이중 테이블 섬유 광선 레이저 절단 기계는 폐기물을 줄이기 위해 지능형 시스템을 통해 절단 경로와 절단 매개 변수를 어떻게 최적화합니까?

고급 지능형 시스템을 통합하여 이중 테이블 광섬유 레이저 커팅 머신 절단 효율을 크게 향상시키고 재료 폐기물을 줄이며 전반적인 처리 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 지능형 시스템은 절단 경로를 최적화하고 절단 매개 변수를 조정하며 장비 작동을 제어하여보다 효율적이고 정확한 처리를 달성합니다. 다음은 지능형 시스템이 절단 경로와 매개 변수를 최적화하여 폐기물을 줄이는 방법을 보여주는 몇 가지 주요 측면입니다.

지능형 절단 경로 최적화는 듀얼 스테이션 파이버 레이저 절단 기계가 폐기물을 줄이는 중요한 방법 중 하나입니다. 지능형 알고리즘과 소프트웨어를 통해 시스템은 가장 짧고 가장 효과적인 절단 경로를 자동으로 계산하고 불필요한 도구 이동 및 공회 시간을 줄이며 플레이트의 절단 시퀀스를 최적화 할 수 있습니다. 특정 방법은 다음과 같습니다.

통합 레이아웃 소프트웨어를 통해 지능형 시스템은 처리 그래픽에 따라 플레이트에 최적의 워크 피스 배열을 자동으로 배열하여 재료의 최대한 활용하고 남은 재료의 생성을 줄일 수 있습니다. 이 시스템은 절단 모양, 플레이트 크기 및 워크 피스의 배열에 따라 가장 경제적 인 중첩 계획을 계산합니다.
시스템은 절단 경로를 점검하여 다른 공작물 사이의 절단 경로가 겹치지 않도록하여 비효율적 인 절단 작업을 피하고 재료 폐기물을 줄입니다.
재료의 움직임 궤적을 모니터링하고 헤드를 실시간으로 모니터링함으로써 지능형 시스템은 경로의 잠재적 문제 (예 : 절단 헤드 후퇴, 충돌 등)를 예측하고 불필요한 작동 및 재료 폐기물을 피하기 위해 자동 조정을 할 수 있습니다.

절단 매개 변수의 최적화는 절단 효율 및 재료 사용에 직접적인 영향을 미칩니다. 섬유 레이저 절단 기계는 일반적으로 다른 재료, 두께 및 절단 요구 사항에 따라 레이저 전력, 절단 속도 및 초점 위치와 같은 매개 변수를 조정해야합니다. 지능형 시스템은 실시간 모니터링 및 데이터 분석을 통해 이러한 매개 변수를 자동으로 조정하여 절단 과정에서 폐기물을 줄일 수 있습니다. 특정 조치에는 다음이 포함됩니다.

지능형 시스템은 재료의 두께, 유형 및 절단 속도에 따라 레이저 전력을 자동으로 조정하여 정확도와 효율성을 보장합니다. 적절한 레이저 전력은 절단 속도를 증가시킬뿐만 아니라 과도한 에너지 낭비를 줄이고 과열 또는 절단 실패를 피할 수 있습니다.
다른 재료의 특성에 따르면, 지능형 시스템은 절단 속도를 자동으로 조정하고 절단 품질을 최적화하며 너무 빠르거나 느린 절단 속도로 인한 재료 폐기물을 방지 할 수 있습니다. 지능형 시스템은 실시간 피드백 (예 : 레이저 반사, 절단 품질 등)을 기반으로 절단 매개 변수를 조정하여 절단 속도가 재료 두께 및 유형과 일치하도록 보장 할 수 있습니다.
초점의 정확한 제어는 품질을 줄이려면 중요합니다. 지능형 시스템은 재료 및 절단 요구에 따라 레이저 빔의 초점 위치를 자동으로 조정하여 레이저가 최상의 절단 지점에 초점을 맞추고 초점 편차로 인한 절단 품질 및 재료 폐기물을 피합니다.

지능형 시스템은 레이저 절단 프로세스 중에 실시간 (예 : 레이저 전원, 초점 위치, 절단 속도, 절단 효과 등) 동안 다양한 데이터를 모니터링하고 피드백 정보를 기반으로 절단 매개 변수를 동적으로 조정합니다. 이러한 방식으로 시스템은 작동 오류 또는 장비 고장으로 인한 폐기물을 자체 조절하고 피할 수 있습니다.

이 시스템은 레이저 전력의 변화를 실시간으로 모니터링하고 세트 값과 비교하여 전력 안정성을 보장 할 수 있습니다. 레이저 전력 편차가 크면 지능형 시스템은 불균일 한 레이저 전력으로 인한 재료의 과도한 절단 또는 과부 절단을 방지하기 위해 즉시 조정됩니다.
이 시스템은 센서 또는 시각적 인식 기술을 통해 레이저 빔의 정확한 위치를 실시간으로 추적하여 레이저가 항상 절단 재료에 정확하게 작용하고 위치 오류로 인한 폐기물을 피합니다.
절단 과정에서 지능형 시스템은 지속적으로 피드백 신호 (예 : 절단 품질, 재료 두께, 온도 등)를 수신하고 이러한 피드백을 기반으로 절단 매개 변수를 자동으로 최적화하여 각 절단 프로세스가 가능한 한 효율적인지 확인합니다.

절단 과정에서 과거 데이터를 분석함으로써 지능형 시스템은 향후 절단 프로세스를 최적화하고 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 시스템은 다른 재료 및 두께에 대한 최적의 절단 매개 변수를 분석하고 이러한 데이터를 사용하여 후속 생산에서 절단 매개 변수를 조정하여 폐기물을 줄입니다.

역사적 절단 데이터를 지속적으로 학습하고 축적함으로써 시스템은 다양한 재료 및 두께의 절단 추세를 식별하고 향후 생산 작업에보다 정확한 매개 변수 권장 사항을 제공하며 생산 효율을 최적화 할 수 있습니다.
각 절단 과정에서 데이터를 분석함으로써 지능형 시스템은 열악한 절단의 원인 (예 : 재료 문제, 부적절한 매개 변수 설정 등)의 원인을 식별하고 비슷한 문제를 피하고 비슷한 품질의 위험을 줄이기 위해 조정 제안을 조정 제안을 제공 할 수 있습니다. 재료 폐기물이 발생합니다.

지능형 시스템은 절단 작업에서 재료 활용률을 자동으로 분석하고 고급 네스팅 알고리즘을 통해 폐기물을 최소화 할 수 있습니다.

레이저 커팅 머신의 레이아웃 소프트웨어를 기반으로 한 지능형 시스템은 최상의 레이아웃 계획을 계산하고 플레이트의 부품 배열을 최적화하여 재료 낭비와 낭비되는 공간을 줄일 수 있습니다. 이 시스템은 다양한 모양의 일부를 효율적으로 처리하고 재료 활용을 극대화하며 폐기물 생성을 줄일 수 있습니다.
데이터 분석을 통해 지능형 시스템은 다양한 레이아웃 계획을 비교하고 다른 계획에서 재료 손실을 예측할 수 있으며, 운영자는 각 재료 조각을 최대 범위까지 활용할 수 있도록 최적의 계획을 선택할 수 있습니다.

듀얼 스테이션 파이버 레이저 커팅 머신은 두 개의 워크 테이블을 사용합니다. 하나의 워크 벤치를 절단하는 동안 다른 워크 벤치는 재료를 변경하여 전체 생산 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 지능형 시스템은이 두 스테이션의 작업을 조정하여 재료 변화와 대기 시간을 줄여 재료 폐기물을 줄입니다.

듀얼 스테이션 설계에서 지능형 시스템은 두 워크 스테이션의 스위칭을 정확하게 제어하여 한쪽을 자르고 준비, 배출 및 기타 작업이 반대편에서 수행되도록 보장 할 수 있습니다. 원활한 워크 플로를 통해 재료 변경 대기 시간이 줄어들고 생산 효율성이 향상됩니다.
지능형 시스템은 또한 하나의 스테이션이 너무 바빠서 다른 스테이션이 유휴 상태로 발생하는 생산 병목 현상을 피하기 위해 두 개의 워크 스테이션의로드를 동적으로 조정할 수 있으므로 생산 및 재료 활용의 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 지능형 최적화 기능은 듀얼 스테이션 파이버 레이저 커팅 머신이 실제 응용 분야, 특히 대용량, 고 차정 및 효율적인 생산 환경에서 명백한 이점을 갖습니다 .