EN
Frontier классы 5-осевые алмазные пилы CNC системалары зерттеу технологиялары мен автоматтық өңдеу жолдарын жақсырақ ету арқылы Industry 4.0 дүниесіне өтуге басып келеді. Басты жолға шығатын саналымдаушылар IoT қосымшаларын құрылғыларына және бір-бір қиысуға сәйкес тікелейдік деңгейлерін және пила орнын аптималаштыратын ИИ-драйв CAM системаларын орнатады.
Жақсы технологиялардың тез қоры
Өзін-өзі аптималаштыратын өңдеу жолдары: Машиналық оқыту алгоритмдері атқарылған ішкі жобаларды анализдейді, онда таңбалау characteristics, пила жағдайы және мүмкіндіктер, келесі операцияларды пила узартуын және жердің жақсылығын максималаштыру үшін оптималаштырады.
Уақытша мониторинг және хабарландыру: Булутта орналасқан мониторинг платформасы арқылы берілетін отчеттер машиналық жағдайын, соңғылерімен, көлемдік жүктер мен суындаушы температурасын береді. Реал уақытта мобильді хабарландырулар арқылы өңдеушілер уақытша техникалық жобаларға қатысты болады.
Автоматтық қаңғы жобалау: Әрбір қиындаудан бұрын, ішкі лазер станциясында алмаздық қаңғының диаметрі өлшенеді, CNC контролдері үшін дәл мәнді есептейді және әрбір жұмыстың қуанышын оптималды түрде орналастырады.
Динамикалық қуаныш басқаруы: Кеңесшілікті 5-ось интерполяциясы 0.01º дәлдігімен жұмыс істейді, бұрыштық қиындаулар, көлбеуліктер және құралдар арасындағы құралдардың құралдарын қолмен орнату қажет емес.
Өзгертілген пайдалар
Мезгілі thousands абдоминалық перфорациялардан шыққан қызметтік метрикаларды қамтамасыз етген соң, зерттеу машиналары синирлерін 40%-ға арттыра алады және жалпы цикл уақытын 20%-ға төмендетеді. Бұл экспортқа бағытталған фабрикалар үшін қажетті – олар қалайымен толықтыру қадамдарын бастайды және сапа стандарттарын сақтау қажет.
Толық автоматтық атауға қол жеткізу
АҚШ және Еуропадағы құрылыс материалдарын өңдеу саласындағы кеңесші операциялар «дидигитал клеткалар»-ды шешуде тәжірибелендіріп жатады – роботтық 5 осьті қиыру армалары, олар MES таңбаланған централдық басқарудың арқасында. Күндізгі уақытта бастапқы операциясыз қызмет ету арқылы осы клеткалар таң бойы аяқталған қисымталарды өңдейді, оларын келесі күнде жабыстырады. Мысалы, Берри Шарпе-ның өтуі, олар 30% заработная плата жоюы мүмкін болды және сағатта шығыс 8 куб метрден - $227/м2 17 куб метрге артты. Адамдардың өзара қатысуы өзгерген автоматтандыру және ИИ-мен ұстауға бағытталғаннан кейін, толық тәулік өңдеу қабілетіне қол жеткізу кездеседі не тек құрылыс материалдары саласында емес, басқа салаларда да, бұл бір тезіктілік және көп негізгі нәтиже береді, математикалық конкуренттілік басқа елдерде де артады.
