Brugerdefinerede metalstemplingsmatricer, metalpladeformnings- og bukkematricer, mekaniske hardwarestemplingsmatricer

I. Digitalt design: Forbedring af kvalitet og effektivitet, eliminering af afhængighed af erfaring
Traditionelt prægematricedesign bygger primært på manuel erfaring og to-dimensionelle tegninger, hvilket resulterer i lange cyklusser, lav fejltolerance og vanskeligheder med at tilpasse sig nutidens hurtigt skiftende markedsordrer.

Introduktion af et 3D CAD/CAM digitalt designsystem muliggør fuld-proces 3D-modellering, simulering af støbebevægelse og præ-optimering af strukturen, hvilket effektivt forkorter F&U-cyklussen. Samtidig understøtter digitale modeller på tværs af-afdelingsdatadeling og samarbejdende design, nedbryder forretningsbarrierer og forbedrer formdesignnøjagtigheden og leveringseffektiviteten fra kilden.

II. Intelligent produktion: Udstyrsopgraderinger, opnåelse af automatiseret Lean Manufacturing
Digital transformation driver den intelligente opgradering af udstyr til stempling af matrice. Ved at stole på CNC-bearbejdningsudstyr, automatiserede læsse- og aflæsningsrobotter og onlineovervågningssystemer forbedres behandlingsnøjagtigheden og produktionscyklustiden støt.

Ved at indsamle-realtidsdata fra udstyrsdrift via Internet of Things kan der opnås online overvågning af udstyrsstatus og forebyggende vedligeholdelse, hvilket reducerer nedetidstab. Intelligente produktionslinjer er fleksible og justerbare, kan tilpasses til mange-varianter, små-batch-tilpassede ordrer, hvilket forbedrer virksomhedens markedstilpasningsevne og leveringsevne.

III. Big Data Cloud Platform: Fuld-Processsynlighed og raffineret kontrol

Ved at udnytte en platform til big data og cloud-administration kan hele processen med formdesign, forarbejdning, prøvestøbning og kvalitetsinspektion være datadrevet- og kontrolleres gennemsigtigt.

Gennem dataanalyse kan procesparametre gennemgås, produktionsrisici identificeres, støbeprocesser løbende optimeres og produktkvalitetskonsistens opretholdes. Samtidig kan cloud-platformen forbinde upstream og downstream supply chain data, hvilket muliggør kollaborativ produktionsplanlægning på tværs af industrikæden, forkorter den overordnede leveringscyklus og effektivt kontrollerer lager- og produktionsomkostninger.

IV. Intelligent dataanalyse: Understøttelse af videnskabelige beslutninger-Tag og fremme industriel innovation

Baseret på kunstig intelligens og maskinlæringsteknologier er enorme mængder produktions-, proces- og kvalitetsdata dybt udvundet, hvilket giver beslutnings-understøttelse til virksomhedsdrift og produktionsplanlægning.

Intelligente algoritmer kan hjælpe med iteration af formstrukturer, optimering af procesparameter og allokering af kapacitetsressourcer, omfattende forbedring af driftseffektiviteten og markedets reaktionsevne og drive prægeformindustriens transformation og opgradering fra traditionel behandling og fremstilling til digital og intelligent high-fremstilling.