ထုတ်လုပ်မှုတွင် အပြည့်အဝအလိုအလျောက်ထောင့်ဖြတ်စက်များ၏အနာဂတ်

ထောင့်ဖြတ်ခြင်းတွင် အလိုအလျောက်ဖြစ်စဉ်၏ အဆင့်တိုးတက်မှု- CNC မှ ညဉ့်အိပ်မပျော်စက်မှုအထိ

CNC နည်းပညာသည် အပြည့်အဝ အလိုအလျောက်ထောင့်ဖြတ်စက်များအတွက် လမ်းကြောင်းခွပေးနည်း

စက်ရုံများတွင် လက်နှင့်လုပ်ဆောင်နေသည့် အလုပ်များကို ဒစ်ဂျစ်တယ် ညွှန်ကြားချက်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည့်အခါ CNC သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာနှင့် ထိန်းချုပ်ထားသော စက်သည် အရာဝတ္ထုများကို တိကျစွာဖြတ်တောက်ခြင်းကို ပရိုဂရမ်လုပ်ပေးသည့်အခါ စက်များကို ပြောင်းလဲလိုက်သည်။ အစောပိုင်းက စက်များသည် အပေါက်များဖောက်ခြင်းနှင့် မျက်နှာပြင်များကို ဖြတ်တောက်ခြင်းတို့ကဲ့သို့ ရိုးရှင်းသော အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ပေးခဲ့ပြီး ထပ်တလဲလဲ လုပ်ဆောင်နေရသည့် လူလုပ်အမှားများကို လျော့နည်းစေခဲ့သည်။ နှစ် ၂၀၀၀ ဝန်းကျင်အထိ တိုးတက်လာသော servo မော်တာများနှင့် တိုးတက်သော CAD နှင့် CAM ဆော့ဖ်ဝဲများကြောင့် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများကိုပါ မိုက်ခရွန် အဆင့်အတိကျဖြင့် ဖြတ်တောက်နိုင်ခဲ့သည်။ ဤတိုးတက်မှုမှာ တစ်နေ့လုံး လူတစ်ဦးမျှ စောင့်ကြည့်နေစရာမလိုသော အပြည့်အဝ အလိုအလျောက်စနစ်များအတွက် အခင်းအကျင်းကို ပြင်ဆင်ပေးခဲ့သည်။

မီးပိတ်ထားသော စက်ဖြင့် လူမပါဘဲထုတ်လုပ်မှုကို ဆွဲယူခြင်း

စက်ရုံများအား တစ်နေ့ပတ်လုံး အနည်းငယ်သော ဝန်ထမ်းများဖြင့် လည်ပတ်နိုင်စေရန် အတွက် အလိုအလျောက်ထောင့်ဖြတ်စက်များ၏ နောက်ဆုံးပေါ်များက ဖြစ်နိုင်စေခဲ့ပါသည်။ ဤတိုးတက်သောစနစ်များတွင် ပစ္စည်းများကိုင်တွယ်သည့် ရိုဘော့များ၊ လိုအပ်သည့်အခါတွင် အလိုအလျောက် အစားထိုးသော ကိရိယာများ၊ လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်းတွင် အရည်အသွေးကိုစစ်ဆေးသည့် ပါးနိုင်သော စွမ်းဆောင်ရည်ရှိ ဆန်ဆာများ ပါဝင်ပါသည်။ လုပ်ငန်းခွင်ဒေတာများကလည်း ထိုစနစ်ကို ကျင့်သုံးသော စက်ရုံများတွင် အမှားအယွင်းများ နှစ်ပိုင်းတစ်ပိုင်းလျော့နည်းသွားခြင်းကို တွေ့ရပြီး တိကျမှုကို လက်မ၀.၀၀၅ အတွင်း တိကျစွာထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်။ မိုးကုတ်စီစစ်မှုစနစ်များက စက်ရုံမန်နေဂျာများအား စက်များစွာကို မည်သည့်နေရာမှမဆို စောင့်ကြည့်နိုင်စေပါသည်။ ထို့ကြောင့် ညဉ့်နောက်ပိုင်း သို့မဟုတ် မနက်စောစောတွင်ပင် တိကျသောအလုပ်များတွင် အရေးကြီးသည့် အသေးစိတ်အချက်များကို စွန့်လွှတ်ခြင်းမရှိဘဲ ထုတ်လုပ်မှုကို ဆက်လက်လည်ပတ်နေစေနိုင်ပါသည်။

ခေတ်မှီစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် လူသားကျွမ်းကျင်မှုကို မျှတစွာပေါင်းစပ်ခြင်း

အလိုအလျောက်စနစ်က နေ့စဉ်လိုလိုပဲ မငြင်းပွားပဲ အလုပ်တွေကိုပဲ လုပ်ပေးပေမဲ့၊ ကျွန်တော်တို့ဆီမှာ ရှိနေကြတဲ့ ကျွမ်းကျင်တဲ့ နည်းပညာပညာရှင်တွေ လိုအပ်နေတုန်းပါ။ ပရိုဂရမ်တွေကို ညှိပေးရန်နဲ့ ပေါ်လာကြတဲ့ ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းပေးရန် အတွက်ပါ။ ဥပမာ၊ အဲဒီ ခေတ်မီတဲ့ AI ဖြတ်တောက်ရေး အစီအစဉ်တွေကို ယူကြည့်ပါ၊ ၎င်းတို့ဟာ အချိန်အများစုမှာ သိပ်ကို ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ကိုင်ကြပါတယ်၊ ဒါပေမဲ့ လေယာဉ် အစိတ်အပိုင်းများအတွက် လိုအပ်တဲ့ မျဉ်းကွေး ပုံသဏ္ဌာန်များလို ခက်ခဲတဲ့ အရာတွေနဲ့ ရင်ဆိုင်ရတဲ့အခါမှာ၊ တစ်ယောက်ယောက်က ဝင်ရောက်ပြီး စက်က ဘာလုပ်နေတာကို နှစ်ကြိမ် စစ် စက်ရုံကြီးတွေဟာ သူတို့ရဲ့ နေ့စဉ်အပြောင်းအလဲရဲ့ သုံးပုံတစ်ပုံလောက်ကို လူသားတွေနဲ့ စက်တွေကြားက ပြဿနာတွေကို အတူတကွ ဖြေရှင်းရင်း ကုန်ဆုံးကြတယ်။ ရလဒ်က ဘာလဲ။ ကုန်ကြမ်းတွေ အများကြီး ပိုနည်းသွားပါတယ်။ စက်ရုံတွေဟာ လူတွေနဲ့ စက်ရုပ်တွေပဲ အားကိုးတဲ့အခါနဲ့စာရင် အမှိုက်တွေကို ထက်ဝက်နီးပါး လျှော့ချတယ်လို့ အစီရင်ခံတယ်။ ဦးနှောက်နဲ့ ကြွက်သားကို ပေါင်းစပ်ခြင်းက ပိုကောင်းတဲ့ ရလဒ်တွေ ရစေတာ အဓိပ္ပါယ်ရှိပါတယ်။

အလျင်အမြန် အလိုအလျောက် အပိုင်းဖြတ်စက်များကို Industry 4.0 Smart Factories များတွင် ပေါင်းစပ်ခြင်း

စက်မှုလုပ်ငန်း ၄.၀ တိုးတက်လာမှုသည် အလိုအလျောက်ထောင့်ဖြတ်စက်များကို အင်တာနက်စွန့်စားခန်းများအတွင်းရှိ အာရုံခံကိရိယာများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲလိုက်ပါသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုက အချက်အလက်များအခြေခံသောဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်ခြင်း၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ တုံ့ပြန်နိုင်စွမ်းရှိခြင်း၊ ထုတ်လုပ်မှုကွန်ရက်များတွင် အဆုံးမှအစအထိ လုပ်ဆောင်မှုများကို တိကျစွာမြင်နိုင်စေခြင်းတို့ကို ဖြစ်စေပါသည်။

IoT နှင့် မျှော်လင့်ထားသောထိန်းချုပ်မှုစနစ်များနှင့် အပြတ်အတောက်ချိတ်ဆက်နိုင်စွမ်းရှိခြင်း

ခေတ်မှီစက်များတွင် တပ်ဆင်ထားသော IoT အာရုံခံကိရိယာများသည် စပိန်ဒယ်တွန်ချိန်၊ အပူချိန်ပြောင်းလဲမှုများ၊ စွမ်းအင်စားသုံးမှုကို တစ်ဝက်စက္ကန့်တိုင်းတိုင်း မှတ်တမ်းတင်ပါသည်။ OPC-UA ကဲ့သို့သော စက်မှုဆက်သွယ်ရေးပရိုတိုကောမ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဤစနစ်များသည် မျှော်လင့်ထားသောပလက်ဖောင်းများနှင့်ချိတ်ဆက်နိုင်ပါသည်။

• ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ဖြတ်တောက်သောလမ်းကြောင်းများကို ဝေးလံခေါင်သီနေရာမှ ပြန်လည်ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်ခြင်း
• စက်စီးရီးတစ်ခုလုံးအတွက် အင်တာနက်ကနေ ဆော့ဖ်ဝဲပြုပြင်မွမ်းမံမှုများ
• အစိတ်အပိုင်းအသုံးစွမ်းမှုသည် ၀.၁၂မီလီမီတာထက်ကျော်လွန်သောအခါ ကြိုတင်အာရုံခံစနစ်များကို တုံ့ပြန်စေခြင်း

ဤအဆင့်အတန်းချိတ်ဆက်မှုသည် ကားပုံနှိပ်ထုတ်လုပ်မှုအသုံးချမှုများတွင် CNC စီစဉ်မှုများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက မစီစဉ်ထားသော ရပ်ဆိုင်းမှုကို ၄၁% လျော့နည်းစေပါသည်။

အချိန်နှင့်တပြေးညီ အချက်အလက်များကိုစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း

အီးဒ်ကွန်ပျူတာ ကိရိယာများသည် စက်တစ်ခုလျှင် တစ်မိနစ်လျှင် ဒေတာအမှတ်အသား ၁၂၀ ကျော်ကို ပြုလုပ်ပေးသည်။ ထို့ကြောင့် စမတ်စက်ရုံများသည် လုပ်ငန်းစဉ်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ ကမ္ဘာ့ CNC သတ္တုဖြတ်စက်ကိရိယာများဈေးကွက်သည် ၂၀၃၄ ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ ၂၅၂.၆၇ ဘီလီယံအထိ ရောက်ရှိလိမ့်မည်ဟု ခန့်မှန်းထားပါသည် (Custom Market Insights 2025)။ အဓိကအားဖြင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အက်ဒေါ့ပ်တိတ်ကွန်ထရိုက်များကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာမည်ဖြစ်ပြီး အောက်ပါအချက်များကို ပြုလုပ်ပေးသည်-

• ပစ္စည်း၏ တိုင်းတာမှုများပြောင်းလဲသည့်အခါ အစာကို အမြန်နှုန်းပြင်ဆင်ပေးခြင်း
• ပါးလွှာသော အလူမီနီယမ်ပရိုဖိုင်များကို ဖြတ်တောက်သည့်အခါတွင် ကိရိယာ၏ လှုပ်ရှားမှုကို ပြင်ဆင်ပေးခြင်း
• အပူချိန်တိုးခြင်းကြောင့် ရေစီးကြောင်းကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြင်ဆင်ပေးခြင်း

ဤစွမ်းရည်များကြောင့် ထုတ်လုပ်မှုအခြေအနေများ ပြောင်းလဲနေသည့်အခါတွင်ပင် အစိတ်အပိုင်းများ၏ အရည်အသွေးကို တူညီစွာထိန်းသိမ်းပေးသည်။

စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် စက်ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် ဒစ်ဂျစ်တယ်တွင်းယောင်မှုနည်းပညာ

ဒစ်ဂျစ်တယ်တွင်းယောင်မှုများ— ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဖြတ်တောက်ရေးစနစ်များ၏ ဗားရှင်းကူးယူခြင်းများ— အင်ဂျင်နီယာများအား စတင်အသုံးပြုမှုမပြုမီ စမ်းသပ်နှင့် ပြုပြင်မှုများကို ပြုလုပ်ရန် ခွင့်ပြုသည်။ အဓိက တိုးတက်မှုများမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

စမ်းသပ်မှုအင်းဂျင်	တိုးတက်မှုအချက်
ပစ္စည်းအကုန်ကျစရိတ်ခန့်မှန်းခြင်း	၂၉% လျော့နည်းမှု
စက်ရုပ်အချိန်ဇယား အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း	၁၈% ပိုမြန်ဆန်သည်
ကိရိယာလမ်းကြောင်း တိုက်မှုစစ်ဆေးခြင်း	တိကျမှု ၉၄%

ဒစ်ဂျစ်တယ် တွင်းငှက်များသည် အန္တရာယ်ကင်းသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ထိရောက်မှုနည်းပါးမှုများကို စိတ်ဖောက်ထားခြင်းအားဖြင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပရိုတိုထိပ်ဆုံးသော ကုန်ကျစရိတ်ကို ၆၃% လျော့နည်းစေပြီး အထူးသဖြင့် လေကြောင်းကြေးစား အမျှင်ပစ္စည်းများနှင့်အတူ အလုပ်လုပ်နေသည့်အခါတွင် တန်ဖိုးရှိပါသည်။

အပြည့်အဝ အလိုအလျောက်ထောင့်ဖြတ်စက်များတွင် AI နှင့် ပညာရှိစနစ်များ

ယနေ့ခေတ်တွင် အနှမ့်အဖြတ်လုပ်ငန်းများတွင် တီထွင်ထားသော စွမ်းပကားသည် အလုပ်လုပ်ပုံကို ပြောင်းလဲနေပါသည်။ ထုတ်လုပ်မှုအတွင်း ပစ္စည်းများနှင့် ပတ်သက်၍ ပြဿနာများကို စက်များက တွေ့ရှိလျှင် ယခုအခါတွင် စက်များက အလိုအလျောက် တုံ့ပြန်နိုင်ပါသည်။ စက်သင်ယူမှုစနစ်များသည် ဆိုင်းဆိုင်းနာများမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းပြီး ဖြတ်တောက်မှုအမြန်နှုန်းနှင့် ထောင့်ကို လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်းတွင်ပင် ပြင်ဆင်ပေးပါသည်။ အရင်က ထုတ်လုပ်သူများအတွက် စိတ်ပျက်စရာဖြစ်ခဲ့သော ရှုပ်ထွေးသော ပစ္စည်းများကို တွေ့ကြုံရသော်လည်း တိကျမှုမှာ ၀.၀၂ မီလီမီတာအထိ ရှိပါသည်။ အခုတော့ အမျိုးအစားတူ အချိန်များကြားတွင် အားလုံးကိုရပ်တန့်၍ လက်ဖြင့် ပြင်ဆင်ရန် မလိုတော့ပါ။ မကြာသေးမီက ထုတ်ဝေခဲ့သော စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာများအရ ထုတ်လုပ်မှုတစ်ခုလျှင် ၁၈ မိနစ်ခန့် ခြွေတိုင်းနိုင်ပါသည်။ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်းက မဖြစ်နိုင်သေးသော အရာတစ်ခုအတွက် တော့ မဆိုးပါ။

စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ ကြိုတင်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် အလုပ်ရပ်ဆိုင်းမှုကို လျော့နည်းစေခြင်း

IoT ဆင်ဆာများသည် ကိရိယာများ၏ သုံးစွဲမှုအဆင့်အတန်းနှင့် မော်တာများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ပြီး ထိုအချက်အလက်များကို ပြင်ဆင်မှုလိုအပ်မည့်အချိန်ကို ခန့်မှန်းနိုင်သည့် မော်ဒယ်များသို့ ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ ထိုကဲ့သို့ ပြင်ဆင်မှုများကို တစ်ရာကြိမ်အနက် ၉၂ ကြိမ်ခန့် တိကျစွာခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။ မကြာသေးမီက Smart Manufacturing Journal မှ ထုတ်ဝေသည့်အချက်အရ ထိုကဲ့သို့ စမတ်စွာစောင့်ကြည့်သည့်စနစ်များကို အသုံးပြုသည့် စက်ရုံများသည် အစီအစဉ်အလိုက်ပြင်ဆင်သည့် အမှီအခိုကင်းသော စနစ်ကို အသုံးပြုနေသည့် ကုမ္ပဏီများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက မျှော်လင့်မထားသည့် စက်ပိတ်ပင်မှုများကို ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့နည်းစေပါသည်။ ထိုစနစ်သည် အလုပ်လည်ပတ်မှုအရ ထိရောက်စွာလည်ပတ်ပါသည်။ ကိရိယာများ၏ သုံးစွဲမှုအဆင့်အတန်းများ ရရှိသောအခါတွင် အစားထိုးလိုအပ်သည့် ပစ္စည်းများကို ဒစ်ဂျစ်တယ် စာရင်းအတွင်းသို့ တိုက်ရိုက်အမှာစာပို့ပေးပြီး လူတစ်ဦးချင်းကိုယ်တိုင် စွက်ဖက်ရန် မလိုအပ်တော့ပါ။

စမတ်ကိရိယာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်စာရင်းပေါင်းစည်းမှု

AI ဖြင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်သော ကိရိယာလမ်းကြောင်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကိရိယာ၏ သက်တမ်းကို ၂၇ ရာခိုင်နှုန်းအထိ တိုးမြှင့်ပေးနိုင်ပြီး ဖြတ်တောက်မှုအရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းထားပါသည်။ ကလောင်းချိတ်ဆက်ထားသည့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များမှတဆင့် အချက်အလက်များကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း စောင့်ကြည့်နိုင်ပါသည်။

• ကိရိယာအသုံးပြုမှု စွမ်းဆောင်ရည်များ
• အလိုအလျောက် သုံးစွဲမှုပြင်ဆင်မှုများ
• ပစ္စည်းကုန်ကျမှုစာရင်းများကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း မှတ်တမ်းတင်ခြင်း

ဤလက္ခဏာများက မတူညီသောအလုပ်အမျိုးအစားများတွင် အထွက်နှုန်း၏ ၁% ထက်နည်းသော ပြောင်းလဲမှုကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် ကူညီပေးသည်။ အမှုအမျိုးအစားတိုင်းတွင် နှစ်စဉ်တစ်စက်လျှင် ကိရိယာအကုန်အကျမှ ၁၅.၆ ဒေါ်လာခန့် ခြွေတာနိုင်သည်ဟု အလုပ်ရုံများက ဖော်ပြသည် (Advanced Manufacturing Review 2024)။

CNC စက်ဖြင့် ကြိတ်ချွန်းသည့်အခါတွင် ယခုအခါ AI တီထွင်မှုများက ဟာ့ဒင်းန်သံမဏိ သို့မဟုတ် ကာဗွန်ဖိုင်ဘာကွန်ပိုစစ်များကို ကြိတ်ချွန်းသည့်အခါတွင် ကိုယ်တိုင်ပြင်ဆင်နိုင်သော ကြိတ်ချွန်းလမ်းကြောင်းများကို ဖန်တီးပေးနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းစဉ်၏ ခံနိုင်ရည်ကို ပိုမိုတိုးတက်စေသည်။

တိကျမှု၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများ

ယနေ့ခေတ်တွင် အနောက်ဘက်ထောင့်ကို ကြိတ်ချွန်းသည့် စက်များသည် တစ်စက်တွင် မိုက်ခရွန်းတစ်လုံးထက် နည်းပါးသော တိကျမှုကို ရရှိနိုင်ပြီး အဆင့်မြင့်စက်များသည် ၁၀၀၀၀ ကျော်သော စက်အလှည့်များအတွက် <၂ µm ထပ်တူညီမျှမှုကို ပြသသည် (၂၀၂၃ ခုနှစ် တိကျမှုကြိတ်ချွန်းစက်အစီရင်ခံစာ)။ ဤတိကျမှုကို နည်းပညာအခြေခံ ၃ ခုမှ ဖြစ်ပေါ်လာသည်-

• ဒိုင်မွန်းကွမ်းပေါက်ကာဗျူးကိရိယာများသည် ဝန်ဆောင်မှုအသက် ၆၀% ပို၍ ရှည်သည်။
• စက်မျက်စိမှ လမ်းညွှန်သော ကယ်လီဘရေးရှင်းသည် အပူချိန်ပြောင်းလဲမှုကို တစ်ပြိုင်နက် ပြင်ဆင်ပေးသည်။
• AI အားဖြင့် ပြင်ဆင်ပေးသော အယူအဆများသည် ဂျီဩမေတြစ် လွဲချော်မှုကို ၃၉% လျော့နည်းစေသည်။

ဤတိုးတက်မှုများသည် Inconel 718 နှင့် titanium ကဲ့သို့သောအားမြင့်ပေါင်းစပ်မှုများကို 0.003 အောက်ရှိအလျင်အမြန်သည်းခံနိုင်မှုအထိ 98.7% uptime (NIST 2024) ဖြင့်ယုံကြည်နိုင်သောစက်မှုပြုလုပ်ခွင့်ပြုသည်၊ ယခင် CNC စနစ်များနှင့်ယှဉ်လျှင်ပစ္စည်းစွန့်ပစ်မှု ၂၈%

ကား၊ လေကြောင်းနှင့် သတ္တုထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းများတွင် အဓိက အသုံးများ

ကားထုတ်လုပ်ရေး အဆင့် ၁ ထောက်ပံ့သူများ ဒီစက်တွေကို အသုံးပြုဖို့

• EV ဘက်ထရီအခန်းကို အလုံးအရင်းမြင့်စွာ အပေါက်ချထားခြင်း (၁၀၀၀၀ ယူနစ်/နေ့၊ 0.005" တည်ငြိမ်မှု)
• အလေးချိန်လျှော့ချထားသော ချေးစီအစိတ်အပိုင်းများ၏ ရှုပ်ထွေးသော အချိုးအစားများနှင့်အတူ ၁၂ ထောင့်ပေါင်းစပ်ဖြတ်တောက်ခြင်းများ

အတွင်းမှာ အာကာသစက်မှုလုပ်ငန်းထုတ်လုပ်မှု နည်းပညာက ထောက်ပံ့ပေးပါတယ်

• AS9100D တိကျမှုစံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီသော အတောင်ပံကြိုး spline ဖြတ်တောက်ခြင်း
• 15-5PH သံမဏိမော်လီကျူးမှ အီပီအမ် 80 အဝင်နှုန်းများဖြင့် တာဘိုင်ဘရိတ်များ၏ အမြန်စက်မှု

သတ္တုထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများတွင် အောက်ပါလုပ်ငန်းများအတွက် စောင့်ကြည့်မှုမရှိဘဲ ထောင့်ဖြတ်ခြင်းအား အသုံးပြုသည်။

• ၈၇ မျက်နှာပြင်ထူးခြားသော ထောင့်ချိတ်ဆက်မှုများပါဝင်သည့် အဆောက်အဦ အလူမီနီယမ် extrusions
• ၁၈ မိနစ်အားဖြင့် စက်ဖြင့် စက်ဖြင့် ပြုလုပ်သော သံမဏိ enclosures

စွမ်းအား ၇၄ ရာခိုင်နှုန်းသည် လက်ဖြင့် ဖယ်ရှားခြင်းကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် ဒုတိယ အဆင့်အတန်း ကုန်ကျစရိတ်ကို လျော့နည်းစေသည်ဟု အချက်အလက်များ ပြသထားသည် (Fabricating & Metalworking 2023)။ Ra 32 µin ကို ရရှိလျက်ရှိသည်။

မကြာခဏမေးသောမေးခွန်းများ (FAQ)

CNC တကန်တာဘာလဲ။

CNC သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာ နံပါတ်ထိန်းချုပ်မှု နည်းပညာသည် ကွန်ပျူတာများကို အသုံးပြု၍ စက်ပစ္စည်းများကို ပိုမိုတိကျသော ဖြတ်တောက်ခြင်း၊ ဖောက်ခြင်းနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက် ဒစ်ဂျစ်တယ် ညွှန်ကြားချက်များအရ ထိန်းချုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။

မီးပြင်ပိတ်ထားသော စက်သည် အဘယ်နည်း

မီးပြင်ပိတ်ထားသော စက်သည် လူသား၏ လုံးဝနည်းပါးသော စက်မှုလုပ်ငန်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြစ်ပြီး အများအားဖြင့် နေ့စဉ် ၂၄ နာရီ၊ တစ်ပတ်လျှင် ၇ ရက် လည်ပတ်သော တိုးတက်သော အလိုအလျောက်စနစ်များကို အသုံးပြုသည်။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်း ၄.၀ သည် ထောင့်ဖြတ်စက်များကို မည်သို့ သက်ရောက်မှုရှိသနည်း

စီးပွားရေးလုပ်ငန်း ၄.၀ သည် ထိုကဲ့သို့သော စက်များကို အာရုံကြောဆဲလ်များအဖြစ် ထုတ်လုပ်သည့် စက်ရုံများတွင် ပေါင်းစပ်ထားပြီး ဆက်သွယ်ရေး၊ ဒေတာအခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှုများနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို တိုးတက်စေသည်။

ထောင့်ဖြတ်ခြင်းတွင် AI သည် မည်သည့်အခန်းကဏ္ဍကို ပါဝင်ပါသနည်း

AI စနစ်များသည် ဖြတ်တောက်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ပေးပြီး ပါရာမီတာများကို အလိုအလျောက် အက်ဒေါင့်မ်ဖြင့် ပြုပြင်ပေးကာ ထိန်းသိမ်းရေးလိုအပ်ချက်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းပေးသည်။ ထို့ကြောင့် ထုတ်လုပ်မှုအကျိုးရှိမှုနှင့် တိကျမှုတို့ကို သိသာစွာ တိုးတက်စေသည်။