Matrice za žigosanje kovin po meri, matrice za oblikovanje in upogibanje pločevine, matrice za strojno strojno žigosanje

I. Digitalno oblikovanje: izboljšanje kakovosti in učinkovitosti, odprava odvisnosti od izkušenj
Tradicionalna zasnova matrice za žigosanje se opira predvsem na ročne izkušnje in dvo{0}}dimenzionalne risbe, kar ima za posledico dolge cikle, nizko toleranco napak in težave pri prilagajanju današnjim hitro spreminjajočim se tržnim naročilom.

Uvedba sistema digitalnega načrtovanja 3D CAD/CAM omogoča-celotno procesno 3D modeliranje, simulacijo gibanja matrice in predhodno-optimizacijo strukture, kar učinkovito skrajša cikel raziskav in razvoja. Hkrati digitalni modeli podpirajo izmenjavo-podatkov med oddelki in sodelovalno načrtovanje, odpravljajo poslovne ovire in izboljšujejo natančnost načrtovanja in učinkovitost dostave od vira.

II. Inteligentna proizvodnja: nadgradnja opreme, doseganje avtomatizirane vitke proizvodnje
Digitalna transformacija poganja inteligentno nadgradnjo opreme za obdelavo matrice za žigosanje. Z zanašanjem na CNC obdelovalno opremo, avtomatizirane nakladalne in razkladalne robote ter spletne sisteme za spremljanje se natančnost obdelave in čas proizvodnega cikla nenehno izboljšujeta.

Z zbiranjem-podatkov o delovanju opreme prek interneta stvari v realnem času je mogoče doseči spletno spremljanje stanja opreme in preventivno vzdrževanje, s čimer se zmanjšajo izgube zaradi izpadov. Inteligentne proizvodne linije so prilagodljive in nastavljive, prilagodljive na več-variantnost, majhne-serijsko prilagojena naročila, kar izboljšuje tržno prilagodljivost podjetja in zmogljivosti dostave.

III. Platforma v oblaku za velike podatke: popolna-vidnost procesa in izpopolnjen nadzor

Z izkoriščanjem velike podatkovne platforme in platforme za upravljanje v oblaku je lahko celoten postopek oblikovanja kalupov, obdelave, poskusnega oblikovanja in nadzora kakovosti podatkov-nadzorovan in pregledno nadzorovan.

Z analizo podatkov je mogoče pregledati procesne parametre, identificirati proizvodna tveganja, nenehno optimizirati procese oblikovanja in vzdrževati doslednost kakovosti izdelkov. Hkrati lahko platforma v oblaku poveže podatke nabavne verige navzgor in navzdol, kar omogoča skupno načrtovanje proizvodnje v celotni industrijski verigi, skrajšanje celotnega cikla dobave in učinkovit nadzor zalog in proizvodnih stroškov.

IV. Inteligentna analiza podatkov: Podpora znanstvenemu odločanju-in spodbujanje industrijskih inovacij

Na podlagi tehnologij umetne inteligence in strojnega učenja se temeljito izkopavajo ogromne količine proizvodnih, procesnih in kakovostnih podatkov, ki zagotavljajo-podporo pri odločanju za delovanje podjetja in načrtovanje proizvodnje.

Inteligentni algoritmi lahko pomagajo pri iteraciji strukture kalupa, optimizaciji procesnih parametrov in dodeljevanju virov zmogljivosti, celovitem izboljšanju operativne učinkovitosti in odzivnosti trga ter spodbujanju preobrazbe in nadgradnje industrije žigosalnih matric s tradicionalne obdelave in proizvodnje na digitalno in inteligentno visoko{0}}proizvodnjo.