소개:자동화된 생산 일정 수립을 위한 전체적인 빌드 분석

기계 빌드의 용량을 정확하게 예측하는 것은 적층 제조를 위한 생산 계획 프로세스의 중요한 부분입니다. 그러나 제조업체에게 여전히 어려운 것은 적층 생산의 한 측면입니다. 생산 작업의 우선 순위를 정하고 일정을 잡는 동시에 부품을 생산하는 데 얼마나 비용 효율적인지 평가하는 가장 효율적인 방법은 무엇입니까?

전체적인 빌드 분석 소개

AMFG에서 우리는 제조업체가 생산 팀이 생산 일정 프로세스를 더 잘 최적화하는 데 사용할 수 있는 도구 종류에 대해 많은 시간을 할애했습니다. 적층 제조 공정의 이 단계에서 그렇게 하지 않으면 필연적으로 생산 워크플로의 비효율성을 초래할 것입니다.

지금까지 제조업체가 빌드 용량을 결정하는 데 사용하는 주요 방법은 중첩을 통한 것이었습니다. 그러나 네스팅 소프트웨어는 네스팅 프로세스가 완료되기 전에 사용자가 시간 제한 또는 이상적인 밀도 용량을 설정하도록 요구하는 반복적인 솔루션을 제공합니다. 불가피하게 백그라운드에서 중첩 소프트웨어를 실행하는 것은 완료하는 데 며칠 또는 몇 시간이 걸릴 수 있는 시간 소모적인 프로세스입니다.

그래서 우리는 제조업체가 중첩 없이도 머신 빌드가 얼마나 완전한지 즉시 추정할 수 있는 새로운 도구를 개발했습니다. 우리는 이 도구를 전체적 빌드 분석이라고 불렀습니다. , 머신 러닝 기술을 사용하여 빌드를 거의 즉시 정확하게 추정합니다.

네스팅은 적층 생산 프로세스의 필수적인 부분이지만 생산을 위한 빌드 공간을 최적화하는 데 도움이 되지만 가장 중요한 것은 아닙니다. 기계 제작 용량을 추정하거나 비용 분석 및 추정을 생성하는 효율적인 방법입니다.

우리의 전체적인 빌드 분석 도구는 생산 관리 소프트웨어에 최근 추가된 것입니다. 새로운 기능을 사용하면 빌드에 부품을 쉽게 할당할 수 있습니다. 그러면 시스템에서 거의 즉시 빌드의 예상 채우기율을 생성하므로 남은 공간을 정확히 알 수 있습니다.

전체적 빌드 분석의 이점

1. 시간 절약 및 작업 우선 순위 지정

몇 시간이 아닌 몇 초 만에 기계 빌드의 충전율을 예측하면 시간을 절약할 수 있는 이점이 있습니다. 생산 계획 프로세스의 속도를 높일 수 있을 뿐만 아니라 먼저 제조해야 하는 부품의 우선 순위를 지정할 수도 있습니다. 전체적 빌드 분석은 다음을 달성하는 데 도움이 됩니다. 당사의 기계 학습 기술은 기계 가용성 및 생산 기한과 같은 주요 요소를 고려합니다. , 따라서 프로젝트를 효율적으로 예약하고 간소화된 적층 생산 작업을 실행할 수 있습니다.

2. 생산 비용 절감

계획 단계에서 생산 프로세스를 최적화하면 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 적시에 생산 시설에 올바른 리소스를 할당할 수 있어 생산 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 우리의 빌드 분석 도구는 이러한 요구 사항을 염두에 두고 개발되었습니다. 기한 및 최적의 부품 배치와 같은 주요 변수를 고려하여 생산 팀이 생산 일정을 크게 최적화할 수 있습니다. , 다음으로 제조할 부품을 판단하고 다양한 요소를 기반으로 포장합니다. 뿐만 아니라 확실한 비용 추정을 통해 생산하기에 가장 비용 효율적인 생산 작업을 결정할 수 있습니다.

3. 성장 및 확장

AMFG의 목표 중 하나는 고객이 완전히 간소화되고 확장 가능한 적층 제조 프로세스를 즐길 수 있도록 하는 것입니다. 3D 프린팅 기술이 산업 전반에 걸쳐 제조업체에서 계속 채택됨에 따라 AM 운영의 불가피한 성장을 처리할 수 있는 운영 절차와 시스템이 갖춰져야 합니다. Holistic Build Analysis 및 나머지 AMFG의 워크플로 자동화 소프트웨어를 사용하여 귀하의 작업 확장과 함께 소프트웨어가 성장할 수 있도록 우선 순위를 지정합니다. , 적층 제조 공정의 어떤 단계에 있든 상관 없습니다.

생산 일정을 자동화하는 새로운 방법

우리는 전체적인 빌드 분석이 적층 제조를 위한 자동화된 생산 계획을 향한 주요 이정표라고 믿습니다. . 기계 학습 기술이 지속적으로 개선됨에 따라 자동 일정 설정은 적층 제조 프로세스의 최대 효율성을 보장하는 핵심 방법이 될 것입니다.

이 새로운 릴리스는 빌드 분석 도구의 첫 번째 단계일 뿐입니다. , 시스템 견적을 무시하고 수동으로 견적을 입력할 수 있습니다. Google 시스템은 이 데이터를 사용하여 추정치를 지속적으로 개선하고 시간이 지남에 따라 점점 더 정확해집니다. 시간이 지나면 전체적 빌드 분석(Holistic Build Analysis)이 다음에 생산해야 할 부품을 제안할 수도 있어 제조업체가 적층 제조를 위한 완전 자동화된 생산 프로세스에 한 걸음 더 다가갈 수 있습니다.

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