掌握数控加工：自动化和机器人技术的关键
大多数现代制造商正在应对一种新常态：更少的技术人员来应对不断增长的生产需求。成功的唯一途径是生产流程自动化 节省时间、达到预期结果并减少错误。
制造自动化使用技术和机器 - 可编程设备、人工智能、计算机控制机器和机器人 （稍后会详细介绍）——无需人工干预即可处理任务。
我们这些数控加工世界的人 已经知道自动化如何帮助我们用更少的时间（在更短的时间内）做更多的事情。毕竟，CNC 代表“计算机数控”，因此我们已经看到自动化处理机床的控制、运动和精度。
CNC 车间制造自动化的主要优势
所有企业都应该探索最大限度地减少手动流程的方法 更快获得结果并减少依赖性 依靠熟练的资源。 CNC 车间历来处于领先地位，依靠技术进步来保持高效和敏捷。
自动化工具有助于确保商店保持精简和高效，同时提供以下关键优势：
生产力提升 — 自动化工具和技术提高效率。通过自动化连续运行（无需休息或休息），CNC 车间可以用更少的资源在更短的时间内实现更多目标。机器人经过编程，可以保持机器循环运行，确保主轴转动并制造切屑。
系统集成 — 为了改善运营，集成至关重要，尤其是设备的实时状态。传感器输入和错误代码提供操作的实时概览，并可以提前预防潜在问题。
重复性 — 简单的错误，例如错误的订单或不良的数据输入，会占用宝贵的时间，并可能损害商店在顾客中的声誉。自动化有助于确保更可靠的数据并减少代价高昂的错误。
工作提升 — 自动化不是对工作的威胁，而是一种宝贵的资产，它减少了日常任务，让员工能够专注于战略任务。操作员可以专注于质量和维护工具。其结果是提高工作满意度并增加积极的业务成果。
自动化类型
制造自动化没有一个很好的例子，因为不同类型的自动化用于解决不同的需求。
固定自动化 是快速生产单一产品的最佳自动化类型，包括自动化装配机、化学制造工艺和物料搬运输送系统。
灵活的自动化 允许混合产品，并且通常涉及使用工业机器人来执行弧焊、点焊、材料搬运、机器维护、喷漆、装配和机械切割等任务。
可编程自动化 非常适合批量生产不同产品的制造商，包括计算机数控 (CNC) 机床、可编程逻辑控制器 (PLC) 和工业机器人。
为什么使用机器人进行 CNC 加工？
沿着预定路径移动以执行精密加工操作 （铣、钻、车、切等）是数控加工的基础。机器人技术利用了这种精度，并提供了更多的多功能性和可靠性，例如举升重型、复杂或多操作零件。
为什么要依靠机器人进行 CNC 加工？我们有 6 个答案！
- 提高精度和准确度 ：是的，我们提到过这一点，但生产高质量零件需要执行与机器人可以提供的一致精度的相同加工操作。
- 多功能性 ：经过正确编程的机器人可以无缝地从一项任务过渡到另一项任务并执行多项任务，这有利于满足不同的加工需求。
- 可靠性 ：机器人不会疲劳、休息、分心，连续运行高度可靠。
- 快速生产 ：机器人以极快的交货时间生产零件，从而可以快速迭代原型并快速交付定制零件。
- 资源重新分配 ：制造商可以将劳动力重新分配给更具生产力和挑战性的任务，因为机器人可以处理机器维护等重复性任务。
- 多操作零件加工 ：机器人一次可以处理多项操作，这对于需要多个 CNC 加工工序的零件来说是有利的。
今年将推动 CNC 制造自动化的趋势
去年年底，我们分享了对 2024 年 CNC 加工趋势的看法。今天，我们更关注数控加工的自动化方面。
人工智能 无处不在。期待人工智能在自动化 CNC 加工中发挥更大的作用，帮助优化流程、提高效率并减少错误。利用技术进步始终为早期采用技术的公司提供竞争优势，在当今的 CNC 加工中仍然如此。
劳工问题挑战 正在进行中。自动化可以帮助解决整个制造业（包括数控车间）的劳动力短缺和劳动力成本高的问题。与此同时，还需要不断提高生产速度和效率，并利用技术进步来实现这一目标。
使用数据分析 数控加工预计将增长，帮助运营部门做出更明智的决策并改善运营。自动化系统可以利用数据来改进流程，帮助缩短交货时间，增加无人值守时间，并确保工作流程更加稳定。
明智地投资制造自动化
虽然向自动化的转变允许人类工人专注于复杂的任务，但评估生产增长机会至关重要 和节省潜力 在投资这些自动化系统之前先了解它们。
您应该投入资源确定您应该自动化的内容 。并非所有任务都适合自动化，但您可以发现一些易于实现、高回报的自动化示例。
确保员工理解和支持也很重要 自动化的好处使数字化转型的任何潜在阻力都被最小化。 培训 新软件的升级改造是保证新软件有效、长期使用的关键一步。
最后，建立和监控持续增强的目标至关重要 。对于数控机械车间来说，要经历积极而持久的变化，需要定义其目标并了解自动化将如何帮助实现这些目标。
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关于作者
Matt 领导 SMC 的人力资源和营销团队。他曾在 Stecker Machine 从事 CNC 制造、机器人、入站营销和领导力等项目。他喜欢将自己的工程背景应用于任何业务挑战。
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