EN
Frontier կլասի 5-առանցքային արտդեղի կուտակող համակարգերը առաջանում են Industry 4.0 աշխարհին սեփական տեխնոլոգիաներով և ավտոմատացված գործիքային ճանապարհի դարձնումներով: Առաջիններն են, ովքեր տեղադրում են IoT կապակցությունը իրենց մաքնիներում և AI-բաժանորդագրված CAM համակարգեր, որոնք օպտիմալացնում են հասանելիության արագությունը և կուտակիչի ուղղությունը նոր կտրումների դեպքում:
Սեփական 특징ները միավորում
Ինքնուրույն օպտիմալացված գործիքային ճանապարհեր՝ մեքենայական ուսուցումի ալգորիթմները վերլուծում են անցյալ աշխատանքները՝ որոնց մեջ ներառված է քարի 특성ները, կուտակիչի կարգավորումը և բարդությունը, օպտիմալացնելով հետագա գործողությունները՝ մաքսիմալացնելու համար կուտակիչի երկարամանիտությունը և մակերևույթի որակը:
Հեռավորական ուղերձում և ուշադրություններ՝ գերազանցող պլատֆորմայի միջոցով առաջացված հաղորդումները տալիս են մաքնինի կարգավորումը՝ ներառյալ տատանումը, բաշխված բեռը և հեռուստացույցի ջերմաստիճանը: Երկարաժամանակային մոբայլ ուշադրություններով՝ գործարարները պահանջվող մատանուղղություններին հանգում են:
Ավտոմատացված սահքի նախնական կայունացում. Ներդրված լազերային ստացիանում, յուրաքանչյուր ստիպերից առաջ, չափում է անգամանոց սահքի տրամագծի չափերը՝ CNC կոնտրոլլերի համար ճշգրիտ չափեր հաշվարկելու և յուրաքանչյուր աշխատանքում օպտիմալ դիրք ստանալու համար:
Դինամիկ թերակության կառավարում. Գաղափարական 5-առանցքային ինտերպոլյացիա բարձրացնում է ճշգրտությունը 0.01º-ին, որովհետև անհրաժեշտ է ձեռնական սետավորումը՝ բարդ սահքերի և արժեքների կտրումից կամ անկյունային ստիպերից արդյունավետության դեպքում:
Օպերացիոն գործառույթների համար
Տարածված են հատկանիշների տվյալները հազարավոր բուրգիկներից, ինտելեկտուալ մաքնիները կարող են երկրասահման տերմինը երկարացնել 40%-ով և կտրել 20%-ը ընդհանուր ցիկլի ժամանակից: Սա նշանակում է կարողանալիքների օգտագործման բարելավումը՝ որը կրիտիկական է արտաքին ուղղված գործարանների համար, որոնք պետք է համապատասխանեն արժեքների վերջնաժամանակներին և որոշենք որոշումներին:
Երկար ավտոմատացված աշխատարաններ
Ավանդական գործողություններ ԱՄՆ-ում և Եվրոպայում քարի ստեղծման մեջ փորձում են «디지털 ցելներ»՝ ռոբոտական բեռնատրոհիչ արագություններ հետ 5 առանցքով սահքողներով, որոնք կառավարվում են MES-ի կողմից կենտրոնացված հաստատության համար: Դրանց կարող են աշխատել 24 ժամը օրում անառաջացողորեն, այդ ցելները մշակում են ավարտած մասնիկները գիշերվա ընթացքում, որոնք կարող են լustrացվել հաջորդ օրը։ Օրինակներ ներառում են Barry Sharpe-ի անցումը, որտեղ նրանք կարողացան նվազեցնել գործակազմի վճարը 30%-ով, իսկ ժամանակավոր արդյունքը ավելացավ 8 խորանարդ футից – $227/մ2 մինչև 17 խորանարդ ֆուտ։ Կանոնավոր մարդկանց առաջարկումը ավտոմատացման և AI-ի ոլորտում բացահայեցնում է ամբողջությամբ ավտոնոմ պատրաստումը ոչ միայն քարի արդյունաբերության մեջ, այլև դրա դարձնում է ավելի ստանդարտ և ավելի շատ արդյունք արտադրողություն, որը արդյունավետություն է այլ երկրներում:
