Hvordan drejningssentre omdanner den nye paradigm for effektiv intelligents produktion
Inden for industrielt produktion er effektivitet den centrale indikator for måling af produktionskonkurrenceevne. Med intensivering af markedskonkurrencen har den traditionelle "flere maskiner i sekvensiel behandling"-model gradvist vist smertepunkter såsom lange cyklustider, hyppige linjekvaliteter og ustabil præcision. Som repræsentant for sammensat bearbejdnings teknologi leverer skruemaskinen (Turning Center) en ny løsning til fabrikker for at overvinde effektivitetsbegrænsninger med sit innovative model om "flere processer udført på én gang".
1. Dilemmet ved den traditionelle produceringsmodel: spillet mellem effektivitet og omkostninger
I traditionelle bearbejdnings-scenarier kræver en kompleks komponent ofte at gå igennem flere processer såsom skæring, fræsning, borende og trådeindføring, og hver proces kræver forskellig udstyr og operatører. Dette fører ikke kun til gentagne fastgørelser og positionering af arbejdsstykket, hvilket øger tidsforbrug, men også til akkumulerede fejl på grund af flere referenskonverteringer, og udbyttelsen er svær at garantere. Ifølge statistikker udgør ikke-bearbejdningstid (som skifte af former, debugging og testing) i den traditionelle metode op til 40%, hvilket bliver en afgørende hindring for forbedring af fabriksproduktionskapaciteten.
2. Skærmiddel: sammensat bearbejdningsteknologi driver effektivitetsrevolution
Skærmidlet gennemfører "alt-i-et-processering" af skæring, fræsning, borende, fræsing, trådeindføring og andre processer ved at integrere avancerede moduler som fleraksisforbindelse, dynamisk torn og sekundærspindle. Dets tekniske fordele afspejles i tre dimensioner:
Procesintegration, slå komprimering
Drejningscentret er udstyret med Y-akse og C-akse forbindelsesfunktioner og med højhastighedsstyrkemaskiner kan det udføre radiale og akserielle sammensatte processer i én fastgørelse. For eksempel ved bearbejdning af et biltransmissionsaks, kræver den traditionelle proces 5 enheder til at fuldføre 7 processer, mens drejningscentret integrerer alle processer i en enkelt enhed gennem programoptimering, hvilket forkorter produktionstiden fra 120 sekunder til 60 sekunder og forbedrer effektiviteten med 50%.
Nøjagtighedsprøve, kvalitetskontrol
Integration af flere processer undgår helt placeringafvigelse forårsaget af gentagne fastgørelser af arbejdsstykker. Måledata fra en præcisionsbearingsprodusent viser, at CPK-værdien (processenkraftindeks) for nøgledimensionen er steget fra 1.2 til 1.8 efter brug af drejningscentret, og affaldsprocenten er reduceret med 70%.
Flexibel produktion, omkostningsnedbringelse og effektivitetsforbedring
Drejningssenteret understøtter blandetproduktion af flere varianter. Gennem det hurtige værktøjskiftsystem og intelligent programmering kan produktskifte udføres inden for 30 minutter. Med denne funktion forkortede et selskab inden for 3C-komponenter leveringscyklussen for småserieordrer med 60 % og øgede udnyttelsen af udstyret til mere end 85 %.
3. Implementeringspraksis: fra teknologisk opgradering til værdiogenopbygning
Tag et eksempel på en virksomhed, der producerer luft- og rumfartskomponenter. Dens behandling af motorkasser krævede oprindeligt 12 processer såsom grovfræsning, finefræsning, højninger og borening, med en gennemsnitlig daglig produktionskapacitet på kun 80 stykker. Efter indførelsen af femaksen fræscenteret blev processerne reduceret til 3 trin gennem integration af flere processer og dynamisk fejlkompletteringsteknologi. Den gennemsnitlige daglige produktionskapacitet overskred 150 stykker, energiforbruget blev reduceret med 20 %, og pladsbesættelsen blev reduceret med 50 %. Denne transformation hjalp ikke kun firmaet med at vinde internationale ordrer, men fremmede også udvidelsen af værdikæden fra "enkeltbehandling" til "intelligente produktionservices".
4. Fremtidige tendenser: intelligent styrkelse og opgradering
Med udviklingen af Industry 4.0 er den nye generation af skæreværktøjscenter dybt integreret med Internet of Things, digitale twin og AI-processoptimering. For eksempel ved at bruge indbyggede sensorer til at indsamle data om vibration, temperatur og værktøjsspidsforbrug i realtid, og kombinere det med skybaserede algoritmer for at forudsige udstyrets sundhedstilstand, kan risici for nedetid undgås på forhånd; og det selvlæringsbaserede system til bearbejdning af parametre baseret på store data kan kontinuerligt optimere skærepågangen og yderligere frigøre effektivitetspotentiale.