고급 CNC 가공 솔루션으로 복잡한 공작물 공정 간소화

작성일: 2019년 10월 18일 | 작성자: WayKen

기업 개발의 다양화에 따라 가공할 공작물의 형상이 다양해지고 구조는 복잡하고 통합되는 경향이 있습니다. 복잡한 공작물 구조는 고품질 공정 계획 수립을 어렵게 하여 가공 공정을 매우 복잡하게 만들며, 기업 CNC 가공 기술에도 큰 도전을 안겨줍니다.

WayKen의 CNC 프로토타이핑 서비스를 탐색하여 가공 프로토타입과 생산 부품을 확인하세요.

복잡한 공작물의 다양성 특성 관점에서 CNC 밀링 공구를 통해 복잡 공작물의 전형적인 특징을 식별하고 분석하며, 우리 회사 데이터베이스를 구축합니다. 이 데이터베이스는 복잡한 공작물 공정을 단순화하고 작업 효율과 가공 정밀도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.

복잡 공작물을 위한 CNC 밀링 기술 분석

알다시피 복잡 공작물 가공은 어렵습니다. 고효율 고품질 CNC 가공을 달성하려면 합리적인 공정 계획이 먼저 수립되어야 합니다. 공정 계획은 CNC 제품의 품질과 가공 효율과 직접적인 관계가 있을 뿐만 아니라 CNC 프로그래밍에도 어려움을 가져옵니다. 이로 인해 제품 생산 비용과 고객 가공 예산에 영향을 미칩니다.

복잡 공작물의 공정 특성은 공작물이 가공 공정에서 핵심 역할을 하며, 그 품질을 개선하고 기술을 구현하기 위해 특정 가공 장비(3축 또는 5축 CNC 등)가 필요함을 의미합니다. 공정 계획에서 공정 기술 선택은 복잡 공작물의 사용 특성과 형상 특성을 기반으로 해야 합니다.

최초 가공 시뿐만 아니라 복잡 공작물 가공 시 더 큰 공작물 특성이 CNC 기술에 큰 제한을 가져오며, 이것이 점점 더 많은 복잡 공작물이 3축 CNC 공작기계로 가공되는 이유이기도 합니다. 5축 CNC 가공 사용 시 복잡 공작물의 종류, 크기, 종합 데이터에 따라 공정 계획에 주의를 기울여야 하며, 새로운 CNC 기술 구현 가능성과 가공 효율 향상 가능성을 찾아야 합니다. 예를 들어, 복잡 공작물의 CNC 공정 계획에서 가공에 사용되는 공작기계, 구체적 가공 순서, 사용 공구, 공구 경로를 사용해야 합니다.

상세한 조사와 분석이 수행됩니다. 기하학적 모델은 공정 계획 과정에서 복잡 공작물의 특징을 자동으로 식별하는 데 사용됩니다. 복잡 공작물의 CNC 가공 특징이 도출되고, 동일하거나 유사한 공작물이 통합되어 분석됩니다. 이를 바탕으로 설계 가공 순서와 기술 작업 순서가 지정됩니다. 허용 조건 범위 내에서 CNC 공정 계획 라이브러리, CNC 공정 방법 라이브러리, CNC 공정 픽스처 라이브러리도 구축할 수 있습니다.

이러한 CNC 공정 라이브러리의 도움으로 고효율 공정 계획과 대화형 설계가 실현될 수 있으며, 그러면 복잡 공작물 CNC 가공 장비를 신속히 결정하고 가공 방법과 매개변수를 결정할 수 있어 CNC 설계자 업무량을 크게 줄이고 CNC 기술 공정 계획 효율을 크게 높이며 CNC 기술로 가공된 제품 품질을 보장합니다.

WayKen은 CNC 가공 분야에서 20년 이상의 경험을 보유하고 있으며, 가장 중요한 것은 강력한 프로젝트 프로그래밍 팀을 갖추고 있다는 것입니다. 오랜 업무 기간 동안 팀 내부 데이터베이스가 축적되었습니다. 복잡 공작물에 직면했을 때 이전에 수행한 유사한 프로젝트를 찾아 프로그래밍 문제를 해결하고, 프로젝트 시간을 절약하며, 프로젝트 합격률을 높일 수 있습니다. 프로그래머가 복잡 부품의 가공 정밀도와 효율을 직접 결정하므로 성능에 영향을 미친다고 할 수 있습니다.

WayKen 가공 데이터베이스의 실제 적용 사례

CNC 가공 과정에서 복잡 공작물의 유형과 형상은 다양하며 가공 과정에서 복잡한 기술 작업이 필요합니다. 그러나 복잡 공작물 특성 관점에서 이는 복잡 공작물 단순화에 긍정적인 영향을 미칩니다.

복잡 공작물 특성 관점에서 CNC 가공 공정의 디지털화, 통합, 자동화를 실현할 수 있습니다. 이는 CNC 프로그래밍에 낭비되는 시간을 크게 절약하고 제품 불량률을 감소시킵니다. 다음으로 치아 형상(Shape of Tooth)을 예로 들어 치아 특징 인식이 CNC 가공에서 중요한 역할을 하는 것을 설명하겠습니다.

아래 표에서 볼 수 있듯이 이 알루미늄 리플렉터를 받았을 때 프로젝트 난제는 이 치아들이 가공하기 어렵다는 것이었습니다. 이전에 수행한 유사한 기하학적 형상의 특징 모델을 찾을 수 있는데, 이것이 우리 데이터베이스 프로젝트입니다. 두 소재가 다르고 크기도 다르지만 동일한 치아 구조를 가지고 있습니다. 위의 작업 프로그래밍 경험을 바탕으로 데이터 처리 공정 계획이 수행되고, CNC 가공 방법, 픽스처, 공작기계, 공구 선택, 매개변수 선택이 결정됩니다. WayKen의 오랜 축적에 따르면 알루미늄 리플렉터는 단 8일 만에 완료됩니다. 데이터베이스 없이 특징 분석, 일반화 없이 진행할 때보다 2일 단축, 거의 20% 시간 절약, 가공 오류율 대폭 감소.

물론 데이터베이스의 또 다른 중요한 항목은 가공 중 잘못된 항목들입니다. 이러한 특수 형상 항목의 이전 가공 오류를 요약하여 다음 생산 공정에서 동일한 오류를 방지합니다. 장기적 축적과 방대한 데이터 시스템 통합은 미래 WayKen의 지능형 제조에 큰 기여를 할 것입니다.

오늘날 데이터 시대에 데이터를 가지면 시장을 점유할 수 있습니다. 제조 산업도 마찬가지입니다. 바로 WayKen이 이전에 축적한 방대한 가공 데이터와 오류 요약이 데이터베이스로 정리되어 현재 생산 가공에서 생산 시간과 불량률을 크게 줄였습니다. 고객에게는 시간과 비용 절약, WayKen에게는 생산 효율 향상. 이것이 WayKen의 가장 가치 있는 자산입니다.