Комп'ютерне числове керування (CNC) обробка останньо часом переживає значні розробки, що перетворили виробництво у багатьох галузях. Ця стаття фокусується на нових тенденціях та технологічних досягненнях, що революціонують виробництво Деталей CNC.
Покращена автоматизація за допомогою роботів
Автоматизація залишається головним драйвером обробки ЧПУ. Сучасні роботи були інтегровані в сьогоденні системи комп'ютерного числового керування для завдань, таких як обробка матеріалів, зміна інструментів або перевірка якості. Таким чином економиться час, поки зменшуються помилки, спричинені людською інтервенцією, що збільшує продуктивність виробництва.
Розумний штучний інтелект та машинне навчання
Штучний інтелект (AI) у kombінації з машинним навчанням (ML) зробив великий крок вперед у тому, як функціонує обробка ЧПУ. Машини передбачають, коли їм знадобиться сервісne обслуговування, використовуючи оперативні дані завдяки алгоритмам AI для передбачуваного обслуговування, що зменшує простої. З іншого боку, методи ML оптимізують параметри обробки, що призводить до збільшення точності та скорочених циклів виробництва.
Інтеграція додавального виготовлення
Гібридні машини, що включають можливості 3D-друку з фрезеруванням деталей CNC, все ширше використовуються виробниками, які бажають скористатися перевагами обох технологій під час швидкого прототипування або виготовлення персоналізованих деталей. Це дозволило виготовляти складні компоненти з покращеними функціями за допомогою різних матеріалів одночасно, оскільки адитивне виготовлення (AM) об'єднується з традиційними методами, такими як фрезерування.
З’єднання Інтернету речей (IoT)
Підключення IoT повністю перераховує спілкування між різними машинами, що утворюють частини CNC, а також між ними та їх середовищем, яке може складатися з сенсорів або актуаторів. Сьогодні існують пластикові матеріали, які можуть відстежувати температуру, вibrацію, знос тощо у режимі реального часу. Збрана інформація після аналізу допомагає оптимізувати процеси, дозволяючи віддалений моніторинг продуктивності за допомогою стратегій передбачуваного техобслуговування, що базуються на діях, отриманих внаслідок аналізу, що поліпшує загальну ефективність обладнання.
Стійкі методи виробництва
Зростає необхідність впровадження стійких практик, що враховують екологічні проблеми, які впливають на поточні методи виробництва, використовувані машинами для виготовлення частин CNC. Це може включати установку пристроїв економії енергії та використання екологічно чистих розрідин для розрізання, що тепер є поширеними практиками в цьому секторі. Крім того, виробники шукають способів зменшити втрати матеріалу та споживання електроенергії на різних етапах виробництва.
Повышенная точность і якість поверхні
Вдосконалення в проектуванні обробного обладнання разом з розвитком сучасних систем керування зробили деталі, оброблені за допомогою CNC, більш точними та гладкими. Технології високоскоростної обробки, підтримувані покращеними матеріалами для фрез, дозволяють компаніям досягати більш строгих допусків, одночасно задовольняючи вимоги до високої якості поверхні, необхідні у таких галузях, як авіаційна, медична чи навіть автомобільна.
Додаткова/віртуальна реальність у застосуванні
Потреби у навчанні у сфері CNC-обробки потребують використання віртуальної (VR) або додаткової реальності (AR), особливо там, де потрібна симуляція машин разом із онлайн-моніторингом. У таких випадках ці технології дозволяють операторам візуалізувати процеси, що відбуваються під час обробки, симулювати складні дії, які можуть виникнути, виявляючи ймовірні помилки наперед, що зменшує кількість помилок і оптимізує ефективність у процесі виробництва.
Висновок
Виробництво деталей методом CNC має яскраву майбутність, головним чином завдяки недавнім тенденціям, таким як еволюція, спричинена автоматизацією; системи передбачуваного техобслуговування, що діють завдяки штучному інтелекту (AI); додаткове виробництво, поєднане з традиційними методами для створення високопродуктивних компонентів; і Інтернет речей (IoT), що підтримує програми передбачуваного техобслуговування, які базуються на великих даних, які можна отримати з сенсорів, поширених у галузях промисловості серед інших.
