“人人都能輕松”實現高精度加工
在加工現場,為了穩定地維持高精度,需要大量依賴熟練技工的經驗和直覺。在熟練工人不斷減少的情況下,代替熟練技能的先進制造技術是業界的重要課題。Okuma在沖壓模具的龍門加工中心“MCR-S”中追求高加工精度,重復精度差為0.5微米或更小,它消除了過去通過手工對模具進行手工拋光的需要。
此外,該加工中心還開發了不依賴熟練技能人員,能夠維持高精度的新技術,包括“精度穩定診斷功能”和“3D校準”。前者是機器自身對加工空間的精度進行自我評價,并指示應該進行校準的時間,后者是任何人都可以在短45分鐘內輕松校準的“3D校準”。這兩種技術以前都是作為選項提供的,但在2020年11月推出的新龍門型加工中心“MCR-BV(Befive)”中,這兩種技術都是標準配置。“今后也將加強誰都能簡單做到的智能化技術”(家城淳社長)飯城淳四郎表示。
DMG Mori Seiki利用業務合作伙伴尼康的激光掃描儀開發了一種非接觸在機測量系統,同年12月商品化。該系統可以在機床上完成測量,不需要轉移到測量專用機器上。通過激光照射以微米為單位測量點群,大型齒輪和渦輪葉片等大型、復雜形狀的加工工件也能在短時間內測量。
無需人工設置
在處理諸如陶瓷之類的脆性材料時,測量自動化也在不斷發展。牧野銑削有限公司在11月發布的用于加工脆性材料的機床“ e-grinder BG500”上安裝了刀具形狀的測量功能。在脆性材料的常規處理中,測量磨石工具和控制磨損的過程是由工匠手動執行的,這是自動化的課題之一。因此,該公司開發了一種電沉積砂輪測量功能,可以自動測量砂輪的形狀,確定形狀的合格度,并使這些過程自動化。通過“不依賴于人類技能的工具測量”,可以提高加工效率以及砂輪工具的壽命和精度。
即使在要求微米級精度的精細加工領域中,為了獲得更高的精度和效率,在機測量的重要性也在不斷提高。Gosangyo(東京都港區)開發了一個系統,該系統處理從機械加工到三維測量,修正程序制作以及后續加工的所有內容。在加工后測量尺寸時,不需要拆卸工作和重新設置的步驟。
在精細加工中,即使機床精確地運動,也會受到切削工具磨損的影響,可能無法根據圖紙進行加工。以前,為了修正誤差會取下工作臺,用三維測量機測量精度后再進行精確加工,在測量后重新設置時,磁芯未對準并出現誤差,就出現了諸如“因為人是手動操作的,所以沒有再現性”之類的問題。
預測并糾正錯誤
通過利用人工智能,機床執行熟練技術的工作在未來可能會擴大。Yamazaki Mazak的計算機數控(CNC)設備“ Mazatrol Smooth Ai”配備了AI,可以將加工程序的創建時間從原來的30分鐘減少到2分鐘,從而將其大大減少。加工產品的測量數據歷史的深度學習(深度學習)可以識別加工錯誤的模式,校正加工數據并抑制主軸的顫動。
Smooth Ai還擴展了目標機型,例如2020年11月發布的5軸加工機“ Variaxis i-800 NEO”。從12月的銷售開始,三年免費提供IoT(物聯網)上的遠程支持服務“ Mazak Eye Connect”的使用。
Jetect計劃將增強制造能力的基礎技術命名為“ TAKTICA”。作為其中的一部分,AI代替熟練技能的技術也將大量實用化。“邊緣檢查器”是一種判斷刀具壽命并將其使用到極限的技術。“工藝標志”通過綜合考慮機器,工具和工件的特性來顯示加工條件。“負載檢查器器”檢測通常由熟練工人通過聲音等判斷的加工負荷,并自動校正加工條件。
數據/訂單繼續逐步恢復
日媒認為,2021年的機床市場雖然恢復緩慢,但仍將有所回升,并有可能超過2020年的訂單水平。截止到2020年11月為止的單月訂單額中,5月的512億日元達到觸底,之后呈現持續改善傾向,9月以后一直維持800億日元以上。日本機床工業會(日工會)的飯村幸生會長(芝浦機械會長)表示,從2020年4-5月的低點開始,訂單額水平有所上升,我們正在考慮延長線上的訂單水平。
Nikkokai對成員公司執行的2009年1月至3月期間的機器訂單預測DI(通過將回答為“減少”的公司的比率減去回答為“減少”的公司的比率所獲得的值)為從2008年10月至12月,該指數提高了24.3點,達到9.5以上,這是10個季度以來的首次上升。隨著電子技術的發展,勞動力短缺和脫碳,需求預計將增長。對處理過程的自動化和熟練技能的機械化的需求可能會增加。
日工會以會員企業為對象實施的21年1-3月期機床訂貨預測(回答“增加”的企業比例減去回答“減少”的企業比例的值),從20年10-12月期開始以24.3個百分點的改善為9.5,時隔10個季度轉為正數。隨著電子技術的發展,勞動力不足以及減少碳排放的需求將會擴大。對于加工工序的自動化和熟練技能機械化的需求也將進一步加強。
關鍵字“在機測量”
一種工作是在諸如機床的加工機器上測量工件的精度,并且測量工件在加工前的位置和對準(定位),加工后的尺寸和形狀,表面粗糙度等。由于測量過程需要大量的工作時間,因此操作員的負擔很重,如果每個人都不具備準確測量技術的能力,則會導致生產率下降。此外,預計將來對簡便,高精度車載測量技術的需求將進一步增加,以促進加工現場的節省勞動力和實現自動化。
由于是在機床等加工機上測量工件精度的作業,加工前的工件的位置、定位(定位)、加工后的尺寸、形狀、表面粗糙度等將成為測量的對象。對所有的生產人員來說,這是一個很大的負擔,因為如果每個人都不具備準確測量的技術,會導致生產率的下降。此外,為了推進加工現場的人力節省和自動化,預計今后對簡單、高精度的在機測量技術的需求將進一步提高。
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