Autotööstuse komponentide tootmine, kuidas kõrgejäävused pöörlemiskeskused võivad kvaliteeti parandada
Kaasaegsete tootmise väljakutsete vastu
Autotööstuses on igati suurenev nõue komponentide täpsuse poolest. Eriti mootoriga seotud komponendid, vedru süsteemid ja peatumissüsteemid peavad saavutama mikronitase täpsust. Traditsioonilised töötlemismeetodid ei ole massiproduktsioonis tugevasti konstantseid. Igal mõõtuhelise erinevusel võib olla mõju sõiduki turvalisusele ja jõudlusele. Tootjatel on kasvav surve vähendada materjalialalisu ning samal ajal järgida rangelt rahvusvahelisi kvaliteedistandardeid. Sellest tulenevalt on tarvis kiiresti tehnoloogilisi uuendusi tootmismeetodes. Näiteks mootoripistoonides võib isegi väike mõõduga erinevus mõjutada sõiduki jõudlust ja kütuse kulutust. Seega tuleb kasutada veelgi edasi töötlemismeetodeid.
Täpsusinsenering komponentide tootmisel
Tänapäevased pöördepardid kasutavad mitmehelise sünkroonse tehnoloogia, ja positsioneerimise täpsus saab pidada hallatavaks 5 mikroni piires, tagades, et tuhandete järjestikku toodetud komponendi mõõdud on identeksed. Integreeritud termalne koompensatsioonisüsteem võib vastu seista metallide laienemisele kõrge kiirusega töötamisel, mis on traditsiooniliste seadmete puhul tavaline põhjus mõõtude hajumiseks. Olenevalt sellest, kuidas ümbritsev temperatuur muutub või kui kaua on seade töös olnud, suudavad need süsteemid säilitada stabiilsust, mis on otse seotud keskkomponentide teenuseelu ja usaldusväärsusega. Nagu kaheks suves, kui pöördepard töötab osade tootmisel, võib termalne koompensatsioonisüsteem tagada, et osade mõõdud ei ole kõrglähma mõju all.
Peamised Tehnoloogilised Eelised
Tänapäeva keerulistes töötlemisprotsessides võib täiustatud tšiippi haldussüsteem vältida pinnasedega kokkupuutumist ning kaitsta osade terviklikkust. Reaalajas vibratsioonide jälgimine automatiseerib lõikamisparameetrite kohandamist, et hävitada pinnase vigadest põhjustav harmooniline muutus. Adaptiivne tööriistatee algoritm suurendab materjaliekstrakti kiirust ja pikendab tööriista eluiga, mille tulemuseks on oluliselt madalam ühiktootmise kulukulus. Need innovatsioonid lahendavad koos tootmissektoris esilekerkinud kolme peamise probleemi: jääkmakute vähendamine, energia tarbimise optimeerimine ja tootmiskoormuse kiirendamine. Näiteks autotransmissiooni ratastes töötlemisel võib tšiippi haldussüsteem tekitada ratsast sileda pinda ning parandada kvaliteeti.
Kehastades jätkusuutlikke tootmispraktikaid
Järgmise põlvkonna keerukate keskustega on varustatud energia tagasivõtmisega süsteem, mis võib peenemise ajal tekkiva kitsendusenergia teisendada kasutatavaks elektriks, vähendades energiakasutust kuni 30%. Kuivase töötlemise tehnoloogia abil saab külmekemede kasutamist minimeerida ilma, et see mõjutaks pindlõigu kvaliteeti, mis vastab keskkonnareeglitele. Automaatne kvaliteedi kontrollimoodul, mis on otse integreeritud töötlemisprotsessi, võib teha 100% komponentide kontrolli, eemaldades traditsioonilise näidiskontrolli piirangud. Näiteks autovehiklite ratade tootmisel võib energia tagasivõtmine hõlpsasti salvestada palju elektri ja kuiv töötlemine on keskkonnasõbralikum.
Strateegilised seadmete valiku kriteeriumid
Kui tootekaptsiidi suurendamist parandatakse, peaksid tootjad andma eeliselt seadmetele, mis kasutavad moodulist arhitektuuri, mis võimaldab tulevaste tehnoloogiliste uuenduste lihtsat integreerimist. Kohatööstuse standardsete CAD/CAM tarkvara kompatibilseid seadmeid on võimalik olemasolevate disainiprotsessidega mugavalt integreerida. Seadmed, mis suudavad hoida stabiilset jõudlust erinevates materjalides, alustades aluminiumpüksidest kuni veesetega terasse, pakuvad olulist operatsioonilist paindlikkust. Tootmenajal on välja toodud, et selliste paindlike süsteemide vastuvõtmise järel on terviklik seadme jõudluse (OEE) määr suurenenud 18% kuni 22%. See on nagu arvuti ostmine; valik, mis pakkub tugevat laiendatavust, muudab tulevikus hardvari uuendamise lihtsamaks.
Tulevaseks tootmiseks vajalikud võimed
Uute Internet of Things (IoT) lahingukeskuste arenguga saab ennustava kinnitamise hoiatusi vibratsioonimustrite analüüsiga ja termaalsete pildistamisega, mis võib vähendada ootamatut töötuse perioodi 40% kuni 60%. Masinõppe algoritmid optimeerivad pidevalt lõigeparameetreid materjalipargide erinevuste järgi, tagades stabiilse kvaliteedi isegi siis, kui tootmise ahela esineb hulknemisi. Need intelligentsed süsteemid moodustavad alused teostada Tööstus 4.0, lubades tootjatele rahuldada autotootmise muutuvaid nõudeid ühendatud, andmete abil juhitavates tootmes keskkondades. Näiteks IoT-jälgimise kaudu võidakse lahingu keskuse potentsiaalseid tõrkeid ette tuvastada ja ajakohast hooldust korraldada, et vältida tootmise katkestusi.