ԱՐՏԱՍՈՎՈՐ ԻՆТЕԼԵԿՏԻ ՕԳՆՈՒԹՅԱՄԲ ԱՂՅՈՒՍԱԽԱՌՆԻ ՄԱՍՆԱԳԾԵՐԻ ՄԵՔԵՆԱՅԱՑՎԱԾ ՄՇԱԿՄԱՆ ՕՊՏԻՄԱԼԱՑՈՒՄ

ԱՐՏԱՍՈՎՈՐ ԻՆТЕԼԵԿՏԻ ՕԳՏԱԳՈՐԾՄԱՆ ՄԻՋՈՑՈՎ ԱՂՅՈՒՍԱԽԵժԻ ՄՇԱԿՄԱՆ ՕՊՏԻՄԻԶԱՑԻԱ. ԻՆՉՈՒ՞ ԵՆ ԻՆԹԵԼԵԿՏՈՒԱԼ ԱՐԴՅՈՒՆԱԲԵՐԱԿԱՆ ՄԵԿԸ ԴԱՐՁԵԼ ՄՐՑԱԿՑԱՅԻՆ ԱՌԱՎԵԼՈՒԹՅՈՒՆ

Տարիներ շարունակ գնորդները գնահատել են մետաղամշակման մատակարարին երեք ցուցանիշներով. գին, առաքման ժամանակ և որակ . Այսօր մեկ այլ գործոն է դառնում նույնքան կարևոր՝ արդյոք մատակարարը օգտագործում է արտասովոր ինտելեկտը արտադրական համապատասխանությունը բարելավելու համար։

Մեր արտադրամասում աղյուսախեժի մշակման ամենամեծ ծախսը երբեք չի եղել հումքի վրա։ Դա անսպասելի գործիքի մաշվածությունն է, կտրման պայմանների անկայունությունը և չափսերի շեղման պատճառով առաջացած մետաղակտորները։ Դա հենց այն խնդիրներն են, որոնք արտասովոր ինտելեկտը սկսել է լուծել։

ԱՐՏԱՍՈՎՈՐ ԻՆՏԵԼԵԿՏԸ ՓՈՓՈԽՈՒՄ Է ԱՄԵՆԱՕՐՅԱ ԱՐԴՅՈՒՆԱԲԵՐԱԿԱՆ ՀՐԱպարակՆԵՐՈՒՄ ԿԱՏԱՐՎՈՂ ՈՐՈШՈՒՄՆԵՐԸ

Ժամանակակից CNC սարքավորումները կարող են իրական ժամանակում հավաքել սպինդելի բեռնվածության, թրթռման, ջերմաստիճանի, էներգիայի սպառման և ցիկլի տևողության տվյալները։ ԱՐՏԱՍՈՎՈՐ ԻՆՏԵԼԵԿՏԻ ծրագրային ապահովումը այդ ցուցանիշները վերլուծում է շարունակաբար՝ այն այն պահին, երբ գործիքը ձախողվում է, սպասելու փոխարեն։

Փոխարենը մշտական ժամացույցի համաձայն փոխելու մեջ գտնվող մասերը՝ օպերատորները ստանում են կանխատեսվող առաջարկներ՝ հիմնված իրական կտրման պայմանների վրա: Մենք հայտնաբերել ենք, որ այս մոտեցումը նվազեցնում է ավելորդ գործիքների փոխարինումները՝ միաժամանակ խուսափելով այնպիսի անսպասելի մասերի ձախողումներից, որոնք կարող են վնասել թանկարժեք մշակվող մասերը:

Միջին ծավալով ածխածնային պողպատի արտադրության դեպքում նույնիսկ մեկուսացված նվազեցումը մետաղակորզման կամ գործիքների սպառման մեջ կարող է տալ նկատելի տարեկան խնայողություններ:

Կտրման պարամետրերի ինքնաշարժ օպտիմալացում

Սպինդլի պտտման արագության, մեքենայի առաջխաղացման արագության և կտրման խորության իդեալական համադասավորությունը գտնելը ավանդաբար կախված է փորձառու ծրագրավորողից:

ԱՐ-ը կարճացնում է այս գործընթացը՝ համեմատելով պատմական արտադրական տվյալները մեքենայի իրական աշխատանքի ցուցանիշների հետ: Եթե կտրման ուժերը մեծանում են կամ տատանումները դառնում են անսովոր, ապա կարող են ավտոմատ կերպով գեներացվել առաջարկվող պարամետրերի ճշգրտումներ՝ մինչև մակերևույթի վերջնամշակման որակի կամ չափային ճշգրտության վատացումը սկսելը:

Սա հատկապես արժեքավոր է երկար արտադրական շարքերի համար, որտեղ կայուն որակը ավելի կարևոր է, քան ամենաբարձր կտրման արագության ձեռքբերումը:

Գնորդները գնահատում են արտադրողական հնարավորությունները, ոչ թե միայն մեկ միավորի գինը

Շատ գնումների մենեջերներ այժմ տալիս են հարցեր, որոնք հինգ տարի առաջ հազվադեպ էին հայտնվում.

• Կարո՞ղ եք թվային եղանակով հսկել գործիքների մաշվածությունը։
• Հավաքում եք արդյոք սարքավորումների աշխատանքի ցուցանիշների տվյալները։
• Ինչպե՞ս եք նվազեցնում արտադրության սերիաների միջև գործընթացների տատանումները։
• Ի՞նչ համակարգեր են օգնում կանխել բացակայությունը ստուգման առաջ։

Այս հարցերը արտացոլում են գնումների կարգավորման մեջ տեղի ունեցած փոփոխությունը։ Ամենացածր առաջարկը այլևս չի երաշխավորում ամենացածր արտադրական ծախսերը, եթե անբավարար գործընթացների վերահսկումը հանգեցնում է առաքման հետաձգումների կամ որակի անհամասեռության։

Իմ փորձառությունը

ԱՐ-ը չի փոխարինում փորձառու մեքենավարներին՝ այն նրանց տրամադրում է լավ տեղեկատվություն։ Մասնագիտացած ինժեներները մինչ այսօր որոշում են գործիքավորման, աշխատանքային պահման և մեքենայացման ռազմավարությունը, իսկ ԱՐ-ը նույնացնում է օրինակներ, որոնք դժվար է ճանաչել մեքենայի տվյալներից միայն մեկ առանց լրացուցիչ վերլուծության։

Ամենաշատ առավելություն ստացող գործարանները այն են, որոնք միավորում են փորձառու օպերատորներին և ինտելեկտուալ մոնիտորինգի համակարգերը: Ածխածնային պողպատից ստացված CNC մասեր գնելու դեպքում սա հաճախ նշանակում է ավելի կայուն որակ, ավելի քիչ արտադրական ընդհատումներ և ավելի կանխատեսելի մատակարարման շղթա՝ ոչ թե պարզապես ավելի ցածր մեկական գին: