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降低汽车生产成本:给OEM与一级供应商的实证策略

汽车工业转向新技术制造工艺,行业供应商必须适应服务这些需求。这里有六家领先公司关于优化运营、降低汽车OEM及其层级供应商整车生产成本的建议。

车企长期是制造业变革主要驱动力,但那变革步伐即将快得多。

在电池动力车卡车、日益轻量化组件和自动驾驶车辆必然崛起间,清楚OEM和层级供应商若要未来几年增长竞争,必须变得更适应。

这里有六家领先工业供应商建议,车间如何精准做到:

Haimer USA

降低汽车生产成本:给OEM与一级供应商的实证策略

Haimer USA总裁Brendt Holden强调汽车账户“装夹一致性”。始于主轴转速超10,000 RPM时平衡刀柄组件,尽管Holden和其他人在远低于此转速见刀具寿命和零件质量改善。类似,热缩刀柄提供切削刀具简易一致装夹,导致可重复可测量加工结果、最少维护。

离线刀具预调同样产生额外时间节省、更高生产力、更少零件废品。

Holden建议车间实施刀具管理策略,创建刀具间有序起点、减少车间现场干扰。

“汽车或非,利用机床内外现代技术车间大幅增加生产力潜力,从而省时省钱,”Holden说。

Raptor Workholding Products

降低汽车生产成本:给OEM与一级供应商的实证策略

Raptor销售营销副总裁Ray Strickland指出现代技术需求也适用工装。长期以高质量五轴虎钳和燕尾式夹具闻名,Raptor近见快换工装需求增加,导致最近与瑞士Piranha Clamp合作。

结果,Raptor所有现有夹具很快将兼容Piranha零点夹紧系统,用四螺栓套件直接安装至垫块或零点板。这满足汽车供应商减少装夹时间、快速插单无需拆卸需求。

Raptor也加气动虎钳进产品线,解决Holden早提一致性需求。

“成功全关于让机床昼夜运转,”Strickland说。“若要达成并最大化车间生产力,需采用此处讨论等新技术。”

Kennametal

降低汽车生产成本:给OEM与一级供应商的实证策略

Kennametal也见大变化来临。产品经理Michael Hacker指出,车辆轻量化继续推进,意味铝合金使用增加,许多高硅因此相当磨蚀。这些应用中,Kennametal提供的多晶金刚石刀具比硬质合金刀具生产力高达10倍,精加工操作表面光洁度达Ra 0.1–0.8 μm (0.0025–0.02 μ-in)。

Kennametal也活跃于汽车工业增材制造应用。近例中,公司工程师3D打印可转位“定子孔刀具”满足客户对混合动力和电动车组件加工轻量化刀具解决方案增长需求。


“这是Kennametal用先进制造技术帮满足客户独特挑战极佳例证,”全球未来解决方案工程经理Werner Penkert说。

OSG USA Inc.

降低汽车生产成本:给OEM与一级供应商的实证策略

OSG五大湖区区域经理Jeff Dewey有自己故事讲加工磨蚀材料用多功能切削刀具。

“车企总在加工不同材料试图让车辆更轻更省油不失动力强度,随电动车获市场份额此趋势将持续,”他说。“同时他们想一切可能方式减少循环时间,常意味着结合多操作一体特殊切削刀具。”

Dewey建议OSG作为切削刀具制造商工作是引入涂层几何新技术帮助竞争此苛刻环境,但快指出太多制造商关注刀具成本而非生产力。

“许多买家仍推最低成本可用刀具,未意识到多花点买高性能钻头或铣刀最终将为公司省大笔钱,”他说。

Norton | Saint-Gobain Abrasives

降低汽车生产成本:给OEM与一级供应商的实证策略

Norton应用工程师Dave Goetz分享类似情绪,只是关于砂轮。他说大推力持续向超硬磨料,如陶瓷CBN(立方氮化硼)或电镀砂轮。

“在动力总成组件见很多,他们跑电镀砂轮特定零件数再换新,”Goetz说。“这些不比常规磨料寿命长得多,还消除修整需求,简化磨削工艺。”

虽汽车工业长期高度自动化,他说,疫情期间更甚,导致工厂需人更少。

“例如,我知道至少一车企投资自动驾驶车辆搬运生产车间物料,”Goetz说。“靠那和超硬磨料消除修整,他们能增加产量降低人工成本。”

Mitutoyo America Corporation

降低汽车生产成本:给OEM与一级供应商的实证策略

Mitutoyo用分销产品全国销售经理Jeremy Banks评论收尾。他指出,如CNC机床装夹时间,车企担心首件检验耗时。一减少方式是将坐标测量机和视觉测量系统放车间现场。带预设能力数字量规进一步简化装夹过程、减少设定错误,高IP(防护等级)级微米尺等手动工具确保恶劣生产环境一致性能。

“也有在线量规和传感器,常为生产单元一部分,”Banks说。这些提高测量速度、允许用低技能操作员。自动数据采集配合统计过程控制软件也相当普遍。 “这不只提供更好过程控制帮助减少缺陷,因现在能发现趋势预判可能被忽视问题,也允许车间优化制造工艺。”

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