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山高——数据引发了第四次的工业革命

发布时间:2016-10-08 10:23:06来源:网络类型:行业动态
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导读:
凭仗数十年来积聚的丰厚现场经历和研讨经历,山高制造和提供了极端准确的工艺模型。这些模型在方式上并非是一个封锁的盒子,而是具备为工艺提供指导的内外测试才能,缘由在于人们的思想、经历和观念关于制造业新掀起的工业 4.0 革命最终能否获得胜利至关重要。

  单从加工角度来看,制造业坚持追求在一定时间内以一定的本钱消费出正 确精加工的工件,但这种做法曾经难以为继。除非呈现打破性的刀具处理计划,否则只注重进步金属切除率的传统办法最多只能将产量增加几个百分点。

  要想在未来显著进步金属切削的消费率、质量和牢靠性,需求仰仗由数据驱动的第四次制造技术革命。新近获得的开展代表着这场漫长 制造业的循环演化
   制造技术在过去的三个世纪获得的进步不但显著进步了消费率,还在近年来大大加强了满足客户特定需求的才能。第一批制造商是在家中为自家人制造衣服、玻璃用具、盆碗和家具的工匠。每件产品都是定制的而且无独有偶。那些并不满足于维持生计并具有企业家肉体的工匠还会为其别人制造多件他们自制的产品。
  尔后,工匠们开端在公共资源所提供的铁匠铺或玻璃窑等机构中搭伙工作,不但将消费效率进步了很多倍,还提供了其他的益处,例如技术共享。由于在整个工厂内分配水车动力、蒸汽或电力等集中能源,因而还进步了产量。

山高——数据引发了第四次的工业革命

  早期的工厂每次消费一个零件。装配线的开展揭开了反复消费同种产品的序幕。当装配线将产品从一个工作站送到下一个工作站时,每个工人反复执行单独的一道工序,直到消费出废品为止。这是批量消费的开端:牢靠地消费出大量的同种产品—至少契合当时的制造公差。最能表现装配线这一概念的或许是汽车连续消费线,它们每次都消费出数以千计的同种零件,而且夜以继日地持续运转多年。
  产品营销的兴起推翻了批量消费计划。在资本主义竞争进入白热化期间,营销商力图提供经过改造的产品以满足小型细分市场的需求,从而扩展本人的客户群。
  一个圆满的范例是,早期的汽车制造商摒弃了福特 T 型汽车“你想要什么颜色都能够,只需它是黑色”的营销理念,转而为客户提供越来越丰厚的颜色和选择。为了满足这种个别客户的需求,制造商必需机动灵敏,并设法高效地在不同的制造工艺之间切换。经过穿孔纸带完成的数字化机床控制以及后来的计算机化数控能够快速、牢靠地改换工艺和刀具。与此同时,加工才能更强的自动化系统可以缩短零件的处置时间和降低人工本钱。在过去的几十年间,可以经过按几下按钮就消费出不同的零件或零件特征的 CNC 制造车间根本上取代了牢靠但难以改造的连续消费线概念。
  消费品营销范畴的趋向分明地标明了计算机为制造业带来的灵敏性优势。只需对消费线的要素停止重新编程,营销商即可完成很多的品牌延伸。向个性化开展的趋向并非只限于制造业。例如,大型批发商在开设愈加小型化的专卖店,以满足个别客户对便利性和产品偏好的需求。
  制造业产品的个性化只会变得越来越普遍。与工业 4.0 的施行过程相似,采用云效劳的模型可能会应用营销信息来管理产品更迭、自动化和库存程度。与采用云效劳的切削工艺系统的运转方式相似,营销人员也仍然需求亲密关注这些营销驱动型制造系统,并确保这些系统作出的决策合情合理。
  采用最近新涌现的制造技术,个人在家中就可以消费出定制的零件。因而,就像几个世纪前的工匠们所制造的产品一样,在数字信息的推进下循环演化的制造业如今可以在工厂之外消费出无独有偶的产品,但在精度、质量和速度方面曾经不可同日而语。的最新阶段。制造业的第一次革命使得以家庭为根底的手工制造活动转变为可以应用集中能源为制造机械提供动力的工厂消费。机械轴和皮带将水车或蒸汽产生的动力分配给工厂的机械。接下来,人们又运用了愈加便利、高效的电能。

  最初的工厂逐件消费产品。在第二次革命中,单件产品消费演化为批量消费,产量随之扩展。装配线和连续消费线等集成系统的开展以及自动化加速了同种零件的大批量消费。随着数字化机床控制以及后来的计算机化控制和自动化的涌现,制造技术的第三次革命随之到来,不但完成了更高的精度和灵敏性,还有利于展开小批量且品种冗杂的零件制造业务。

  如今,制造业正在阅历第四次革命(在欧洲被称为“工业4.0”),这次革命将当今的数据采集、存储和共享技术整合到了制造工艺中。联网的网络物理系统会剖析正在停止的操作,并搜集和比拟数据以及将信息发送给中央效劳器或云效劳,以便将其与现有的加工模型停止比拟。然后,这些系统应用所得的结果来指导如何调整参数以优化加工工艺。

  早期监控系统

  数据导向型制造这一概念曾经降生了很长一段时间。在 20 世纪 80 年代,金属加工范畴的研讨人员就曾设法制造自顺应性的刀具监控系统,以丈量切削条件、将数据与所设定的工艺规范停止比拟并在随后调整加工参数,从而完成工艺的稳定性并最大限度减少不测加工事故的发作。

  这些系统采用传感器和探针来丈量切削力、功率、扭矩、温度、外表粗糙度及声发射等工艺要素。不幸的是,当时的传感器技术十分落后,无法提供必要的速度和精度以确保完整有效;计算机的处置速度慢,而且需求更大的存储器来实时处置大量的数据。此外,先进的数据采集和管理技术在当时也极端昂贵。

  这些缺陷招致简直不可能在加工期间调整参数。这样就形成了一种鱼和熊掌不可兼得或非此即彼的状况。假如搜集的数据超越所设定的最大限值,加工工艺会直接中止。最大限值是在并未充沛理解和洞察切削工艺的状况下设定的。除了短少足够先进的数据处置技术外,还未控制一个关键的概念,那就是在加工工艺的众多物理现象中,大多数现象—温度、力、负载—都并非静态条件,而是不时变化的动态条件。

  例如,某种加工中的切削力的均匀值可能到达 1000 Nm。但在大约一半的时间中,这些力要高于 1000 Nm,并在其他的时间内低于这一程度。假如将系统的停机阈值设置为 1000 Nm,当力看起来过高时,系统将中止加工。(请留意,这些图形显现的是在 8 微秒内执行的丈量,以展现力的变化速度有多快。)在 20 世纪 80 年代是不可能停止如此快速的数据处置的。

  现往常,在将近 40 年之后,传感器和计算机技术在精度、速度和价钱方面都有了很大的改观。制造工艺研发自身历经四十个年头,曾经积聚了丰厚的经历并可以十分深化地理解关键的加工要素。

  搜集和关联加工要素

  理解各种工艺要素的作用十分重要。事实上,有 80 多种可丈量的要素会影响到加工操作。完成一切这些要素的搜集、关联和互动至关重要。假如疏忽了某个要素,可能会形成不测且不可控制的影响。

  在搜集和剖析之后,还必需依据每种要素对加工的影响来肯定数据的优先次第。很明显,刀具会产生十分重要的影响。在金属切削中,会搭配运用一组消费工具:机床、CAM 系统、切削刀具、固定和夹紧安装以及冷却液,而在工业 4.0 中,还包括传感器以及数据检索和传输系统。

 金属切削的中心是切削刀具与工件的互动。不过,在传统的加工工艺开发办法中,通常将切削刀具放在最后一位去思索。当制定工件消费方案时,用户通常首先选择机床,然后是夹具、冷却系统和其他设备,最后才是切削刀具。这就形成了这样一种状况:切削刀具必需补偿其他并非最佳选择的工艺要素的缺乏。

  例如,假如选择了不太稳定的机床,则需求运用切削力较小的切削刀具来补偿稳定性的缺乏。不过,这种刀具在加工特定的工件资料时可能无法完成最高的消费率。这样,在最后选择切削刀具最终会招致制造系统低于正常程度,固然可以运转得很好,但无法发挥最大潜力。

  侥幸的是,制造业中的很多人如今认识到按相反的次第停止选择更为适宜。在思索废品的外形、特性、工件资料和所需的质量程度之后,车间应当首先选择切削刀具。切削刀具,也就是详细的资料和外形,应当可以完成最高的消费率并满足详细的加工请求。接下来,在选择其他工艺要素时,即可偏重于发明一种环境,让切削刀具充沛发挥性能。

  均衡的加工

  车间选择了加工工艺要素之后,必需均衡这些要素之间的互动,以完成最高的消费率和最低的本钱。此外,在加工产量和本钱方面,制造业还面临着一些一直没有处理的问题。

  显而易见的工艺要素包括刀具性能以及刀具本钱和加工本钱。隐性本钱包括由于不牢靠的加工工艺消费出质量欠佳或不合格的零件而产生的本钱,还包括招致不测停机时间的本钱。

 虽然编程和维护等方案活动都发作在加工时间以外,但其他要素,例如操作员犯错、刀具破损、工件损坏以及系统问题,都会无谓地招致加工时间变长、本钱增加。在损失的时间中,切削刀具只占很小的比例,工件资料和工艺异常状况也是如此。工作人员和系统消耗的时间所占领的比例要高出许多。

  工业 4.0 十分注重数字化数据采集、互联网和云存储,但这些元素只是处理计划的一局部。最后,必需剖析所搜集的数据并制造物理模型或表示图,以阐明存在问题的工艺。

  在网络物理系统中,会将所搜集的数据与表示图停止比拟,系统会生成反应以执行工艺修正,从而产生所需的结果。工艺控制由工作人员以及可以在很短的时间内实时剖析数据并将其与模型停止比拟的计算机共同完成。

  因而,采用云存储技术的模型必需精确阐明加工要素。要制造这样一个模型,需求充沛理解加工。不幸的是,加工代表着一种很难精确描绘的理想状况。例如,模型必需可以辨认工件资料的动态属性,由于工件硬度的变化会产生不同的切削力。不过,要丈量每个工件的硬度是不可能的。在某些状况下,工件的硬度可能比资料的标称硬度高 10%,招致切削力也要高 10%。

  坚持人工控制

  为理解决这一工艺控制难题,需求在处理计划中树立一个既可以在加工期间学习,也可以自行修正以便越来越精确地阐明工艺的模型。不过如今的技术还没有开展到这种水平。

  因而,制造工程师必需晓得如何设计和制造模型,以肯定它能否可以为管理切削工艺奠定坚实的根底。随后,假如经过模型与切削参数停止的互动而选择的参数有问题,工程师需求晓得应当基于哪些要素作出选择并肯定能否可以将其否决。网络物理系统或许可以控制金属切削工艺,但制造工程师必需坚持对网络物理系统的控制。

  凭仗数十年来积聚的丰厚现场经历和研讨经历,山高制造和提供了极端准确的工艺模型。这些模型在方式上并非是一个封锁的盒子,而是具备为工艺提供指导的内外测试才能,缘由在于人们的思想、经历和观念关于制造业新掀起的工业 4.0 革命最终能否获得胜利至关重要。

    制造业的循环演化

  制造技术在过去的三个世纪获得的进步不但显著进步了消费率,还在近年来大大加强了满足客户特定需求的才能。第一批制造商是在家中为自家人制造衣服、玻璃用具、盆碗和家具的工匠。每件产品都是定制的而且无独有偶。那些并不满足于维持生计并具有企业家肉体的工匠还会为其别人制造多件他们自制的产品。

  尔后,工匠们开端在公共资源所提供的铁匠铺或玻璃窑等机构中搭伙工作,不但将消费效率进步了很多倍,还提供了其他的益处,例如技术共享。由于在整个工厂内分配水车动力、蒸汽或电力等集中能源,因而还进步了产量。

  早期的工厂每次消费一个零件。装配线的开展揭开了反复消费同种产品的序幕。当装配线将产品从一个工作站送到下一个工作站时,每个工人反复执行单独的一道工序,直到消费出废品为止。这是批量消费的开端:牢靠地消费出大量的同种产品—至少契合当时的制造公差。最能表现装配线这一概念的或许是汽车连续消费线,它们每次都消费出数以千计的同种零件,而且夜以继日地持续运转多年。

  产品营销的兴起推翻了批量消费计划。在资本主义竞争进入白热化期间,营销商力图提供经过改造的产品以满足小型细分市场的需求,从而扩展本人的客户群。

  一个圆满的范例是,早期的汽车制造商摒弃了福特 T 型汽车“你想要什么颜色都能够,只需它是黑色”的营销理念,转而为客户提供越来越丰厚的颜色和选择。为了满足这种个别客户的需求,制造商必需机动灵敏,并设法高效地在不同的制造工艺之间切换。经过穿孔纸带完成的数字化机床控制以及后来的计算机化数控能够快速、牢靠地改换工艺和刀具。与此同时,加工才能更强的自动化系统可以缩短零件的处置时间和降低人工本钱。在过去的几十年间,可以经过按几下按钮就消费出不同的零件或零件特征的 CNC 制造车间根本上取代了牢靠但难以改造的连续消费线概念。

  消费品营销范畴的趋向分明地标明了计算机为制造业带来的灵敏性优势。只需对消费线的要素停止重新编程,营销商即可完成很多的品牌延伸。向个性化开展的趋向并非只限于制造业。例如,大型批发商在开设愈加小型化的专卖店,以满足个别客户对便利性和产品偏好的需求。

  制造业产品的个性化只会变得越来越普遍。与工业 4.0 的施行过程相似,采用云效劳的模型可能会应用营销信息来管理产品更迭、自动化和库存程度。与采用云效劳的切削工艺系统的运转方式相似,营销人员也仍然需求亲密关注这些营销驱动型制造系统,并确保这些系统作出的决策合情合理。

  采用最近新涌现的制造技术,个人在家中就可以消费出定制的零件。因而,就像几个世纪前的工匠们所制造的产品一样,在数字信息的推进下循环演化的制造业如今可以在工厂之外消费出无独有偶的产品,但在精度、质量和速度方面曾经不可同日而语。


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