать собственное понимание набора данных.
• Обучение с подкреплением: Специалисты по обработке данных обычно используют обучение с подкреплением, чтобы научить машину выполнять многоэтапный процесс, для которого существуют четко определенные правила. Специалисты по обработке данных программируют алгоритм для выполнения задачи и дают ей положительные или отрицательные сигналы, когда он определяет, как выполнить задачу. Но по большей части алгоритм сам решает, какие шаги предпринять на этом пути.

Как работает машинное обучение с учителем?

Машинное обучение с учителем требует от специалиста по обработке данных обучить алгоритм как с помеченными входами, так и с желаемыми выходами.Алгоритмы контролируемого обучения подходят для следующих задач:

• Бинарная классификация: Разделение данных на две категории.
• Классификация по нескольким классам: Выбор между более чем двумя типами ответов.
• Моделирование регрессии: Прогнозирование непрерывных значений.
• Ансамбль: Объединение прогнозов нескольких моделей машинного обучения для получения точного прогноза.

Как работает машинное обучение без учителя?

Алгоритмы неконтролируемого машинного обучения не требуют маркировки данных.Они просеивают немаркированные данные в поисках шаблонов, которые можно использовать для группировки точек данных в подмножества. Большинство типов глубокого обучения, включая нейронные сети, являются неконтролируемыми алгоритмами. Алгоритмы неконтролируемого обучения подходят для следующих задач:

• Кластеризация: Разделение набора данных на группы на основе сходства.
• Обнаружение аномалии: Выявление необычных точек данных в наборе данных.
• Анализ ассоциаций: Идентификация наборов элементов в наборе данных, которые часто встречаются вместе.
• Уменьшение размерности: Уменьшение количества переменных в наборе данных.

Как работает полу-контролируемое обучение?

Полу-контролируемое обучение: специалисты по обработке данных вводят в алгоритм небольшой объем помеченных обучающих данных. Исходя из этого, алгоритм изучает размеры набора данных, который затем может применяться к новым, немаркированным данным. Производительность алгоритмов обычно улучшается, когда они обучаются на помеченных наборах данных.Но маркировка данных может занять много времени и дорого. Полу-контролируемое обучение — это золотая середина между производительностью обучения с учителем и эффективностью обучения без учителя. Некоторые области, где используется полу-контролируемое обучение, включают:

• Машинный перевод: Обучающие алгоритмы перевода на основе неполного словаря слов.
• Обнаружение мошенничества: Выявление случаев мошенничества при наличии лишь нескольких положительных примеров.
• Маркировка данных: Алгоритмы, обученные на небольших наборах данных, могут научиться автоматически применять метки данных к большим наборам.

Как работает обучение с подкреплением?

Обучение с подкреплением работает путем программирования алгоритма с определенной целью и предписанным набором правил для достижения этой цели. Специалисты по обработке данных также программируют алгоритм на поиск положительных вознаграждений, которые он получает, когда выполняет действие, полезное для достижения конечной цели, и избегают наказаний, которые он получает, когда выполняет действие, которое уводит его от конечной цели. Цель.Обучение с подкреплением часто используется в таких областях, как:

• Робототехника: Роботы могут научиться выполнять задачи в физическом мире, используя эту технику.
• Видеоигра: Обучение с подкреплением использовалось, чтобы научить ботов играть в несколько видеоигр.
• Управление ресурсами: При ограниченных ресурсах и определенной цели обучение с подкреплением может помочь предприятиям спланировать распределение ресурсов.

Машинное обучение похоже на статистику по стероидам.

Кто использует машинное обучение и для чего оно используется?

Сегодня машинное обучение используется в самых разных приложениях. Возможно, одним из самых известных примеров машинного обучения в действии является механизм рекомендаций, который используется в новостной ленте Facebook.

Facebook использует машинное обучение, чтобы персонализировать доставку ленты каждого участника. Если участник часто останавливается, чтобы прочитать сообщения определенной группы, механизм рекомендаций начнет показывать большую часть активности этой группы раньше в ленте.

За кулисами движок пытается закрепить известные шаблоны в онлайн-поведении участника. Если участник изменит схему и не сможет читать сообщения из этой группы в ближайшие недели, лента новостей изменится соответствующим образом.

Помимо механизмов рекомендаций, машинное обучение можно использовать и в следующих целях:

• Управление взаимоотношениями с клиентами. Программное обеспечение CRM может использовать модели машинного обучения для анализа электронной почты и побуждать членов отдела продаж первыми отвечать на самые важные сообщения.Более продвинутые системы могут даже рекомендовать потенциально эффективные ответы.
• Бизнес-аналитика. Поставщики средств бизнес-аналитики и аналитики используют машинное обучение в своем программном обеспечении для выявления потенциально важных точек данных, шаблонов точек данных и аномалий.
• Системы информации о человеческих ресурсах. Системы HRIS могут использовать модели машинного обучения для фильтрации приложений и определения лучших кандидатов на открытую позицию.
• Беспилотные автомобили.Алгоритмы машинного обучения могут даже позволить полуавтономному автомобилю распознавать частично видимый объект и предупреждать водителя.
• Виртуальные помощники. Умные помощники обычно сочетают модели машинного обучения с учителем и без учителя для интерпретации естественной речи и предоставления контекста.

Каковы преимущества и недостатки машинного обучения?

В машинном обучении есть примеры использования, начиная от прогнозирования поведения клиентов и заканчивая формированием операционной системы для беспилотных автомобилей.

Что касается преимуществ, машинное обучение может помочь предприятиям глубже понять своих клиентов. Собирая данные о клиентах и ​​соотнося их с поведением с течением времени, алгоритмы машинного обучения могут изучать ассоциации и помогать командам адаптировать разработку продуктов и маркетинговые инициативы к потребностям клиентов.

Некоторые компании используют машинное обучение в качестве основного двигателя в своих бизнес-моделях. Uber, например, использует алгоритмы для подбора водителей и пассажиров.Google использует машинное обучение, чтобы показывать рекламу о поездках в поисковых запросах.

Но машинное обучение имеет недостатки. Прежде всего, это может быть дорого. Проекты машинного обучения обычно реализуются специалистами по данным, которые получают высокие зарплаты. Для этих проектов также требуется программная инфраструктура, которая может быть дорогостоящей.

Существует также проблема смещения машинного обучения. Алгоритмы, обученные на наборах данных, которые исключают определенные группы населения или содержат ошибки, могут привести к неточным моделям мира, которые в лучшем случае терпят неудачу, а в худшем являются дискриминационными.Когда предприятие основывает основные бизнес-процессы на предвзятых моделях, оно может нанести нормативный и репутационный ущерб.

Как правильно выбрать модель машинного обучения

Процесс выбора правильной модели машинного обучения для решения проблемы может занять много времени, если к нему не подойти стратегически.

Шаг 1: Совместите проблему с потенциальными входными данными, которые следует учитывать для решения. Этот шаг требует помощи специалистов по обработке данных и экспертов, глубоко разбирающихся в проблеме.

Шаг 2: Соберите данные, отформатируйте их и при необходимости пометьте данные. Этим шагом обычно руководят специалисты по данным с помощью обработчиков данных.

Шаг 3: Выберите алгоритм (ы) для использования и протестируйте, чтобы увидеть, насколько хорошо они работают. Этот шаг обычно выполняют специалисты по данным.

Шаг 4: Продолжайте точную настройку выходных сигналов, пока они не достигнут приемлемого уровня точности. Этот шаг обычно выполняется специалистами по обработке данных при обратной связи с экспертами, глубоко разбирающимися в проблеме.

Важность интерпретируемого человеком машинного обучения

Объяснение того, как работает конкретная модель машинного обучения, может быть сложной задачей, когда модель является сложной. Есть несколько вертикальных отраслей, в которых специалистам по данным приходится использовать простые модели машинного обучения, потому что для бизнеса важно объяснять, как было принято каждое решение. Это особенно верно в отраслях с тяжелым бременем соблюдения нормативных требований, таких как банковское дело и страхование.

Сложные модели могут давать точные прогнозы, но объяснить непрофессионалу, как был определен результат, может быть сложно.

Какое будущее у машинного обучения?

Хотя алгоритмы машинного обучения существуют уже несколько десятилетий, они приобрели новую популярность по мере роста популярности искусственного интеллекта. В частности, модели глубокого обучения используются в самых современных приложениях искусственного интеллекта.

Платформы машинного обучения

входят в число наиболее конкурентоспособных областей корпоративных технологий, и большинство крупных поставщиков, включая Amazon, Google, Microsoft, IBM и другие, стремятся подписать клиентов на услуги платформы, охватывающие весь спектр деятельности машинного обучения, включая сбор данных, сбор данных. подготовка, классификация данных, построение модели, обучение и развертывание приложений.

По мере того, как машинное обучение становится все более важным для бизнес-операций, а ИИ становится более практичным в корпоративных условиях, войны за платформы машинного обучения будут только усиливаться.

Постоянные исследования в области глубокого обучения и искусственного интеллекта все больше фокусируются на разработке более общих приложений. Современные модели искусственного интеллекта требуют обширного обучения для создания алгоритма, оптимизированного для выполнения одной задачи. Но некоторые исследователи изучают способы сделать модели более гибкими и ищут методы, позволяющие машине применять контекст, полученный в ходе выполнения одной задачи, к будущим, различным задачам.

Глубокое обучение работает иначе, чем традиционное машинное обучение.

Как эволюционировало машинное обучение?

1642 — Блез Паскаль изобретает механическую машину, которая может складывать, вычитать, умножать и делить.

1679 — Готфрид Вильгельм Лейбниц изобретает систему двоичного кода.

1834 г. — Чарльз Бэббидж замышляет идею универсального устройства, которое можно было бы программировать с помощью перфокарт.

1842 — Ада Лавлейс описывает последовательность операций для решения математических задач, используя теоретическую перфокарточную машину Чарльза Бэббиджа, и становится первым программистом.

1847 — Джордж Буль создает булеву логику, форму алгебры, в которой все значения могут быть сведены к двоичным значениям истина или ложь.

1936 — Английский логик и криптоаналитик Алан Тьюринг предлагает универсальную машину, которая могла бы расшифровать и выполнить набор инструкций. Его опубликованное доказательство считается основой информатики.

1952 — Артур Сэмюэл создает программу, которая поможет компьютеру IBM лучше играть в шашки, чем больше он играет.

1959 — MADALINE становится первой искусственной нейронной сетью, применяемой для решения реальной проблемы: удаления эха с телефонных линий.

1985 — Искусственная нейронная сеть Терри Сейновски и Чарльза Розенберга научилась правильно произносить 20 000 слов за одну неделю.

1997 — IBM Deep Blue обыграл гроссмейстера по шахматам Гарри Каспарова.

1999 — Интеллектуальная рабочая станция прототипа САПР проанализировала 22 000 маммограмм и обнаружила рак на 52% точнее, чем рентгенологи.

2006 г. — компьютерный ученый Джеффри Хинтон изобретает термин «глубокое обучение» для описания исследования нейронных сетей.

2012 — Неконтролируемая нейронная сеть, созданная Google, научилась распознавать кошек в видеороликах YouTube с точностью 74,8%.

2014 — Чат-бот проходит тест Тьюринга, убеждая 33% судей-людей, что это был украинский подросток по имени Юджин Густман.

2014 г. — AlphaGo от Google побеждает чемпиона по игре в го, самой сложной настольной игре в мире.

2016 — LipNet, система искусственного интеллекта DeepMind, распознает читаемые по губам слова на видео с точностью до 93.4%.

2019 — Amazon контролирует 70% доли рынка виртуальных помощников в США

Что такое машинное обучение? | IBM

Это введение в машинное обучение дает обзор его истории, важных определений, приложений и проблем современного бизнеса.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации способа обучения людей, постепенно повышая его точность.

IBM имеет богатую историю машинного обучения. Один из них, Артур Самуэль, приписывают введение термина «машинное обучение» в своем исследовании (PDF, 481 КБ) (ссылка находится за пределами IBM), посвященном игре в шашки. Роберт Нили, самопровозглашенный мастер шашек, играл в эту игру на компьютере IBM 7094 в 1962 году и проиграл компьютеру. По сравнению с тем, что можно сделать сегодня, этот подвиг кажется почти тривиальным, но он считается важной вехой в области искусственного интеллекта.В течение следующих двух десятилетий технологические разработки в области хранения и обработки данных позволят создать некоторые инновационные продукты, которые мы знаем и любим сегодня, например, рекомендательный движок Netflix или беспилотные автомобили.

Машинное обучение — важный компонент растущей области науки о данных. Благодаря использованию статистических методов алгоритмы обучаются классификациям или прогнозам, раскрывая ключевые идеи в проектах интеллектуального анализа данных. Эти идеи впоследствии стимулируют принятие решений в приложениях и на предприятиях, в идеале влияя на ключевые показатели роста.По мере того, как большие данные продолжают расширяться и расти, рыночный спрос на специалистов по данным будет расти, что потребует от них помощи в выявлении наиболее актуальных бизнес-вопросов и, соответственно, данных для ответов на них.

Машинное обучение против глубокого обучения против нейронных сетей

Поскольку глубокое обучение и машинное обучение обычно используются как взаимозаменяемые, стоит отметить нюансы между ними. Машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети — все это области искусственного интеллекта.Однако глубокое обучение на самом деле является частью машинного обучения, а нейронные сети — частью глубокого обучения.

Глубокое обучение и машинное обучение отличаются друг от друга тем, как обучается каждый алгоритм. Глубокое обучение автоматизирует большую часть процесса извлечения признаков, устраняя необходимость ручного вмешательства человека и позволяя использовать большие наборы данных. Вы можете думать о глубоком обучении как о «масштабируемом машинном обучении», как отмечает Лекс Фридман в своей лекции MIT (01:08:05) (ссылка находится за пределами IBM).Классическое, или «неглубокое», машинное обучение больше зависит от вмешательства человека. Специалисты-люди определяют набор функций, чтобы понять различия между входными данными, обычно для изучения требуются более структурированные данные.

«Глубокое» машинное обучение может использовать помеченные наборы данных, также известные как контролируемое обучение, для информирования своего алгоритма, но для этого необязательно иметь помеченный набор данных. Он может принимать неструктурированные данные в необработанном виде (например, текст, изображения) и может автоматически определять набор функций, которые отличают разные категории данных друг от друга.В отличие от машинного обучения, для обработки данных не требуется вмешательства человека, что позволяет нам масштабировать машинное обучение более интересными способами. Глубокое обучение и нейронные сети в первую очередь способствуют ускорению прогресса в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и распознавание речи.

Нейронные сети или искусственные нейронные сети (ИНС) состоят из уровней узлов, содержащих входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой. Каждый узел или искусственный нейрон соединяется с другим и имеет связанный вес и порог.Если выходной сигнал любого отдельного узла превышает заданное пороговое значение, этот узел активируется, отправляя данные на следующий уровень сети. В противном случае никакие данные не передаются на следующий уровень сети. «Глубина» в глубоком обучении — это просто глубина слоев нейронной сети. Нейронная сеть, состоящая из более чем трех слоев, включая входные и выходные данные, может считаться алгоритмом глубокого обучения или глубокой нейронной сетью. Нейронная сеть, состоящая всего из двух или трех слоев, — это просто базовая нейронная сеть.

См. Сообщение в блоге «ИИ против машинного обучения против глубокого обучения против нейронных сетей: в чем разница?» для более подробного изучения взаимосвязи различных концепций.

Как работает машинное обучение

UC Berkeley (ссылка находится за пределами IBM) разбивает обучающую систему алгоритма машинного обучения на три основные части.

1. Процесс принятия решения : Как правило, алгоритмы машинного обучения используются для прогнозирования или классификации.На основе некоторых входных данных, которые могут быть помечены или не помечены, ваш алгоритм произведет оценку паттерна в данных.
2. Функция ошибок : функция ошибок служит для оценки прогноза модели. Если есть известные примеры, функция ошибок может провести сравнение, чтобы оценить точность модели.
3. Процесс оптимизации модели : Если модель может лучше соответствовать точкам данных в обучающем наборе, то веса корректируются, чтобы уменьшить расхождение между известным примером и оценкой модели.Алгоритм будет повторять этот процесс оценки и оптимизации, обновляя веса автономно до тех пор, пока не будет достигнут порог точности.

Методы машинного обучения

Классификаторы машинного обучения делятся на три основные категории.

Машинное обучение с учителем

Контролируемое обучение, также известное как контролируемое машинное обучение, определяется использованием помеченных наборов данных для обучения алгоритмов, которые позволяют классифицировать данные или точно прогнозировать результаты.По мере того, как входные данные вводятся в модель, она корректирует свои веса до тех пор, пока модель не будет подогнана должным образом. Это происходит как часть процесса перекрестной проверки, чтобы гарантировать, что модель избегает переобучения или недообучения. Контролируемое обучение помогает организациям решать разнообразные реальные проблемы в масштабе, например классифицировать спам в отдельной папке от вашего почтового ящика. Некоторые методы, используемые в обучении с учителем, включают нейронные сети, простой байесовский метод, линейную регрессию, логистическую регрессию, случайный лес, машину опорных векторов (SVM) и другие.

Машинное обучение без учителя

Обучение без учителя, также известное как машинное обучение без учителя, использует алгоритмы машинного обучения для анализа и кластеризации немаркированных наборов данных. Эти алгоритмы обнаруживают скрытые закономерности или группировки данных без необходимости вмешательства человека. Его способность обнаруживать сходства и различия в информации делает его идеальным решением для исследовательского анализа данных, стратегий перекрестных продаж, сегментации клиентов, распознавания образов и образов.Он также используется для уменьшения количества элементов в модели за счет уменьшения размерности; Два общих подхода к этому — анализ главных компонент (PCA) и разложение по сингулярным значениям (SVD). Другие алгоритмы, используемые в обучении без учителя, включают нейронные сети, кластеризацию k-средних, методы вероятностной кластеризации и многое другое.

Полуавтоматическое обучение

Полу-контролируемое обучение предлагает золотую середину между контролируемым и неконтролируемым обучением.Во время обучения он использует меньший помеченный набор данных для руководства классификацией и извлечением признаков из большего, немаркированного набора данных. Полу-контролируемое обучение может решить проблему недостаточного количества помеченных данных (или невозможности пометить достаточно данных) для обучения алгоритму контролируемого обучения.

Для более глубокого понимания различий между этими подходами ознакомьтесь с разделом «Обучение с учителем и обучение без учителя: в чем разница?»

Машинное обучение с подкреплением

Машинное обучение с подкреплением — это поведенческая модель машинного обучения, которая похожа на контролируемое обучение, но алгоритм не обучается с использованием выборочных данных.Эта модель учится методом проб и ошибок. Последовательность успешных результатов будет усилена, чтобы разработать лучшую рекомендацию или политику для данной проблемы.

Система IBM Watson®, победившая в конкурсе Jeopardy! вызов в 2011 году — хороший тому пример. Система использовала обучение с подкреплением, чтобы решить, пытаться ли ответить (или, так сказать, вопрос), какой квадрат выбрать на доске и сколько поставить, особенно на ежедневные удвоения.

Узнайте больше об обучении с подкреплением.

Примеры использования машинного обучения в реальном мире

Вот лишь несколько примеров машинного обучения, с которыми вы можете сталкиваться каждый день:

Распознавание речи: Оно также известно как автоматическое распознавание речи (ASR), компьютерное распознавание речи или преобразование речи в текст, и это возможность, которая использует обработку естественного языка (NLP) для преобразования человеческой речи в письменный формат. . Многие мобильные устройства включают в свои системы распознавание речи для голосового поиска — e.грамм. Siri — или сделайте текстовые сообщения более доступными.

Служба поддержки клиентов: Онлайн-чат-боты заменяют людей-агентов на пути к покупке. Они отвечают на часто задаваемые вопросы (FAQ) по таким темам, как доставка, или предоставляют индивидуальные советы, предлагают перекрестные продажи продуктов или предлагают размеры для пользователей, изменяя наше представление о взаимодействии с клиентами на веб-сайтах и ​​в социальных сетях. Примеры включают ботов для обмена сообщениями на сайтах электронной коммерции с виртуальными агентами, приложения для обмена сообщениями, такие как Slack и Facebook Messenger, а также задачи, обычно выполняемые виртуальными помощниками и голосовыми помощниками.

Компьютерное зрение: Эта технология искусственного интеллекта позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входов, и на основе этих входных данных они могут принимать меры. Эта способность давать рекомендации отличает его от задач распознавания изображений. Компьютерное зрение, основанное на сверточных нейронных сетях, находит применение в создании тегов для фотографий в социальных сетях, рентгенологической визуализации в здравоохранении и самоуправляемых автомобилях в автомобильной промышленности.

Механизмы рекомендаций: Используя прошлые данные о поведении потребления, алгоритмы ИИ могут помочь выявить тенденции данных, которые можно использовать для разработки более эффективных стратегий перекрестных продаж. Это используется для предоставления клиентам соответствующих рекомендаций по надстройке в процессе оформления заказа для интернет-магазинов.

Автоматизированная торговля акциями: Созданные для оптимизации портфелей акций, высокочастотные торговые платформы на базе искусственного интеллекта совершают тысячи или даже миллионы сделок в день без вмешательства человека.

Проблемы машинного обучения

Развитие технологий машинного обучения, безусловно, сделало нашу жизнь проще. Однако внедрение машинного обучения на предприятиях также вызвало ряд этических проблем, связанных с технологиями искусственного интеллекта. Некоторые из них включают:

Технологическая особенность

Хотя эта тема привлекает большое внимание общественности, многих исследователей не волнует идея о том, что ИИ превзойдет человеческий интеллект в ближайшем или ближайшем будущем.Это также называется суперинтеллектом, который Ник Бострам определяет как «любой интеллект, который значительно превосходит лучшие человеческие мозги практически во всех областях, включая научное творчество, общую мудрость и социальные навыки». Несмотря на то, что Сильный ИИ и суперинтеллект не являются неизбежным явлением в обществе, идея его поднимает некоторые интересные вопросы, когда мы рассматриваем использование автономных систем, таких как беспилотные автомобили. Нереально думать, что беспилотный автомобиль никогда не попадет в автокатастрофу, но кто несет ответственность в таких обстоятельствах? Должны ли мы по-прежнему использовать автономные транспортные средства или ограничить интеграцию этой технологии, создав только полуавтономные транспортные средства, которые способствуют безопасности водителей? Жюри еще не принято, но этические дебаты такого рода возникают по мере развития новых инновационных технологий искусственного интеллекта.

Влияние ИИ на рабочие места

В то время как общественное мнение об искусственном интеллекте сосредоточено вокруг потери работы, эту озабоченность, вероятно, следует пересмотреть. С появлением каждой революционной новой технологии мы видим, что рыночный спрос на определенные должности меняется. Например, когда мы смотрим на автомобильную промышленность, многие производители, такие как GM, переключаются на производство электромобилей, чтобы соответствовать экологическим инициативам. Энергетика никуда не денется, но источник энергии смещается с экономии топлива на электрическую.Аналогичным образом следует рассматривать искусственный интеллект, поскольку искусственный интеллект сместит спрос на рабочие места в другие области. Потребуются люди, которые будут помогать управлять этими системами, поскольку данные растут и изменяются каждый день. По-прежнему необходимы ресурсы для решения более сложных проблем в отраслях, на которые с наибольшей вероятностью повлияет изменение спроса на работу, например в сфере обслуживания клиентов. Важным аспектом искусственного интеллекта и его влияния на рынок труда будет помощь людям в переходе к этим новым областям рыночного спроса.

Конфиденциальность

Конфиденциальность, как правило, обсуждается в контексте конфиденциальности данных, защиты данных и безопасности данных, и эти опасения позволили политикам добиться здесь большего прогресса в последние годы. Например, в 2016 году было принято законодательство о GDPR для защиты личных данных людей в Европейском союзе и Европейской экономической зоне, предоставляя людям больший контроль над своими данными. В Соединенных Штатах отдельные штаты разрабатывают политику, такую ​​как Закон Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA), который требует от предприятий информировать потребителей о сборе их данных.Это недавнее законодательство заставило компании пересмотреть то, как они хранят и используют данные, позволяющие установить личность (PII). В результате инвестиции в безопасность становятся все более приоритетными для бизнеса, поскольку они стремятся устранить любые уязвимости и возможности для наблюдения, взлома и кибератак.

Смещение и дискриминация

Случаи предвзятости и дискриминации в ряде интеллектуальных систем подняли множество этических вопросов в отношении использования искусственного интеллекта.Как мы можем защитить себя от предвзятости и дискриминации, если сами данные обучения могут допускать предвзятость? Хотя компании обычно имеют благие намерения в отношении своих усилий по автоматизации, Reuters (ссылка находится за пределами IBM) подчеркивает некоторые из непредвиденных последствий внедрения ИИ в практику найма. Пытаясь автоматизировать и упростить процесс, Amazon непреднамеренно смещала потенциальных кандидатов на вакансию по признаку пола на открытые технические должности, и в конечном итоге им пришлось отказаться от проекта.По мере появления подобных событий Harvard Business Review (ссылка находится за пределами IBM) поднял другие острые вопросы об использовании ИИ при приеме на работу, например, какие данные вы можете использовать при оценке кандидата на должность.

Предвзятость и дискриминация не ограничиваются функцией человеческих ресурсов; его можно найти в ряде приложений, от программного обеспечения для распознавания лиц до алгоритмов социальных сетей.

По мере того, как компании все больше осознают риски, связанные с ИИ, они также активизируют обсуждение этических норм и ценностей ИИ.Например, в прошлом году генеральный директор IBM Арвинд Кришна поделился, что IBM прекратила выпуск своих продуктов общего назначения IBM для распознавания лиц и анализа, подчеркнув, что «IBM решительно выступает против и не будет мириться с использованием каких-либо технологий, включая технологию распознавания лиц, предлагаемую другими поставщиками, для массового использования. наблюдение, расовое профилирование, нарушения основных прав и свобод человека или любые цели, которые не соответствуют нашим ценностям и Принципам доверия и прозрачности ».

Чтобы узнать больше об этом, посетите блог IBM, посвященный политике, в котором изложена ее точка зрения на «Подход точного регулирования к контролю за экспортом технологий распознавания лиц.”

Подотчетность

Поскольку нет значительного законодательства, регулирующего практику ИИ, нет реального механизма обеспечения соблюдения этических норм в отношении ИИ. Текущие стимулы для компаний придерживаться этих правил — это негативные последствия неэтичной системы искусственного интеллекта для чистой прибыли. Чтобы восполнить этот пробел, этические рамки возникли как часть сотрудничества между специалистами по этике и исследователями в целях управления созданием и распространением моделей искусственного интеллекта в обществе.Однако на данный момент они служат только в качестве руководства, и исследования (ссылка находится за пределами IBM) (PDF, 1 МБ) показывают, что сочетание распределенной ответственности и отсутствия предвидения потенциальных последствий не обязательно способствует предотвращению вреда обществу. .

Подробнее о позиции IBM в отношении этики искусственного интеллекта читайте здесь.

Машинное обучение и IBM Cloud

IBM Watson Studio в IBM Cloud Pak for Data поддерживает сквозной жизненный цикл машинного обучения на платформе данных и искусственного интеллекта.Вы можете создавать, обучать и управлять моделями машинного обучения, где бы ни находились ваши данные, и развертывать их в любом месте вашей гибридной мультиоблачной среды.

Чтобы начать работу, зарегистрируйтесь в IBMid и создайте свою учетную запись IBM Cloud.

Что такое машинное обучение? | Expert.ai

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерных программ , которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения.

Процесс обучения начинается с наблюдений или данных, таких как примеры, непосредственный опыт или инструкции, с целью поиска закономерностей в данных и принятия более эффективных решений в будущем на основе примеров, которые мы приводим. Основная цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам автоматически обучаться без вмешательства или помощи человека и соответствующим образом корректировать действия.

Но, используя классические алгоритмы машинного обучения, текст рассматривается как последовательность ключевых слов; вместо этого, подход, основанный на семантическом анализе, имитирует человеческую способность понимать значение текста.

Некоторые методы машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения часто делятся на контролируемые и неконтролируемые.

• Алгоритмы контролируемого машинного обучения могут применять то, что было изучено в прошлом, к новым данным, используя помеченные примеры для прогнозирования будущих событий.Начиная с анализа известного набора обучающих данных, алгоритм обучения создает предполагаемую функцию для прогнозирования выходных значений. Система способна предоставлять цели для любого нового ввода после достаточного обучения. Алгоритм обучения также может сравнивать свои выходные данные с правильными предполагаемыми выходными данными и находить ошибки, чтобы соответствующим образом модифицировать модель.
• Напротив, алгоритмы неконтролируемого машинного обучения используются, когда информация, используемая для обучения, не классифицируется и не маркируется.Неконтролируемое обучение изучает, как системы могут вывести функцию для описания скрытой структуры из немаркированных данных. Система не определяет правильный результат, но она исследует данные и может делать выводы из наборов данных для описания скрытых структур из немаркированных данных.
• Полу-контролируемые алгоритмы машинного обучения находятся где-то между контролируемым и неконтролируемым обучением, поскольку они используют как помеченные, так и немеченые данные для обучения — обычно небольшой объем помеченных данных и большой объем немаркированных данных.Системы, использующие этот метод, могут значительно повысить точность обучения. Обычно полу-контролируемое обучение выбирается, когда полученные помеченные данные требуют квалифицированных и соответствующих ресурсов для их обучения / обучения. В противном случае получение немаркированных данных обычно не требует дополнительных ресурсов.
• Алгоритмы машинного обучения с подкреплением — это метод обучения, который взаимодействует со своей средой, производя действия и обнаруживая ошибки или вознаграждения.Поиск методом проб и ошибок и отложенное вознаграждение являются наиболее важными характеристиками обучения с подкреплением. Этот метод позволяет машинам и программным агентам автоматически определять идеальное поведение в конкретном контексте, чтобы максимизировать его производительность. Чтобы агент узнал, какое действие лучше всего, требуется простая обратная связь с вознаграждением; это называется сигналом подкрепления.

Машинное обучение позволяет анализировать огромные объемы данных. Хотя обычно он обеспечивает более быстрые и точные результаты для выявления выгодных возможностей или опасных рисков, для его правильного обучения может также потребоваться дополнительное время и ресурсы.Сочетание машинного обучения с искусственным интеллектом и когнитивными технологиями может сделать его еще более эффективным при обработке больших объемов информации .

Хотите узнать больше?

СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ ЗАПРОСИТЬ ДЕМО

Первоначально опубликовано в марте 2017 г., обновлено в мае 2020 г.

Как объяснить машинное обучение простым английским языком

Машинное обучение уже широко распространено: большинство людей, вероятно, этого не осознают.

«Независимо от того, знаете вы об этом или нет, скорее всего, машинное обучение поддерживает приложения, которые вы используете каждый день», — говорит Билл Брок, вице-президент по разработке Very.«Машинное обучение произвело революцию в бесчисленных отраслях; это технология, лежащая в основе многих приложений в вашем смартфоне, от виртуальных помощников, таких как Siri, до прогнозирования трафика с помощью Google Maps ».

Возможно, вас больше волнует точность этого прогноза трафика или реакции голосового помощника, чем то, что скрывается под капотом — и это понятно. Но по мере того, как количество случаев использования машинного обучения продолжает расти, вам нужно будет объяснить хотя бы основы технологии людям, не связанным с ИТ, будь то получение поддержки, демонстрация работы вашей команды или просто создание лучшее общение и понимание между отделами.Ваше понимание машинного обучения также может поддержать долгосрочные результаты вашей стратегии искусственного интеллекта.

Для большинства предприятий машинное обучение, вероятно, является наиболее распространенной формой ИИ, действующей сегодня.

Если вы еще не используете AI или ML, вы скоро оцените его потенциал. «ИИ как рабочая нагрузка станет основным двигателем ИТ-стратегии», — недавно сказал нам Дэниел Риек, старший директор AI, Office CTO Red Hat. «Искусственный интеллект представляет собой трансформацию развития ИТ-индустрии: клиенты из всех вертикалей все больше внимания уделяют интеллектуальным приложениям, чтобы обеспечить их бизнес с помощью ИИ.Это применимо к любому рабочему процессу, реализованному в программном обеспечении — не только в рамках традиционной деловой части предприятий, но также в исследованиях, производственных процессах и, во все большей степени, самих продуктах ».

[Получите наше краткое руководство по 10 ключевым терминам искусственного интеллекта для ИТ-руководителей и руководителей бизнеса: шпаргалка: глоссарий по ИИ. ]

[Читайте также: ИИ и машинное обучение: в чем разница? ]

Что такое машинное обучение?

Это не просто карты или виртуальные помощники.Рассмотрим этот пример из «Руководства по искусственному интеллекту для руководителей», нашего недавнего исследовательского отчета, проведенного Harvard Business Review Analytic Services. В отчете подчеркивается, как машинное обучение было использовано для решения проблемы в медицинском центре Beth Israel Deaconess Medical Center: его операционная была крайне ограничена.

«Машинное обучение с использованием данных от миллиона пациентов, включая время операционного вмешательства в прошлом, выполненные процедуры, болезнь пациента, пол, возраст, сопутствующие заболевания, лекарства и т. Д. — определяет, сколько операционного времени потребуется для каждого конкретного пациента», говорится в отчете.В результате медицинский центр освободил 30% операционных.

Это не приземленный футуризм, а материал ощутимого воздействия, и это всего лишь один пример. Более того, для большинства предприятий машинное обучение, вероятно, является наиболее распространенной формой ИИ, действующей сегодня. У людей есть причина знать хотя бы базовое определение этого термина, хотя бы по той причине, что машинное обучение, как сказал Брок, все больше влияет на их жизнь.

Итак, давайте перейдем к нескольким четким определениям, которые вы можете использовать, чтобы помочь другим понять машинное обучение.

[Как RPA сочетается с AI и ML? Читайте также: Как объяснить на простом английском языке роботизированную автоматизацию процессов (RPA). ]

Определения машинного обучения

Машинное обучение делает компьютеры более интеллектуальными без явного обучения их поведению.

«По сути, машинное обучение — это задача сделать компьютеры более интеллектуальными без явного обучения их поведению. Это достигается путем выявления закономерностей в данных, что особенно полезно для разнообразных данных большого размера, таких как изображения и истории болезни пациентов.”- Билл Брок, вице-президент по разработке Very

.

«Говоря классическим языком, машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет самообучаться на основе данных, а затем применяет это обучение без необходимости вмешательства человека. На самом деле существует множество различных типов машинного обучения, а также множество стратегий их наилучшего использования ». –Фран Фернандес, руководитель отдела продуктов Espressive

«В общем, машинное обучение — это подмножество компьютерных наук, которое включает в себя применение статистики к наблюдаемым данным для создания некоторого процесса, который может выполнить некоторую задачу.Это включает в себя как структуру машинного обучения (получение данных и обучение на их основе с использованием статистики), так и влияние машинного обучения (варианты использования, такие как системы распознавания лиц и рекомендательные системы) ». –Майкл МакКорт, научный сотрудник SigOpt

Машинное обучение против ИИ против глубокого обучения

Это хорошие общие определения машинного обучения, которые не требуют особых технических знаний. Оттуда все становится более подробным и сложным. Брок отмечает, например, что машинное обучение — это общий термин, который включает три подкатегории: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

(Брок ранее в этой истории рассказывал нам о различии между контролируемым и неконтролируемым обучением. Он отмечает, что обучение с подкреплением заимствовано из психологических экспериментов: «Машина пытается найти оптимальные действия, которые необходимо предпринять, находясь в наборе различных сценариев. действия могут иметь как краткосрочные, так и долгосрочные последствия, требуя от учащегося обнаружить эти связи »)

Вы также можете изучить связанные суб-дисциплины, такие как глубокое обучение.(Если вы хотите сделать именно это, прочтите нашу историю: Как объяснить глубокое обучение простым английским языком.) Однако для людей, не связанных с ИТ, эти вещи могут сбить с толку в спешке. Возникает вопрос: что им на самом деле нужно знать о машинном обучении?

«Я не думаю, что нетехническим людям нужно понимать основы машинного обучения», — говорит Фернандес из Espressive. «Вместо этого я считаю, что им нужно понимать преимущества машинного обучения. Вместо того, чтобы говорить: «Машинное обучение означает xyz», они должны сказать: «Благодаря машинному обучению наше предприятие смогло достичь xyz.’”

Вы также можете получить визуализацию, чтобы обсудить AI и ML. Представьте себе набор русских матрёшек: AI большой, ML находится внутри него, а другие когнитивные способности находятся под ними. «ИИ — это общий термин, описывающий различные инструменты и алгоритмы, которые позволяют машинам воспроизводить человеческое поведение и интеллект», — объясняет Дж. П. Баритуго, директор консалтинговой компании по управлению и ИТ Pace Harmon. Есть множество разновидностей ИИ. Машинное обучение — одно из них, но есть также обработка естественного языка (NLP), глубокое обучение, компьютерное зрение и многое другое.

[Получите наше краткое руководство по 10 ключевым терминам искусственного интеллекта для ИТ-руководителей и руководителей бизнеса: шпаргалка: глоссарий по ИИ. ]

Для тех, кто предпочитает аналогии, Тимоти Хэвенс, доцент компьютерных систем в вычислительном колледже Мичиганского технологического университета и директор Института вычислительной техники и киберсистем Тимоти Хэвенс, сравнивает работу ИИ с обучением езде на велосипеде. : «Вы не говорите ребенку, чтобы он двигал левой ногой по кругу на левой педали в прямом направлении, одновременно двигая правой ногой по кругу… Вы даете ему толчок и говорите, чтобы он держал велосипед в вертикальном положении и указывал вперед. : общая цель.Они падают несколько раз, оттачивая свои навыки каждый раз, когда терпят поражение », — говорит Хавенс. «Это в двух словах об ИИ».

Машинное обучение — один из способов добиться этого. «Он использует статистический анализ для автономного обучения и улучшения своих функций», — объясняет Сара Бернетт, исполнительный вице-президент и выдающийся аналитик консалтинговой и исследовательской компании Everest Group.

«[ML] использует различные алгоритмы для анализа данных, выявления закономерностей и генерации необходимых результатов», — говорит Баритуго Пейса Хармона, добавляя, что машинное обучение — это способность, которая управляет прогнозной аналитикой и прогнозным моделированием.

Как работает машинное обучение?

Если есть один аспект машинного обучения, который вы собираетесь подчеркнуть, говорит Фернандес, то это должна быть важность данных, потому что большинство отделов участвуют в их создании и, при правильном управлении и анализе, извлекают из этого пользу.

«Если вы хотите уделять себе больше времени в будущем и стать более эффективным с помощью машинного обучения, вам следует подумать о данных, которые вы генерируете во время работы, и о том, как к этим данным можно получить доступ и структурировать их таким образом, чтобы машинное обучение могло кредитное плечо », — советует Фернандес.

Действительно, это критическая область, где наличие хотя бы широкого понимания машинного обучения в других отделах может повысить ваши шансы на успех.

«Если бы люди знали о машинном обучении больше — возможно, не в деталях, но, по крайней мере, в основных концепциях — они бы поняли, что машинное обучение« работает »не просто само по себе», — говорит МакКорт из SigOpt. «Это требует руководства, структуры, данных и времени (особенно в случае больших данных), и нужен кто-то, чтобы интерпретировать результаты как во время разработки, так и после развертывания.”

Еще одна мотивация помочь другим понять основы, особенно с точки зрения важности данных: полное незнание может увеличить риск предвзятости и других проблем. «Легко слепо доверять результатам алгоритма машинного обучения, но результаты хороши настолько, насколько хороши данные, на которых обучается алгоритм», — говорит Брок.

[Как защититься от предвзятости ИИ? Читайте также Предвзятость искусственного интеллекта: 9 вопросов, которые нужно задать ИТ-руководителям. ]

Широкое понимание машинного обучения, вероятно, увеличит ваши шансы на успех ИИ, при этом оправдывая ожидания.

Объем ваших объяснений будет зависеть, среди прочего, от ваших целей и организационной культуры. Но главная причина дать людям хотя бы краткое руководство заключается в том, что широкое понимание машинного обучения (и связанных с ним концепций, когда это уместно) в вашей компании, вероятно, улучшит ваши шансы на успех ИИ, при этом сохраняя разумные ожидания.

«Машинное обучение решает проблемы, но ваша компания, внедряющая инструменты машинного обучения, просто не исправит все», — говорит МакКорт. «Машинное обучение само по себе — это просто процесс кластеризации, аппроксимации, классификации или проектирования; Узнав кое-что о процессе, в котором работает машинное обучение, менее технически грамотные люди могут понять, что машинное обучение — это лишь часть полностью успешного процесса принятия разумных решений и умных действий.”

Как лучше всего проповедовать ML? Давайте посмотрим на несколько примеров:

Что такое машинное обучение? | Emerj

Набрав «что такое машинное обучение?» в поиске Google открывает ящик пандоры с форумами, академическими исследованиями и ложной информацией — и цель этой статьи — упростить определение и понимание машинного обучения благодаря прямой помощи нашей группы исследователей машинного обучения.

В Emerj, компании, занимающейся исследованиями и консультированием в области искусственного интеллекта, многие наши корпоративные клиенты считают, что им следует инвестировать в проекты машинного обучения, но они не имеют четкого представления о том, что это такое.Мы часто направляем их на этот ресурс, чтобы они познакомились с основами машинного обучения в бизнесе.

В дополнение к обоснованному рабочему определению машинного обучения (ML) мы подробно описываем проблемы и ограничения, связанные с тем, чтобы заставить машины «думать», некоторые из проблем, которые сегодня решаются в области глубокого обучения (граница машинного обучения), и ключевые выводы по разработке приложений машинного обучения для бизнес-сценариев.

Эта статья будет разбита на следующие разделы:

• Что такое машинное обучение?
• Как мы пришли к нашему определению (IE: взгляд опытных исследователей)
• Базовые концепции машинного обучения
• Визуальное представление моделей машинного обучения
• Как мы заставляем машины учиться
• Обзор проблем и ограничений машинного обучения
• Краткое введение в глубокое обучение
• Процитированные работы
• Связанные интервью ML на Emerj

Мы собрали этот ресурс, чтобы помочь в любой области, которая вам интересна, касательно машинного обучения — так что пролистайте до интересующего раздела или не стесняйтесь прочтите статью по порядку, начиная с нашего определения машинного обучения ниже:

Что такое машинное обучение?

* «Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры учиться и действовать, как люди, и улучшать свое обучение с течением времени автономно, путем предоставления им данных и информации в форме наблюдений и взаимодействия в реальном мире.”

Приведенное выше определение инкапсулирует идеальную цель или конечную цель машинного обучения, выраженную многими исследователями в этой области. Цель этой статьи — предоставить читателю, ориентированному на бизнес, экспертный взгляд на то, как определяется машинное обучение и как оно работает. Машинное обучение и искусственный интеллект разделяют одно и то же определение в умах многих, однако есть некоторые отличия, которые читатели также должны признать. Ссылки и соответствующие интервью с исследователями включены в конце этой статьи для дальнейшего изучения.

* Как мы пришли к нашему определению:

(Наше агрегированное определение машинного обучения можно найти в начале этой статьи)

Как и любая концепция, машинное обучение может иметь несколько иное определение, в зависимости от того, кого вы просить. Мы прочесали Интернет, чтобы найти пять практических определений из авторитетных источников:

1. «Машинное обучение по своей сути — это практика использования алгоритмов для анализа данных, обучения на их основе, а затем для определения или предсказания чего-либо в мире.»- Nvidia
2. « Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры работать без явного программирования ». — Stanford
3. «Машинное обучение основано на алгоритмах, которые могут обучаться на основе данных, не полагаясь на программирование на основе правил». — McKinsey & Co.
4. «Алгоритмы машинного обучения могут понять, как выполнять важные задачи, обобщая примеры». — Вашингтонский университет
5. «Область машинного обучения стремится ответить на вопрос:« Как мы можем создать компьютерные системы, которые автоматически улучшаются с приобретением опыта, и каковы фундаментальные законы, которые управляют всеми процессами обучения? » — Университет Карнеги-Меллона

Мы отправили эти определения экспертам, с которыми мы опросили и / или включили в один из наших прошлых консенсусных исследований, и попросили их ответить своим любимым определением или предоставить свое собственное.Наше вводное определение призвано отразить различные ответы. Ниже приведены некоторые из их ответов:

Доктор Йошуа Бенжио, Университет Монреаля:

ML не следует определять отрицательными (таким образом, правила 2 и 3). Вот мое определение:

Исследования в области машинного обучения — это часть исследований в области искусственного интеллекта, направленных на предоставление знаний компьютерам посредством данных, наблюдений и взаимодействия с миром. Полученные знания позволяют компьютерам правильно обобщать новые параметры.

Д-р Данко Николич, CSC и Институт Макса-Планка:

(отредактированный номер 2 выше): «Машинное обучение — это наука, заставляющая компьютеры действовать без явного программирования, а вместо этого позволяя им изучить несколько трюков. самостоятельно.»

Доктор Роман Ямпольский, Университет Луисвилля:

Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры учиться так же, как люди, или лучше.

Доктор Эмили Фокс, Вашингтонский университет:

Мое любимое определение — №5.

Основные концепции машинного обучения

Существует множество различных типов алгоритмов машинного обучения, сотни из которых публикуются каждый день, и они обычно сгруппированы по стилю обучения (т.е. контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, полу-контролируемое обучение ) или сходством по форме или функции (т. е. классификация, регрессия, дерево решений, кластеризация, глубокое обучение и т. д.). Независимо от стиля обучения или функции, все комбинации алгоритмов машинного обучения состоят из следующего:

• Представление (набор классификаторов или язык, понятный компьютеру)
• Оценка (также известная как целевая / оценочная функция)
• Оптимизация (метод поиска; часто, например, классификатор с наивысшей оценкой; используются как стандартные, так и специальные методы оптимизации)

Изображение предоставлено: Dr.Педро Доминго, Вашингтонский университет

Фундаментальная цель алгоритмов машинного обучения состоит в том, чтобы обобщить за пределы обучающих выборок, то есть успешно интерпретировать данные, которые он никогда раньше не «видел».

Визуальные представления моделей машинного обучения

Концепции и пункты списка пока не позволяют понять. Когда люди спрашивают: «Что такое машинное обучение?», Они часто хотят, чтобы увидел , что это такое и для чего он нужен.Ниже приведены некоторые визуальные представления моделей машинного обучения с соответствующими ссылками для получения дополнительной информации. Еще больше ресурсов можно найти внизу этой статьи.

Модель дерева принятия решений

Модель смеси Гаусса

Нейронная сеть с выпадением

Объединение цветности и яркости с использованием сверточных машин для обучения

Существуют разные подходы к обучению машин, от использования базовых деревьев решений до кластеризации слоев искусственных нейронных сетей (последняя уступила место глубокому обучению), в зависимости от того, какую задачу вы пытаетесь выполнить, а также от типа и количество данных, которые у вас есть.Эта динамика проявляется в различных приложениях, таких как медицинская диагностика или беспилотные автомобили.

Хотя акцент часто делается на выборе лучшего алгоритма обучения, исследователи обнаружили, что некоторые из наиболее интересных вопросов возникают из-за того, что ни один из доступных алгоритмов машинного обучения не работает должным образом. В большинстве случаев это проблема с данными обучения, но это также происходит при работе с машинным обучением в новых доменах.

Исследования, проводимые при работе с реальными приложениями, часто способствуют прогрессу в этой области по двум причинам: 1.Тенденция к обнаружению границ и ограничений существующих методов. 2. Исследователи и разработчики, работающие с экспертами в предметной области и использующие время и знания для повышения производительности системы.

Иногда это тоже происходит «случайно». В качестве одного из примеров мы можем рассматривать ансамбли моделей или комбинации многих алгоритмов обучения для повышения точности. Команды, соревнующиеся за 2009 Netflix Price, обнаружили, что они достигли наилучших результатов, объединив своих учеников с учениками других команд, что привело к усовершенствованному алгоритму рекомендаций (читайте блог Netflix, чтобы узнать, почему они не стали использовать этот ансамбль).

Один важный момент (основанный на интервью и беседах с экспертами в этой области) с точки зрения применения в бизнесе и в других местах, заключается в том, что машинное обучение — это не просто автоматизация и даже не об автоматизации, которую часто неправильно понимают. Если вы так думаете, вы обязательно упустите ценную информацию, которую могут предоставить машины, и связанные с этим возможности (например, переосмысление всей бизнес-модели, как это было в таких отраслях, как производство и сельское хозяйство).

Машины, которые обучаются, полезны для людей, потому что при всей своей вычислительной мощности они могут быстрее выделять или находить закономерности в больших (или других) данных, которые в противном случае были бы упущены людьми.Машинное обучение — это инструмент, который можно использовать для расширения возможностей людей решать проблемы и делать обоснованные выводы по широкому кругу проблем, от помощи в диагностике заболеваний до поиска решений для глобального изменения климата.

Проблемы и ограничения

«Машинное обучение не может получить что-то из ничего… оно позволяет получить больше из меньшего». — Д-р Педро Доминго, Вашингтонский университет

Две самые большие исторические (и текущие) проблемы в машинном обучении связаны с переобучением (при котором модель демонстрирует предвзятость в отношении данных обучения и не обобщается на новые данные, и / или дисперсия i.е. изучает случайные вещи при обучении на новых данных) и размерность (алгоритмы с большим количеством функций работают в более высоких / множественных измерениях, что затрудняет понимание данных). Доступ к достаточно большому набору данных в некоторых случаях также был основной проблемой.

Одна из самых распространенных ошибок среди новичков в машинном обучении — это успешное тестирование данных обучения и иллюзия успеха; Доминго (и другие) подчеркивают важность сохранения отдельных наборов данных при тестировании моделей и использования только этих зарезервированных данных для тестирования выбранной модели с последующим обучением на всем наборе данных.

Когда алгоритм обучения (т. Е. Обучаемый) не работает, часто более быстрый путь к успеху — это передать в машину больше данных, доступность которых к настоящему времени хорошо известна как основной фактор прогресса в алгоритмах машинного и глубокого обучения. в последние годы; однако это может привести к проблемам с масштабируемостью, когда у нас больше данных, но время узнать, что данные остаются проблемой.

С точки зрения цели машинное обучение не является самоцелью или решением. Кроме того, попытка использовать его как универсальное решение i.е. «ПУСТОЙ» — бесполезное упражнение; вместо этого, подходя к столу с проблемой или целью, часто лучше всего руководствоваться более конкретным вопросом — «ПУСТОЙ».

Глубокое обучение и современные разработки в нейронных сетях

Глубокое обучение включает изучение и разработку машинных алгоритмов для обучения правильному представлению данных на нескольких уровнях абстракции (способы организации компьютерных систем). Недавняя реклама глубокого обучения через DeepMind, Facebook и другие учреждения выдвинула на первый план его как «следующий рубеж» машинного обучения.

Международная конференция по машинному обучению (ICML) считается одной из самых важных в мире. В этом году он прошел в июне в Нью-Йорке и собрал исследователей со всего мира, которые работают над решением текущих проблем глубокого обучения:

1. Неконтролируемое обучение в небольших наборах данных
2. Обучение на основе моделирования и переносимость в реальный мир

Системы глубокого обучения добились больших успехов за последнее десятилетие в таких областях, как обнаружение и распознавание объектов, преобразование текста в речь, поиск информации и другие.В настоящее время исследования сосредоточены на разработке машинного обучения с эффективным использованием данных. то есть систем глубокого обучения, которые могут обучаться более эффективно, с той же производительностью за меньшее время и с меньшими объемами данных в передовых областях, таких как персонализированное здравоохранение, обучение с подкреплением роботов, анализ настроений. , и другие.

Ключевые выводы по применению Машинное обучение

Ниже приведены передовые практики и концепции применения машинного обучения, которые мы собрали из наших интервью для нашей серии подкастов и из избранных источников, цитируемых в конце эта статья.Мы надеемся, что некоторые из этих принципов прояснят, как используется машинное обучение и как избежать некоторых распространенных ошибок, с которыми компании и исследователи могут быть уязвимы при запуске проекта, связанного с машинным обучением.

• Пожалуй, наиболее важным фактором в успешных проектах машинного обучения являются функции , используемые для описания данных (которые относятся к предметной области), и наличие адекватных данных для обучения ваших моделей в первую очередь

• Большинство время, когда алгоритмы не работают хорошо, это связано с проблемой с данными обучения (т.е. недостаточное количество / искаженные данные; зашумленные данные; или недостаточные характеристики, описывающие данные для принятия решений

• «Простота не означает точности» — нет (по Доминго) связи между количеством параметров модели и тенденцией к переобучению

• Получение экспериментальных данных ( в отличие от данных наблюдений, которые мы не контролируем), если это возможно (например, данные, полученные при отправке различных вариантов электронного письма случайной выборке аудитории)

• Назовем ли мы данные причинными или корреляционными более важным моментом является прогнозировать эффекты наших действий

• Всегда откладывайте часть набора обучающих данных для перекрестной проверки; вы хотите, чтобы выбранный вами классификатор или алгоритм обучения хорошо работал на свежих данных

Emerj Для руководителей предприятий

Emerj помогает предприятиям начать работу с искусственным интеллектом и машинным обучением.Используя наши пейзажи возможностей искусственного интеллекта, клиенты могут открыть для себя самые большие возможности автоматизации и искусственного интеллекта в своих компаниях и выбрать проекты искусственного интеллекта с максимальной рентабельностью инвестиций. Вместо того, чтобы тратить деньги на пилотные проекты, которые обречены на провал, Emerj помогает клиентам вести дела с подходящими для них поставщиками ИИ и повышать уровень успешности их проектов ИИ.

Цитированные работы

1 — http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/cacm12.pd

2 — http: // videolectures.net / deeplearning2016_precup_machine_learning /

3 — http://www.aaai.org/ojs/index.php/aimagazine/article/view/2367/2272

4 — https://research.facebook.com/blog/facebook -researchers-focus-on-the-наиболее сложные-вопросы-машинного обучения-at-icml-2016/

5 — https://sites.google.com/site/dataefficientml/

6 — http: / /www.cl.uni-heidelberg.de/courses/ws14/deepl/BengioETAL12.pdf

Связанные интервью по машинному обучению на Emerj

Один из лучших способов узнать о концепциях искусственного интеллекта — это изучить исследования и применения самые умные умы в этой области.Ниже приводится краткий список некоторых из наших интервью с исследователями машинного обучения, многие из которых могут быть интересны читателям, которые хотят изучить эти темы дополнительно:

Что машинное обучение будет значить для менеджеров активов

Некоторые отраслевые эксперты утверждают, что машинное обучение (ML) изменит растущую тенденцию к пассивным инвестиционным фондам. Но хотя ML предлагает новые инструменты, которые могут помочь активным инвесторам превзойти индексы, неясно, обеспечит ли оно устойчивую бизнес-модель для активных управляющих активами.

Начнем с плюсов

Являясь разновидностью искусственного интеллекта, ML позволяет использовать мощные алгоритмы для анализа больших наборов данных, чтобы делать прогнозы относительно определенных целей. Вместо того, чтобы точно следовать инструкциям, закодированным людьми, эти алгоритмы самонастраиваются путем проб и ошибок, чтобы выдавать все более точные рецепты по мере поступления новых данных.

ML особенно хорошо адаптируется к инвестированию в ценные бумаги, поскольку полученные сведения можно использовать быстро и эффективно.Напротив, когда ML генерирует новые идеи в других секторах, компании должны преодолеть существенные ограничения, прежде чем применять эти идеи на практике. Например, когда Google разрабатывает беспилотный автомобиль на базе машинного обучения, он должен получить одобрение множества заинтересованных сторон, прежде чем этот автомобиль сможет отправиться в путь. Эти заинтересованные стороны включают федеральные регулирующие органы, автостраховщики и местные органы власти, в которых будут эксплуатироваться эти беспилотные автомобили. Управляющим портфелем не требуется одобрение регулирующих органов, чтобы переводить идеи машинного обучения в инвестиционные решения.

В контексте управления инвестициями ML дополняет количественную работу, уже проделанную аналитиками безопасности, тремя способами:

ML может идентифицировать потенциально лучшие акции, обнаруживая новые закономерности в существующих наборах данных .

Например, ML может проанализировать содержание и стиль всех ответов руководителей компаний на квартальные отчеты о доходах компаний S&P 500 за последние 20 лет. Анализируя историю этих звонков относительно хороших или плохих показателей акций, ML может генерировать идеи, применимые к заявлениям нынешних генеральных директоров.Эти идеи варьируются от оценки достоверности прогнозов, сделанных руководителями конкретных компаний, до корреляций в эффективности компаний в том же секторе или работающих в аналогичных географических регионах.

Некоторые из этих новых методов значительно улучшают традиционные. Например, при оценке вероятности дефолта по облигациям аналитики обычно применяли сложные статистические модели, разработанные в 1960-х и 1980-х годах профессорами Эдвардом Альтманом и Джеймсом Олсоном соответственно (в частности, оценки Z и O).Исследователи обнаружили, что методы машинного обучения примерно на 10% точнее предыдущих моделей при прогнозировании дефолтов по облигациям.

ML может делать новые формы данных анализируемыми .

В прошлом многие форматы информации, такие как изображения и звуки, могли быть понятны только людям; такие форматы изначально трудно было использовать в качестве компьютерных вводных данных для инвестиционных менеджеров. Обученные алгоритмы машинного обучения теперь могут идентифицировать элементы в изображениях быстрее и лучше, чем люди.Например, изучая миллионы спутниковых фотографий почти в реальном времени, алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать урожайность сельскохозяйственных культур в Китае, находясь на полях, или количество автомобилей на стоянках торговых центров США в праздничные выходные.

Появился процветающий рынок новых форм этих альтернативных наборов данных. Аналитики могут использовать GPS-координаты с мобильных телефонов, чтобы понять посещаемость определенных розничных магазинов, или данные о торговых точках, чтобы предсказать те же доходы магазина по сравнению с предыдущими периодами.Компьютерные программы могут собирать квитанции о продажах, отправляемые клиентам в качестве побочного продукта различных приложений, используемых потребителями в качестве дополнений к их почтовой системе. Когда аналитики исследуют эти наборы данных в большом масштабе, они могут обнаружить полезные тенденции в прогнозировании результатов деятельности компании.

ML может уменьшить негативное влияние человеческих предубеждений на инвестиционные решения .

В последние годы бихевиористские экономисты и когнитивные психологи пролили свет на широкий спектр иррациональных решений, принимаемых большинством людей.Инвесторы демонстрируют многие из этих предубеждений, такие как неприятие убытков (предпочтение избегать убытков по сравнению с получением эквивалентной прибыли) или предвзятость подтверждения (тенденция интерпретировать новые свидетельства, чтобы подтвердить ранее существовавшие убеждения).

ML можно использовать для исследования исторических данных о торговле портфельными менеджерами и аналитическими командами для поиска закономерностей, проявляющих эти предубеждения. Затем люди могут дважды проверить инвестиционные решения, соответствующие этим бесполезным схемам.Чтобы быть наиболее эффективными, люди должны использовать машинное обучение для проверки предвзятости на всех уровнях инвестиционного процесса, включая выбор ценных бумаг, построение портфеля и исполнение торговых операций.

Тем не менее, несмотря на эти существенные улучшения инвестиционных решений, ML имеет свои очень существенные ограничения, которые серьезно подрывают его очевидные перспективы.

Начнем с того, что алгоритмы машинного обучения сами могут демонстрировать значительные смещения, связанные с источниками данных, используемых в процессе обучения, или с недостатками алгоритмов.Хотя машинное обучение снизит человеческие предубеждения при инвестировании, фирмам потребуется, чтобы специалисты по данным выбирали правильные источники альтернативных данных, манипулировали данными и интегрировали их с существующими знаниями внутри фирмы, чтобы предотвратить появление новых предубеждений. Это постоянный процесс. для этого требуются компетенции, которых у многих традиционных управляющих активами в настоящее время нет.

Во-вторых, хотя машинное обучение может быть очень эффективным при изучении огромных объемов прошлых данных из одной конкретной области и нахождении новых закономерностей относительно конкретной цели, оно плохо адаптируется к редким ситуациям, таким как политические перевороты или стихийные бедствия.Машинное обучение также не может предсказать будущие события, если они не имеют тесной связи с прошлыми тенденциями, такими как финансовый кризис 2008 года. В таких случаях инвестиционные профессионалы должны делать выводы о том, куда будут развиваться будущие тенденции, отчасти на основе своей интуиции и общих знаний.

Наконец, многие из шаблонов, которые ML определяет в больших наборах данных, часто представляют собой только корреляции, которые не проливают света на лежащие в их основе движущие силы, а это означает, что инвестиционным компаниям все равно придется нанимать квалифицированных специалистов, чтобы решить, являются ли эти корреляции сигнальными или шумовыми.По словам эксперта по машинному обучению из крупного инвестиционного менеджера в США, его команда тратит дни на оценку того, соответствует ли какая-либо закономерность, обнаруженная с помощью машинного обучения, всем четырем тестам: разумному, предсказуемому, непротиворечивому и аддитивному.

Даже когда машинное обучение обнаруживает закономерности, отвечающие всем четырем тестам, их не всегда легко преобразовать в прибыльные инвестиционные решения, которые все равно потребуют оценки профессионала. Например, просеивая пачки социальных сетей, ML мог бы предсказать — в отличие от большинства опросов — что Дональд Трамп будет избран президентом в 2016 году.Однако принятие инвестиционного решения на основе этого прогноза представляет собой сложный вопрос. Приведет ли избрание Трампа к росту, падению или боковому росту фондового рынка?

Суть в том, что, хотя машинное обучение может значительно улучшить качество анализа данных, оно не может заменить человеческое суждение. Для эффективного использования этих новых инструментов фирмам по управлению активами потребуются компьютеры и люди, которые будут выполнять взаимодополняющие роли. В результате компаниям придется делать значительные инвестиции как в технологии, так и в людей, хотя некоторые из этих затрат будут компенсированы сокращением числа традиционных аналитиков.

К сожалению, большинство других управляющих активами не продвинулись далеко по пути внедрения машинного обучения. Согласно опросу, проведенному Институтом CFA в 2019 году, немногие профессионалы в области инвестиций в настоящее время используют компьютерные программы, обычно связанные с ML. Вместо этого большинство менеджеров портфелей продолжали полагаться на электронные таблицы Excel и настольные инструменты для работы с данными. Более того, только 10% управляющих портфелем, ответивших на опрос CFA, использовали методы ML в течение предшествующих 12 месяцев.

Как и ожидалось, крупнейшие управляющие активами, такие как BlackRock и Fidelity, лидируют, выстраивая отношения с поставщиками информации, поставщиками технологий и академическими экспертами.Но они вряд ли создадут большой разрыв по сравнению с конкурентами, поскольку масштаб не обязательно является преимуществом при активных инвестициях. Например, торговля большими объемами может повлечь за собой значительные расходы, и фирмы могут быть ограничены в размере общего риска, который они могут нести в отношении определенных акций.

Управляющие активами среднего размера также должны иметь возможность получать выгоду, потому что они, вероятно, будут привлекать и удерживать высококвалифицированных специалистов по данным, которые могут видеть больше возможностей для продвижения в этой сфере, чем в очень крупных фирмах.Кроме того, компании среднего размера смогут позволить себе доступ к альтернативным данным через сторонних поставщиков, высококачественные алгоритмы из библиотек с открытым исходным кодом и сложные инструменты от технологических компаний (например, Amazon и Google), которые уже предлагают облачные технологии. базирующиеся услуги для многих отраслей.

В проигрыше, скорее всего, окажутся небольшие фирмы (с активами под управлением менее 1 миллиарда долларов). У них, вероятно, возникнут проблемы с привлечением достаточного количества талантов и поглощением затрат на разработку технологии, учитывая сильное понижательное давление на гонорары активных менеджеров.Плата за управление активным управляющим капиталом в 2018 году примерно на 20% ниже, чем в 2008 году, отчасти из-за того, что пассивные фонды стали настолько дешевыми. Управляющие активами также находятся под давлением регулирующих органов, и они вынуждены платить своими собственными деньгами за сторонние исследования ценных бумаг вместо того, чтобы расплачиваться «мягкими долларами», распределяя брокерские комиссии между хорошими исследовательскими фирмами. Следовательно, инвестиции, необходимые для ML, в целом возникают в сложное время для отрасли управления активами, и это будет особенно сложно для малых фирм.

Более того, неясно, действительно ли существенные инвестиции в ML приведут к созданию долгосрочной устойчивой бизнес-модели для активных управляющих активами. Если машинное обучение создает уникальную альфу для инвестиционной фирмы, она не может долго почивать на лаврах, потому что другие фирмы, вероятно, будут моделировать ее методы инвестирования. И если другие управляющие активами извлекут аналогичные идеи из аналогичных методов машинного обучения, они будут покупать или продавать одни и те же ценные бумаги в одно и то же время, что может свести на нет любую выгоду, которую может принести понимание.Это уже происходило неоднократно. Например, в течение трех дней в 2007 году несколько крупных хедж-фондов, используя количественные модели, основанные на одних и тех же факторах, одновременно закрыли свои позиции и в результате понесли большие убытки.

Подводя итог, изначально ML можно рассматривать как спаситель активного инвестирования. Несомненно, у него есть потенциал, чтобы позволить ранним последователям найти новые источники альфа-тестирования и превзойти индексы. Тем не менее, если идеи машинного обучения копируются другими менеджерами по мере того, как они развивают возможности машинного обучения, может стать еще труднее найти публично торгуемые акции и облигации, которые превосходят их эталонные показатели.Повысит ли со временем активное инвестирование, дополненное машинным обучением, эффективность ценообразования на безопасность и тем самым усилит текущий переход к пассивному инвестированию? Если это так, то затраты на внедрение ML будут нести активные менеджеры, но большая часть выгоды пойдет на индексирование фондов как безбилетников.

Что такое машинное обучение? | Как это работает, методы и применение

Обучение с учителем

Машинное обучение с учителем создает модель, которая делает прогнозы на основе доказательств при наличии неопределенности.Алгоритм контролируемого обучения берет известный набор входных данных и известные ответы на данные (выходные данные) и обучает модель генерировать разумные прогнозы для ответа на новые данные. Используйте обучение с учителем, если вам известны данные для результата, который вы пытаетесь предсказать.

Обучение с учителем использует методы классификации и регрессии для разработки моделей машинного обучения.

Методы классификации предсказывают дискретные ответы — например, является ли электронное письмо подлинным или спамом, или является ли опухоль злокачественной или доброкачественной.Модели классификации классифицируют входные данные по категориям. Типичные приложения включают медицинскую визуализацию, распознавание речи и кредитный рейтинг.

Используйте классификацию, если ваши данные могут быть помечены тегами, категоризированы или разделены на определенные группы или классы. Например, приложения для распознавания рукописного ввода используют классификацию для распознавания букв и цифр. В обработке изображений и компьютерном зрении методы неконтролируемого распознавания образов используются для обнаружения объектов и сегментации изображений.

Общие алгоритмы для выполнения классификации включают машину опорных векторов (SVM), деревья решений с усилением и пакетами, ближайший сосед k , наивный байесовский анализ, дискриминантный анализ, логистическую регрессию и нейронные сети.

Методы регрессии предсказывают непрерывные реакции — например, изменения температуры или колебания потребляемой мощности. Типичные приложения включают прогнозирование нагрузки на электроэнергию и алгоритмическую торговлю.

Используйте методы регрессии, если вы работаете с диапазоном данных или если характер вашего ответа является действительным числом, например, температура или время до отказа для единицы оборудования.

Станок какой: купить станок в интернет-магазине, цены, отзывы, характеристики