Hvordan senter for omdreining omformer den nye paradigmen for effektiv intelligent produksjon
I industriell produksjon er effektivitet den viktigste indikatoren for å måle konkurransedyktighet. Med økende markedskonkurranse har den tradisjonelle "flermaskinsekvensielle behandlings"-modellen gradvis avdekket smertesteder som lange taktganger, hyppige linjeskifter og ustabil nøyaktighet. Som en representant for sammensatt bearbeidningsteknologi gir skruemaskin-senteret (Turning Center) en ny løsning til fabriker for å bryte gjennom effektivitetsbottlene med sin innovasjon i «å fullføre flere prosesser på én gang».
1. Dilemmaet med den tradisjonelle produsjonstypen: spillet mellom effektivitet og kostnad
I tradisjonelle prosesseringsscenarier trenger en kompleks del ofte å gå gjennom flere prosesser, som slyping, fræsing, bore og tråding, og hver prosess krever separat utstyr og operatører. Dette fører ikke bare til gjentatt klemming og posisjonering av arbeidsstykket, med økende taptid, men også til akkumulerte feil på grunn av flere referansekonverteringer, og det er vanskelig å garantere avkastningsgraden. Ifølge statistikk utgjør ikke-prosess tid (som skifte av form, justering og testing) i den tradisjonelle modellen opp til 40%, og blir et avgjørende hinder for å forbedre fabrikkets kapasitet.
2. Slypingsenter: sammensatt prosessteknologi driver effektivitetsrevolusjon
Slypingsenteret realiserer "en-stopp-prosessering" av slyping, fræsing, boring, huling og tråding ved å integrere avanserte moduler som flersakslenke, drivtårn og underhoved. Dets tekniske fordeler vises i tre dimensjoner:
Prosessintegrasjon, slags komprimering
Snedesenteret er utstyrt med Y-akse og C-akse koblingsfunksjoner, og med høyhastighetsmaktøy kan det fullføre radiale og akrale sammensatte prosesser i én fastgjøring. For eksempel, ved bearbeiding av et biltransmisjonsaks, krever den tradisjonelle prosessen 5 enheter for å fullføre 7 prosesser, mens snesesenteret gjennom programoptimalisering integrerer alle prosessene i en enkelt enhet, kortner produksjonskjeden fra 120 sekunder til 60 sekunder og forbedrer effektiviteten med 50 %.
Nøyaktighetsoppnåelse, kvalitetskontroll
Integrasjon av flere prosesser unngår helt posisjonsavvik som følge av gjentatt fastgjøring av arbeidsstykker. Måledata fra en nøyaktighetslagringsprodusent viser at CPK-verdien (prosesseringsevneindeks) for nøkkeldimensjonen øker fra 1.2 til 1.8 etter bruk av snesesenteret, og at avskrivningsfrekvensen reduseres med 70 %.
Flexibel produksjon, kostnadsreduksjon og effektivitetsforbedring
Senteret for omdreiningsarbeid støtter blanding av flere varianter i produksjonen. Gjennom det raskt verktøybytte-systemet og den intelligente programmeringen kan produktbyte fullføres innen 30 minutter. Med denne funksjonen klarte et selskap som produserer 3C-deler å forkorte leveringscyklen for småserieberedskaper med 60 % og øke utstyrsgjennomgangsgraden til mer enn 85 %.
3. Implementeringspraksis: fra teknologisk oppgradering til verdioppbygging
Ta et luftfartsdeltakerbedrift som eksempel. Dets motorhusbehandling krevede opprinnelig 12 prosesser, som grovt skåring, finjustering, fräsing av grener og boreprosesser, med en gjennomsnittlig dagsproduksjon på bare 80 stk. Etter innføringen av femaksesskåresenteret, gjennom flerprosess-integrasjon og dynamisk feilkompensasjonsteknologi, ble prosessen redusert til 3 trinn, den gjennomsnittlige dagsproduksjonen overskred 150 stk, og energiforbruket ble redusert med 20 %, mens plassbehovet ble redusert med 50 %. Denne transformasjonen hjalp ikke bare bedriften til å vinne internasjonale ordre, men bidro også til å utvide verdikjeden fra "enkeltbearbeiding" til "intelligente produksjonstjenester".
4. Fremtidige trender: intelligent styrking og oppgradering
Med den dypende Industri 4.0 er den nye generasjonen av senter for skråring dypt integrert med Internett av ting, digitale tvillinger og AI-basert prosessoptimalisering. For eksempel, ved å bruke innebygde sensorer for å samle inn data om vibrasjon, temperatur og verktøyutslitasjon i sanntid, og kombinere det med skybaserte algoritmer for å forutsi utstyrshelsestatus, kan risiko for nedetid unngås på forhånd; og det selvlæringsbaserte systemet for bearbeidingparametere basert på store datamengder kan kontinuerlig optimalisere skjæringsbanen og ytre ytelsespotensial enda mer.