CloudNCの 切削パラメータ モジュールが CAM が即座に実証済みの切削データを提供する仕組みと、それがすべての機械加工工場にとって重要な理由。
フィードとスピードがボトルネックになる理由
機械工場にとって、切削パラメータの選択は科学的であるべきだが、試行錯誤の場合も多い：
- 開始番号についてはカタログを参照されたい。
- びびり、工具負荷、表面仕上げが許容範囲になるまで、切削と微調整を行う。
- プリセットを保存し、何百回も繰り返す。
経験CAM でさえ、半完成のデータベース構築に数か月、場合によっては数年を費やすことがある。そして新しい工具、材料、またはワーク保持シナリオが追加されるたびに、その作業は最初からやり直しとなる。
その結果は？お店は、スピンドルの時間をテーブルの上にたくさん残す、保守的で、画一的な数字に落ち着く。
楽しい概念実証：マインクラフト・チキン・チャレンジ 🐔」。
切削パラメータは、 CAM AI 内のモジュールであり 、物理ベースの送り速度と回転速度を数秒でツールパスに反映させることができます。
誰もが――CNCのベテランから小学生まで――ワクワクするようなデモを望んでいたため、CAM 紛れもないアイコンを加工するよう依頼しました。それはブロックだらけのMinecraftの鶏です。実際、2羽も作ってもらいました。
セットアップの様子は上の短いビデオに収められている。ルールは簡単だった：
- チキンA–CAM ツールパスに加え、当社工場で実績のある人間による手作業で調整された切削データプリセット。
- チキンB-同じツールパスですが、速度、送り、切り込み深さ、切り込み幅はすべて切削パラメータAI供給されます。
どちらの部品も、同じハースVF-2で、同じ治具と同じ切削工具を使って、連続して加工された。唯一の違いは、番号の選び方だった。
工場出荷時のプリセットでは、チキンの加工に42分20秒かかっていた。
AIカッティング・データを使用すると、サイクル・タイムは35分12秒に短縮された。
これは、サイクルタイムが17%短縮されたことを意味します。この違いは、分割画面で文字通り見ることができます。これは確かに遊び心のある実験ですが、結果は真剣そのものです。物理学に基づいた送りや速度は、たとえ単純な3軸加工であっても、目に見える生産性の向上をもたらします。
現場での意味
- シフトあたりの部品点数増加- スピンドルの時間を再生。
- 工具寿命が長く、スクラップ部品が少ない- 最適な切り屑厚さにより、力を安全な限界内に保ちます。
- データベースのオーバーヘッドはもういらない - 新しいツール？新しい合金？物理学にお任せください。
- 参入障壁が低い- 趣味のプログラマーや若手プログラマーが、専門家レベルのフィードと速度を即座に得ることができる。
(詳細については、CTOのアンディ・チードルとのQ&Aを ご覧ください)
今すぐ試す
CAM をご利用中の方は、サイドバーから「切削パラメータAI」を有効にして、ぜひお試しください。CloudNCが初めてですか？ デモをご請求いただくか、sales@cloudnc.com までメールでお問い合わせください。
