Kuinka pyörityskeskukset muokkaavat uuden paradigman tehokasta älykästä valmistuksesta

Teollisen valmistuksen alalla tehokkuus on ydinindikaattori tuotannon kilpailukyvyn mittaamiseksi. Markkinoiden kilpailun tiivistymisen myötä perinteinen "monen koneen järjestelmällinen käsittely" -malli on vähitellen paljastanut kipupisteitä, kuten pitkiä kestonyksiviä, useita linjan vaihtoja ja epätasaisia tarkkuustasoja. Käännöskeskuksen (Turning Center) edustamaan monitekijäkäsittelytekniikka tarjoaa tehtaalle uuden ratkaisun tehokkuusongelmien murtaamiseksi sen innovatiivisella mallilla, jossa "useat prosessit suoritetaan kerralla".

1. Perinteisen tuotantomallin dilemma: peli tehokkuuden ja kustannusten välillä

Perinteisissä käsittelytilanteissa monimutkainen osa usein tarvitsee mennä läpi useita prosesseja, kuten pyöritys, murskaus, aukaisu ja riippaus, ja jokainen prosessi vaatii erillistä laitetta ja operaattoreita. Tämä ei vain johtanut työpienen useaan kiinnitykseen ja asetteluun, mikä lisää aikahenkilön menetyksen, mutta myös aiheuttaa kumulatiivisia virheitä useiden viitekehitysten takia, ja tuotantokapasiteetin taataan vaikeasti. Tilastojen mukaan epäkäsittelyajan (esimerkiksi mallin vaihto, debuggaus ja testaus) osuus perinteisessä tilassa on saavuttanut jopa 40 %:n, mikä on tullut avaimestona rajoittamaan tehdyn tuotannon kapasiteettien parantamista.

2. Pyörityis keskus: yhdistelmäkäsittelytekniikka ajaa tehokkuuden vallankumouksen

Pyörityis keskus toteuttaa "yksikkökäsittelyn" pyörityksen, murskauksen, aukaisten, reikiävien ja ripustamisen prosesseja integroimalla edistyksiä moduuleja, kuten moniakseliliitos, voimataso ja toissijainen pyörityispäätin. Sen tekniset etuudet ilmenevät kolmessa ulottuvuudessa:

Prosessin integrointi, tahtitason pakkaus

Pyörityskeskus on varustettu Y-akselin ja C-akselin linkkifunktioilla sekä korkean nopeuden voimistyökaluilla, joiden avulla se voi suorittaa radiaalisen ja aksiaalisen monimutkaisen käsittelyn yhdessä kiinnityksessä. Esimerkiksi auton vaihteistoventtielin prosessoinnissa perinteinen prosessi vaatii viiden laitteen käytön seitsemän prosessin suorittamiseksi, kun taas pyörityskeskus yhdistää kaikki prosessit yhteen laitteeseen ohjelmointi optimoinnin avulla, lyhentämällä tuotantokierroksen kestoa 120 sekuntista 60 sekuntiin ja parantamalla tehokkuutta 50 %.

Tarkkuuden hyppymäärä, laadunhallinta

Moniprosessin integrointi välttää kokonaan työaineiston toistuvasta kiinnityksestä aiheutuvan sijaintivirheen. Tarkkuusvedonlyönnin valmistajan mitattuja tietoja osoittaa, että pyörityskeskuksen käyttöön siirtämisen jälkeen keskeisen mittauksen CPK-arvo (prosessikykyindeksi) nousi 1.2:sta 1.8:een, ja hylkäysaste pienentyi 70 %.

Joustava tuotanto, kustannusvähennys ja tehokkuuden parantaminen

Pyörityskeskus tukee usean lajikkeen sekoitusjatkotuotantoa. Nopean työkaluvaihtojärjestelmän ja älykkään ohjelmoinnin avulla tuotteen vaihto voidaan suorittaa 30 minuutissa. Tämän ominaisuuden ansiosta 3C-osasto yrityksessä lyhentyi pienien tilausten toimituskierrosta 60 % ja laitteisto käytettiin yli 85 % kyvystä.

3. Käytäntö: teknologian päivityksestä arvon uudelleenrakennukseen

Ota esimerkiksi ilmailu- ja avaruusalan osia valmistava yhtiö. Sen moottorinkorin jalostus vaati aiemmin 12 prosessia, kuten karkeaa pyöritystä, tarkkaa pyöritystä, kaarion leikkaamista ja puhaltamista, ja keskimääräinen päivittäinen tuotantokapasiteetti oli vain 80 kappaletta. Viisijakselisen pyöritykskeskuksen käyttöönoton jälkeen moniprosessien integroinnin ja dynaamisen virhekorjauksen teknologian avulla prosesseja vähennettiin kolmeeksi vaiheeseen, keskimääräinen päivittäinen tuotantokapasiteetti ylitti 150 kappaletta, energiankulutus vähensi 20 % ja tilan käyttö vähensi 50 %. Tämä muutos auttoi yritystä saamaan kansainvälisiä tilauksia ja edisti arvoketjun laajentumista "yhdenmukaisesta jalostuksesta" kohti "älykkäitä tuotantopalveluita".

4. Tulevat suuntaviivat: älykkään teknologian vahvistaminen ja parannus

Kun teollisuus 4.0 kehittyy, uusi sukupolvi pyörityskeskuksia on syvällisesti integroitu Internet of Things -verkoille, digitaalisille kaksosille ja tekoälyprosessin optimointiin. Esimerkiksi sisäänrakennettujen anturien avulla voidaan kerätä värähtely-, lämpötila- ja työkaluhaojen tiedot real time -muodossa ja yhdistää ne pilvipohjaisiin algoritmeihin laitteiston terveydentilaa ennustamaan, jolloin ajoitettomia pysähdyksiä voidaan välttää etukäteen; ja suuren datan perustuva itseoppimissysteemi jatkaa leikkauspolut optimoimalla ja vapauttaa edelleen tehokkuuden potentiaalin.