Როგორ იცვლება ეფექტური ინტელიგენტური წარმოების ახალი პარადიგმა როტაციული ცენტრების მიერ

Ინდუსტრიულ წარმოების სფეროში, ეფექტივობა არის ძირითადი ინდიკატორი წარმოების კონკურენციულობის გაზომვისათვის. ბაზარის კონკურენციის გაუმჯობესების გამო, מסורת전통적인 "რამდენიმე მანქანის მწირე გადამუშავება" მოდელი ახალგაზრდად გამოჩნდა პრობლემების წერტილები, როგორიც არის გრძელი ტერმინები, ხშირი ხაზების შეცვლა და არამარტივი ზუსტობა. სარ祺ვაო გადამუშავების ტექნოლოგიის წარმომადგენელი როგორც გადამუშავების ცენტრი (Turning Center) ახალ ამოხსნას ასახავს ფაბრიკებს ეფექტივობის ბოლოების გადაჭარბებისათვის ინოვაციული მოდელით: "რამდენიმე პროცესი ერთხელ დასრულებული"

1. ტრადიციული წარმოების რეჟიმის დილემა: ეფექტივობა და ღირებულება შორის

Ტრადიციული გამოსაобработველი სცენარებში, სიღრმით სტრუქტურიზებული ნაწილი ხშირად უნდა გადის რამდენიმე პროცესით, როგორიცაა ჩრდილოეთში გადაკეთება, მილინგი, გვრილი და ჩაჭრვა, და თითოეული პროცესი მოითხოვს განსხვავებულ აღწერსა და მომავალს. ეს არ მხოლოდ მიიყვანს მუშაობის მოცულების მრავალჯერად დაკავებას და პოზიციონირებას, რაც გაზაფხულის დროს ზრდის, არამედ მრავალჯერადი ბენჩმარკის გარდაქმნის გამო ამაღლებს შეცდომებს, და გამოსა produkტის რაოდენობა ძნელად არ არის გაუზ Gaussian. სტატისტიკის მიხედვით, ტრადიციულ რეჟიმში გამოსაобработველი დრო (მაგალითად, ფორმის შეცვლა, დებაგინგი და ტესტირება) შეიძლება მიიღოს მაღალი 40%, რაც ხდება გარკვეული მაგალითი ქარხნის პროდუქციის მოსახერხებლად.

2. ჩრდილოეთში ცენტრი: სინტეზირებული გამოსაобработველი ტექნოლოგია გამოაქვს ეფექტივობის რევოლუციას

Ჩრდილოეთში ცენტრი აღწერს "ერთ-დაბრუნების გამოსაобработველ" პროცესებს, როგორიცაა ჩრდილოეთში გადაკეთება, მილინგი, გვრილი, გვრილი და ჩაჭრვა, მრავალ ღერძის კონტროლის, ძალიან ტურეტისა და მე-ღერძის მოდულების ინტეგრაციით. მისი ტექნიკური მონაცემები გამოსახულია სამი განზომილებაში:

Პროცესის ინტეგრაცია, კომპრესიის გადაჭრა

Როტაციული ცენტრი აღარიბებულია Y-ღერძის და C-ღერძის შესაბამისი ფუნქციებით, რომლებიც მაღალსიჩქარი ძალუწყვეტით შეძლებს რადიალურ და აქსიალურ სინთეზურ обработку ერთი აღარიბებით. მაგალითად, ავტომობილის ტრანსმისიის ღერძის обработვაში, تقليსიური პროცესი მოითხოვს 5 აპარატს 7 პროცესის დასრულებისთვის, ხოლო როტაციული ცენტრი პროგრამის ოპტიმიზაციის გამოყენებით ყველა პროცესი ინტეგრირებულია ერთ-აპარატულად, რაც წვევს წикლის განახლებას 120 წამიდან 60 წამამდე და გაიზარდება ეფექტივობა 50%-ით.

Სიზუსტის გადაწყვეტა, ხარისხის კონტროლი

Მრავალპროცესური ინტეგრაცია სრულად ამოაგდებს პოზიციის გადახრებას, რომელიც მოიწევა მუშაობის განმეორებით აღარიბებით. ზუსტი ბერინგის წარმოებლის გაზომვის მონაცემები ჩვენებს, რომ როტაციული ცენტრის გამოყენების შემდეგ განსაკუთრებული ზომის CPK მნიშვნელობა (პროცესის საშუალო მნიშვნელობა) გაიზარდა 1.2-დან 1.8-მდე, ხოლო გადახრის რაოდენობა შემცირდა 70%-ით.

Ლექსიბის წარმოება, ხარჯების შემცირება და ეფექტივობის გაზრდა

Რევოლუციური ცენტრი მხარდაჭერს განსხვავებულ პროდუქციის მიშენებელ წრფეზე. სწრაფი ინსტრუმენტის შეცვლის სისტემის და ინტელექტუალური პროგრამირების მეშვეობით, პროდუქტის შეცვლა შესრულდება 30 წუთში. ამ თვის Gaussian მარკა 3C კომპონენტების კომპანია 60%-ით მოკლევის პარამეტრების წევრის ციკლს პატარა ბატჩების შეკვეთისთვის და აღარავს მანქანების გამოყენების დონეს 85%-ზე მეტად.

3. რეალიზაციის პრაქტიკა: ტექნოლოგიური განახლებიდან მნიშვნელობის რეკონსტრუქციამდე

Მაგალითად, წავინახოთ საჰაერო-კოსმოსო კომპონენტების ფირმა. მისი მძღობის მუშაობა საწყისად მოითხოვდა 12 პროცესს, როგორიცაა ქველის მოჭრვა, ზუსტი მოჭრვა, ხარის მიჭრვა და ჩრდილოეთი, დღეული საშუალო წარმოების მომცემლობა 80 ნაწილად შეზღუდული იყო. ხუთ ღერძიანი ჩრდილოეთის ცენტრის შესაბამისად შესაჩერების შემდეგ, მრავალპროცესური ინტეგრაციის და დინამიური შეცდომის კომპენსაციის ტექნოლოგიის გამოყენებით, პროცესი შემცირდა 3 ნაბიჯად, დღეული საშუალო წარმოების მომცემლობა აღარ გადააჭარბა 150 ნაწილად, ენერგიის მომწიფება შემცირდა 20%-ით და ტერიტორიის დაკავშირება შემცირდა 50%-ით. ეს ტრანსფორმაცია არ მხოლოდ დაეხმარა კომპანიას საერთაშორისო შეკვეთების მიღებაში, არამედ გამოაწვია მნიშვნელოვანი მნიშვნელობის ჯაჭვი „ერთი მუშაობა“-დან „ინტელექტუალურ მანქანების სერვისები“-მდე.

4. მომავალი ტენდენციები: ინტელექტუალური შესაძლებლობა და გამოყენება

Industry 4.0-ის განვითარებისთვის, ახალ გენერაციამდე გადარჩენილი ცენტრები ძილიად ინტეგრირებულია ქსოვლის რამდენადაც რამდენით (Internet of Things), ციფრული უკანასკნელებებით და ისტვის პროცესული გაუმჯობესებით. მაგალითად, შესაბამისი შენარჩუნების სენსორების გამოყენებით წვდომის მომენტალურად შეიძლება შეაგროვოს ვიბრაციის, ტემპერატურისა და ინსტრუმენტების გასული მონაცემები, რომლებიც შეიძლება შეიკრიოს ღია ალგორითმებთან ექვიპმენტის ჯანმრთელობის მდგომარეობის პრედიქტირებისთვის, რათა წინასწარ გაუმჯობესოს დადგენის რისკები; და დიდი მონაცემებზე დაფუძნებული თვითმასწავლების სისტემა უწყვეტლად გაუმჯობესებს ჭრის გზას და მაღალად გამოსავალი პოტენციალი გამოიყენება.