Dirbtinio intelekto valdomas CNC apdirbimas: kaip dirbtinis intelektas keičia šiuolaikinę gamybą?

Kas yra dirbtinio intelekto valdomas CNC apdirbimas?

GREITAS ATSAKYMAS

Dirbtiniu intelektu paremtas CNC apdirbimas naudoja dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi, kad CNC staklės automatiškai optimizuotųsi. Jutikliai perduoda tiesioginius duomenis apie vibraciją, veleno apkrovą, temperatūrą ir įrankių nusidėvėjimą į algoritmus, kurie realiuoju laiku reguliuoja pastūmas, greičius ir įrankių trajektorijas, numato gedimus prieš jiems įvykstant ir tikrina detales naudodami kompiuterinę regą.

Tradicinis CNC apdirbimas yra deterministinis. G kodas diktuoja kiekvieną judesį, o staklės jį seka. Dirbtiniu intelektu paremtas CNC apdirbimas prideda grįžtamojo ryšio sluoksnį. Jutikliai nuolat matuoja, kas vyksta pjovimo briaunoje, mašininio mokymosi modeliai lygina rodmenis su istoriniais duomenimis, o valdymo sistema atlieka mikrokoregavimus, kad pjovimas būtų optimaliame lange. Tai sujungia 3 technologijų kategorijas, kurios anksčiau buvo atskiros: realaus laiko procesų valdymas, kompiuterizuota gamyba ir kokybės kontrolė. Rezultatas – staklės, kurios elgiasi mažiau kaip robotas ir labiau kaip patyręs mechanikas, kuris niekada nepavargsta, niekada nepraranda susikaupimo ir mokosi iš kiekvieno darbo.

Ši technologija yra pakankamai brandi, kad pramoninių CNC dirbtuvių mastu nebėra naujiena. Dirbtinio intelekto pagalba naudojama CAM programinėje įrangoje, tokioje kaip „Autodesk Fusion 360“ ir „Mastercam“, „Siemens“, „Fanuc“ ir didžiųjų Azijos gamintojų valdikliuose bei atskirose automatizavimo platformose, skirtose sąmatų sudarymui ir darbo eigų programavimui. Daugumai dirbtuvių klausimas yra ne tai, ar verta apsvarstyti dirbtinio intelekto naudojimą, o kur jį pirmiausia pritaikyti.

Kaip dirbtinis intelektas veikia CNC apdirbime: 5 žingsnių duomenų ciklas

Dirbtiniu intelektu paremtas CNC apdirbimas vykdomas uždaro ciklo procesu, kuris pjovimo metu kartojasi tūkstančius kartų per sekundę:

1. Jutiklių duomenų fiksavimas. Vibracijos jutikliai, veleno srovės monitoriai, akustinės emisijos zondai, terminės kameros ir didelės skiriamosios gebos optinės kameros perduoda neapdorotus duomenis iš mašinos į periferinį procesorių.

2. Šablonų atpažinimas. Mašininio mokymosi modeliai lygina tiesioginius signalus su ankstesnių ciklų šablonais. Špindelio srovės padidėjimas, o vibracijos šuoliai gali rodyti, kad frezos galas atbukęs; specifiniai dažnių parašai rodo vibraciją.

3. Sprendimų priėmimas. Dirbtinio intelekto sluoksnis paverčia šablonų atpažinimą veiksmais. Jis gali sumažinti padavimo greitį 18 procentų, kad sumažintų jėgą, padidinti veleno greitį, kad nulaužtų drožlę, arba pristabdyti programą įrankio patikrinimui.

4. Vykdymas. CNC valdiklis pritaiko naujus parametrus per milisekundes, dažnai naudodamas standartinius mašinos perrašymo kanalus, kurie jau yra pramoniniuose valdikliuose.

5. Mokymasis. Kiekvienas pjovimas, kiekvienas koregavimas ir kiekvienos detalės rezultatas yra grįžtamasis ryšys su modeliu. Atlikus tūkstančius darbų, sistema geriau nuspėja, ką daryti toliau.

Šis ciklas skiria dirbtinio intelekto apdirbimą nuo tradicinės automatizacijos. CNC staklės vykdo fiksuotą programą. Dirbtiniu intelektu paremta sistema vykdo, stebi, reguliuoja ir mokosi. Skirtumas labiausiai matomas dirbant su sudėtingomis medžiagomis, tokiomis kaip titanas, grūdintas įrankinis plienas ir egzotiniai lydiniai, kur nedideli ruošinio kietumo ar aušinimo skysčio srauto skirtumai gali sugadinti detalę arba sulaužyti įrankį, kai pastūma ir greitis yra statiški.

Tradicinis CNC ir dirbtinio intelekto valdomas CNC: palyginimas

Perėjimas nuo tradicinio prie dirbtinio intelekto paremto CNC apdirbimo retai kada vyksta „viskas arba nieko“ principu. Dauguma dirbtuvių dirbtinį intelektą taiko sluoksniais. Žemiau esančioje lentelėje parodyta, kuo šie du metodai skiriasi apdirbimo darbo eigoje.

Dauguma dirbtuvių pradeda nuo adaptyvaus pastūmos greičio valdymo esamose mašinose ir prideda CAD/CAM programinė įranga tokias funkcijas kaip automatinis funkcijų atpažinimas, prieš investuojant į visiškai uždaro ciklo kokybės sistemas. Šis etapais pagrįstas metodas yra svarbus, nes kuo senesnė mašina, tuo sunkiau ją modifikuoti jutikliais. Vidutinės ir naujos pramonės šakos CNC maršrutizatoriai bei lazeriniai pjaustytuvai dažnai pristatomi su jutiklių paketais, tinklo ryšiu ir procesoriaus pajėgumu, reikalingais dirbtinio intelekto programinei įrangai palaikyti, todėl automobilių parko amžius tapo strateginiu klausimu parduotuvių savininkams, planuojantiems ateinančius 5 metus.

Dirbtinio intelekto įrankių trajektorijų optimizavimas: adaptyvūs pastūmos, greičiai ir G kodas

Įrankių trajektorijų optimizavimas yra labiausiai išvystytas dirbtinio intelekto (DI) naudojimo atvejis CNC apdirbime ir su kuriuo dauguma operatorių susiduria pirmiausia. Technologija prasidėjo nuo adaptyvaus valymo ir trochoidinio frezavimo įrankių trajektorijų CAM paketuose, kur algoritmai palaiko pastovų įrankio sujungimo kampą, o ne verčia pjūklą spausti kampuose. DI prideda antrą mokymosi sluoksnį: užuot taikiusi fiksuotą sujungimo tikslą, programinė įranga mokosi pagal istorinius pjūvius iš tos pačios medžiagos ir staklių derinio ir rekomenduoja parametrų rinkinius, kurie anksčiau buvo naudojami švarioms detalėms gaminti.

Praktiškai šiuolaikinės dirbtinio intelekto valdomos CAM platformos gali:

✓ Sumažinkite ciklo laiką vidutiniškai 10–30 procentų, pašalindami nereikalingus įrankių atitraukimus ir oro pjūvius.

✓ Pailginkite įrankio tarnavimo laiką iki 40 procentų dėl pastovios drožlių apkrovos ir sumažintų didžiausių pjovimo jėgų.

✓ Sukurti visas įrankių trajektorijų sekas iš CAD modelio su minimaliu programuotojo įsikišimu.

✓ Dinamiškai reguliuokite padavimo greičius pagal realaus laiko veleno apkrovą pjovimo metu.

✓ Pasirinkite pjovimo strategijas, kurios atitinka detalės geometriją, įskaitant adaptyvų valymą ir likutinio apdirbimo procesą.

„Practical Machinist“ temoje apie dirbtinio intelekto CAM programinę įrangą dirbantys mechanikai pažymėjo, kad iki šiol naudingiausios dirbtinio intelekto funkcijos yra automatinis funkcijų atpažinimas, gebėjimas mokytis iš naudotojų įpročių, siekiant pasiūlyti tolesnius veiksmus, ir jau dirbtuvėse naudotų įrankių bei medžiagų parametrų numatymas. Toje pačioje temoje buvo pateiktas gana geras įspėjimas: dirbtinis intelektas nepakeičia išsamios praktinės patirties, o operatoriai, kurie aklai pasitiki adaptyviomis sistemomis, gali praleisti akimirką, kai programinė įranga kompensuoja realią sąrankos problemą.

Štai kodėl dauguma dirbtinio intelekto padedamų CAM darbo eigų vis dar nukreipiamos per programuotoją, kuris peržiūri įrankių trajektoriją, ją pasirašo ir įkelia G kodą į stakles. Vaidmuo pereina nuo rankinio generavimo prie tikrinimo, kuris yra greitesnis, bet vis tiek reikalauja įgūdžių. „CNCZone“ temos apie įrankių trajektorijų optimizavimą tokioms staklėms kaip „Biesse Rovers“ nuolat praneša, kad automatinis trajektorijų generavimas duoda gerų rezultatų daugumai darbų, tačiau naudinga rankinė peržiūra sudėtinguose įdėtuose išdėstymuose, kur algoritmas gali be reikalo zigzagu pereiti tarp gręžimo grupių.

Nuspėjamoji priežiūra ir kompiuterinio matymo kokybės kontrolė

Antra pagrindinė dirbtinio intelekto taikymo sritis apima viską, kas vyksta pjovimo metu: mašinos būklės palaikymą ir iš jos nuimamų dalių tikrinimą.

Nuspėjamoji priežiūra naudoja tą patį jutiklių rinkinį, kuris maitina adaptyvųjį valdymą. Veleno vibracijos spektrai, variklio srovės kreivės ir temperatūros tendencijos palyginamos su modeliais, kurie buvo prieš ankstesnius gedimus. Kai modelis mato panašų modelį, jis pažymi problemą likus kelioms ar savaitėms iki faktinio mašinos gedimo. Dirbtuvėms, kurios susiduria su pasikartojančiomis problemomis CNC frezavimo staklių problemos ir prastovosBūtent čia dažnai pasiekiamos labiausiai išmatuojamos santaupos, nes neplanuotas pramoninės mašinos veleno gedimas gali kainuoti nuo 5 000 iki 25 000 JAV dolerių remonto ir prarasto gamybos laiko. Guoliai, rutuliniai sraigtai, linijinės kreipiančiosios ir velenai prieš katastrofišką gedimą rodo nuspėjamuosius požymius.

Kompiuterinės regos kokybės kontrolė nukreipia didelės skiriamosios gebos kameras į detalę arba pjovimo zoną ir paleidžia vaizdo srautą per apmokytus neuroninius tinklus. Sistema gali aptikti paviršiaus defektus, matmenų poslinkį, praleistus elementus ir įrankių žymes, kol detalė dar yra mašinoje. Aptikus defektą, valdiklis gali pristabdyti programą, iš naujo išpjauti elementą arba atmesti detalę ir pradėti iš naujo, kol nebuvo prarasta daugiau medžiagos. „MoldMaking Technology“ dokumentavo uždaro ciklo darbo eigas, kai KMM staklių patikros duomenys automatiškai grįžta į kitą apdirbimo ciklą, palaikydama tai, ką pramonėje vadina kokybės kontrole poslinkiu į kairę.

Plokšinių baldų gamybos linijose ir automatinio valdymo (ATC) maršrutizatorių langeliuose, kur detalės yra įdedamos ir pjaustomos dideliais kiekiais, vaizdo patikra proceso metu yra gerai pritaikoma, nes kameras galima visam laikui pritvirtinti ir vieną kartą apmokyti dirbtinio intelekto (DI) konkretiems dirbtuvių gaminiams. Ribinės išlaidos vienai tikrinamai detalei po pradinio nustatymo artėja prie nulio, o tai yra būtent tai, kur DI ekonomika išryškėja.

Dirbtinio intelekto pagalba sukurta CAM programinė įranga: dabartinė padėtis

CAM programinės įrangos rinka reorganizavosi aplink dirbtinį intelektą greičiau, nei tikėjosi dauguma CNC naudotojų. Dabar egzistuoja 3 kategorijos.

Bendrosios paskirties CAM platformos su dirbtinio intelekto funkcijomis įskaitant „Autodesk Fusion 360“, „Mastercam“, „HyperMill“ MAXX, „Siemens NX CAM“ ir „ESPRIT“. Šie įrankiai integruoja mašininį mokymąsi į konkrečias operacijas, tokias kaip adaptyvus grubus apdirbimas, susidūrimų vengimas ir elementų atpažinimas, išlaikant tradicinį CAM darbo eigą, kurią žino programuotojai.

Dirbtiniu intelektu pagrįstos automatizavimo platformos Tokios platformos kaip „Toolpath“ ir „CloudNC“ daugiausia dėmesio skiria proceso nuo RFQ iki G kodo automatizavimui. Šių platformų tikslas – suspausti kainų siūlymą, projektavimo gamybai peržiūrą ir CAM programavimą į vieną darbo eigą, valdomą dirbtinio intelekto pasiūlymų. Liejimo ir štampavimo dirbtuvės pirmauja diegdamos šias technologijas, nes sudėtingiems liejimo formų projektams automatizuotas funkcijų atpažinimas yra naudingiausias.

Į valdiklius integruotas dirbtinis intelektas yra naujausia kategorija. „Siemens Sinumerik One“, „Fanuc iHMI“ ir naujausi stalinių CNC staklių gamintojų programinės įrangos atnaujinimai į valdiklį įtraukia mašininį mokymąsi tiesiai į valdiklį, todėl adaptyvus valdymas veikia net tada, kai CAM programinė įranga jo nepalaiko. Dirbtuvėms, kurios vis dar naudoja Mach3 CNC valdiklio programinė įranga arba senesnėse „Weihong Ncstudio“ instaliacijose, praktiškas kelias paprastai yra atnaujinti CAM pirmą, o valdiklį – antrą.

Naudingas vertinimo atspirties taškas yra CNC programavimo programinės įrangos sąrašas, kuriame pateikiama CAM įrankių aplinka pagal galimybes ir naudojimo atvejus. Nuo to momento pirkimo klausimai tampa konkretūs: kokias medžiagas dirbtinio intelekto modelis jau žino, kiek postprocesorių yra iš anksto išbandyti, kiek kainuoja prenumerata per 5 metus ir kiek pakartotinio mokymo reikės dirbtuvių programuotojams.

Kalbant apie kainą, „Practical Machinist“ ir „Hobby-Machinist“ CAM programinės įrangos kainodaros forumuose pateikti realūs skaičiai svyruoja nuo 600 $per metus už pagrindinius paketus iki 3 000–12 000 $už vietą per metus pagrindinėms dirbtiniu intelektu patobulintoms CAM platformoms, o mėgėjams ir švietimo reikmėms taikomos nuolaidos. Investicijų grąža paprastai apskaičiuojama pagal sutaupytą programavimo laiką. Dirbtuvė, apmokestinanti programuotojo valandas 75 $ir atgaunanti 6 valandas per savaitę dirbtinio intelekto pagalba, 3 000 $prenumeratą padengia maždaug per 7 savaites.

Verslo planas: CNC dirbtuvių investicijų grąža, kaina ir pritaikymas

Dažniausias parduotuvių savininkų užduodamas klausimas yra, ar dirbtinis intelektas vertas dėmesio būtent jų parduotuvėje. Atsakymas priklauso nuo apimties, asortimento ir įrangos amžiaus.

Dirbtiniu intelektu paremtas CNC apdirbimas užtikrina didžiausią investicijų grąžą trimis atvejais:

✓ Didelės apimties gamyba, kai trumpas ciklo laikas leidžia pagaminti junginį tūkstančiams detalių.

✓ Sudėtinga geometrija brangioms medžiagoms, kai įrankių lūžiai ar laužas yra brangūs.

✓ Veikimas be arba beveik be šviesos, kai mašina veikia be priežiūros ir turi priimti sprendimus pati.

Mažos apimties individualiems darbams, kur kiekvienas darbas yra skirtingas, dirbtinio intelekto pranašumas sumažėja. Modeliui reikia duomenų, iš kurių būtų galima mokytis, o vienkartinis prototipas suteikia mažai informacijos darbui. Iš dalies dėl šios priežasties daugelis dirbtuvių pirmiausia diegia dirbtinį intelektą savo CAM programinėje įrangoje, kur jis padeda programavimo metu, o tik vėliau – valdikliuose, kur jis padeda vykdyme.

CAM tiekėjų ir liejimo dirbtuvių nurodyti pavyzdiniai atsipirkimo laikotarpiai yra maždaug 9–14 mėnesių. Investicijos apima programinės įrangos licencijas, jutiklių modernizavimą (jei reikia), programuotojų ir operatorių mokymo laiką bei nuolatines prenumeratos išlaidas. Tuo remdamosi dirbtuvės paprastai skaičiuoja sutaupytą laiką programavimui, sumažėjusį atliekų kiekį, ilgesnį įrankių tarnavimo laiką ir mažiau neplanuotų mašinų sustojimų.

Dažnai nepastebima kaina yra darbo jėgos prisitaikymas. Programuotojai, kurie dvidešimt metų ranka rašė įrankių trajektorijas, kartais priešinasi dirbtinio intelekto pasiūlymams iš profesinio pasididžiavimo arba dėl to, kad dirbtinis intelektas suklydo jau pirmą kartą. Dirbtuvės, kurioms sekasi dirbtinio intelekto srityje, linkusios įtraukti geriausius programuotojus į sistemos derinimą, o ne primesti jiems tai, kas vyksta, taip patirtį paverčiant mokymo duomenimis, o ne juos atmetant.

STYLECNC Aparatinė įranga: ATC maršrutizatoriai ir skydinių baldų linijos kaip dirbtiniam intelektui pritaikytos platformos

Dirbtinio intelekto valdomų CNC apdirbimo aparatinė dalis yra svarbesnė, nei paprastai pripažįsta programinės įrangos tiekėjai. Dirbtinio intelekto programinė įranga negali reguliuoti pastūmos greičio, kurio negali atlikti staklės, negali nuskaityti vibracijos duomenų be jutiklių ir negali veikti be automatinio įrankių keitiklio. Staklės turi gebėti reaguoti į DI pageidaujamą reakciją.

STYLECNC kuria savo pramoninių produktų linijas atsižvelgdama į šį daugiasluoksnį pajėgumą. ATC CNC frezavimo staklių kategorija apima linijinius ir karuselinius automatinius įrankių keitiklius medienos, aliuminio ir kt. apdirbimui 3D frezavimo konfigūracijos. Automatinis įrankių keitiklis yra bet kokios dirbtinio intelekto planavimo logikos, kuriai reikia planuoti įrankių sekas keliose operacijose be operatoriaus įsikišimo, pagrindas. Be jo dirbtinio intelekto optimizavimas apsiriboja tuo, ką gali padaryti vienas įrankis.

Geriausios išmaniųjų plokščių baldų gamybos linija rodo, kaip praktiškai atrodo visiškai integruota dirbtiniam intelektui pritaikyta ląstelė. Linija apima automatinį pakrovimą, CAM įdėjimą, ATC maršrutizavimą, kraštų juostavimą ir ženklinimą, o jutikliai ir brūkšniniai kodai seka kiekvieną plokštę viso darbo eigos metu. Kai duomenų perdavimo kanalai yra vietoje, dirbtiniu intelektu pagrįsto planavimo arba nuspėjamosios priežiūros įdiegimas yra programinės įrangos atnaujinimas, o ne aparatinės įrangos kapitalinis remontas.

Dirbtuvėms, planuojančioms daugiametį dirbtinio intelekto planą, praktinė seka paprastai yra tokia: pirmiausia techninė įranga, o po to programinė įranga. Nusipirkti mašiną su jutiklių antgaliais, tinklo ryšiu ir ATC pajėgumais, kad vėliau būtų galima palaikyti dirbtinį intelektą, yra žymiai pigiau nei senesnės mašinos modernizavimas vėliau. Dažni CNC frezavimo veleno gedimai O potencialios mašinos jutiklių aprėpties patikrinimas prieš perkant yra toks kruopštus darbas, kuris atsiperka, kai po 3 metų dirbtinio intelekto nuspėjamoji priežiūra tampa biudžeto eilute.

Žodynėlis: Pagrindiniai dirbtinio intelekto valdomo CNC apdirbimo subjektai

Vertindami dirbtiniam intelektui skirtas CAM platformas arba dirbtiniam intelektui pritaikytą CNC aparatinę įrangą, naudokite šį žodynėlį kaip greitą nuorodą.

Dažnai užduodami klausimai

Ar dirbtinis intelektas pakeičia CNC mechanikus ir CAM programuotojus?

Ne. Diskusijos „Praktinio mechaniko“ temoje „AI CAM, kas ten yra“ ir platesnis pramonės sutarimas rodo, kad AI turėtų papildyti, o ne pakeisti kvalifikuotus operatorius. CAM programuotojai pereina prie AI sugeneruotų įrankių trajektorijų peržiūros ir sistemos derinimo. Mechanikai vis dar tvarko tvirtinimą, nustatymus, išimčių tvarkymą ir sprendimus, kurių AI negali priimti vien tik remdamasis jutiklių duomenimis. Pokytis vyksta įgūdžių derinyje, o ne darbuotojų skaičiuje, ir dirbtuvės, kuriose AI diegime dalyvauja patyrę programuotojai, patiria sklandžiausius perėjimus.

Kokia yra tipinė dirbtiniu intelektu paremtos CAM programinės įrangos investicijų grąža (ROI) mažoje parduotuvėje?

Mėgėjų-mechanikų ir praktinių mechanikų diskusijose apie CAM programinės įrangos kainas realiomis sąlygomis bazinių paketų prenumeratos kainuoja nuo 600 $per metus, o dirbtiniu intelektu paremtų platformų prenumeratos kainuoja nuo 3 000 iki 12 000 $už vietą per metus. Dirbtiniu intelektu paremtoms platformoms dirbtuvės paprastai atsiperka per 8–14 mėnesių, nes sutrumpėja programavimo laikas, sumažėja atliekų kiekis ir pailgėja įrankių tarnavimo laikas. Skaičiavimas palankiausias dirbtuvėms, kurios vykdo gamybos apimtis arba gamina sudėtingą geometriją, kai maža kiekvienos detalės kaina padidina junginio dydį.

Ar dirbtinio intelekto adaptyvus padavimo greitis gali pažeisti mano CNC stakles?

„Practical Machinist“ adaptyvaus pastūmos greičio diskusijų temoje šis klausimas aptariamas tiesiogiai. Adaptyvus valdymas nuskaito veleno apkrovą, vibraciją ir srovę bei reguliuoja pastūmą iš anksto nustatytų ribų ribose. Tinkamai sukonfigūruotas, jis apsaugo stakles sumažindamas jėgą, kai sąlygos tampa sudėtingos. Rizika kyla naudojant dirbtinį intelektą, siekiant užmaskuoti realią problemą, pvz., atšipusį įrankį ar blogą tvirtinimo elementą. Patyrę operatoriai pabrėžia, kaip svarbu patikrinti sistemos veikimą, o ne aklai ja pasitikėti.

Kaip dirbtinis intelektas pagerina įrankių trajektorijų optimizavimą, palyginti su tradiciniu CAM?

„CNCZone“ įrankių trajektorijų optimizavimo gijose ir CAM tiekėjų dokumentacijoje aprašomi keli patobulinimai: nereikalingų įrankių atitraukimų ir zigzago raštų pašalinimas, pjovimo strategijų, atitinkančių detalės geometriją, parinkimas, nuolatinio įtempimo palaikymas grubaus apdirbimo metu ir įrankių tvarkos parinkimas siekiant sumažinti įrankių keitimą. Pranešti apie pasiektus rezultatus: vidutiniškai 10–30 procentų trumpesnis ciklo laikas ir 40 procentų ilgesnis įrankių tarnavimo laikas, o didžiausi rezultatai pasiekti atliekant sudėtingus darbus. 3D dalys ir įdėtosios gamybos partijos.

Kokių jutiklių reikia norint įdiegti dirbtinį intelektą esamoje CNC staklėse?

„Practical Machinist“ leidinio autoriai ir CAM tiekėjai sutinka, kad minimalus jutiklių rinkinys apima veleno srovės stebėjimą, vibracijos akselerometrus ant veleno korpuso ir temperatūros zondus ant pagrindinio variklio bei guolių. Kompiuterinės regos kokybės kontrolei darbo zonoje reikia sumontuoti didelės skiriamosios gebos kamerą. Daugelyje naujesnių staklių šie jutikliai jau sumontuoti. Senesnėse staklėse paprastai galima atlikti modifikacijas, tačiau kalibravimas užtrunka, o duomenys turi būti prijungti prie valdiklio arba kraštinio procesoriaus, galinčio vykdyti dirbtinio intelekto išvadas.

Ar dirbtinis intelektas naudingas liejimo formų ir štampų apdirbimui?

„MoldMaking Technology“ ne kartą pranešė apie dirbtinio intelekto diegimą liejimo dirbtuvėse, įskaitant „Siemens Sinumerik One“ skaitmeninio dvynio integraciją ir tokias platformas kaip „Atomic Industries“, kurios automatizuoja liejimo formų projektavimą ir CAM programavimą. Liejimo formų apdirbimas yra ypač naudingas dėl to, kad sudėtingos ertmės, brangus įrankinis plienas ir griežti tolerancijos nuokrypiai atlygina už kiekvieną ciklo laiko sutrumpinimą ir kiekvieną išvengtą įrankio lūžį. Uždaro ciklo tikrinimo darbo eigos, kai CMM duomenys grįžta į apdirbimą, dabar diegiamos gamyboje liejimo dirbtuvėse visame pasaulyje.

STYLECNC Pramoninės CNC frezavimo staklės, plokščių baldų gamybos linijos ir automatinio apdirbimo centrai yra sukurti kaip dirbtiniam intelektui pritaikytos aparatinės įrangos platformos. Susisiekite su STYLECNC komanda, kad įvertintų, kuri konfigūracija geriausiai atitinka jūsų gamybos apimtį, medžiagų mišinį ir dirbtinio intelekto veiksmų planą, arba peržiūrėkite CAD/CAM programinės įrangos katalogas bei CNC programavimo programinės įrangos sąrašas prieš kitą investiciją į įrangą, kad galėtumėte palyginti savo programinės įrangos paketą su dirbtiniam intelektui pritaikyta įranga.