Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz kann KI auf vielfältige Weise genutzt werden, um Kunden bei der CNC-Bearbeitung Zeit und Geld zu sparen.
KI-Algorithmen optimieren Schneidpfade, um Materialverschwendung und Bearbeitungszeit zu reduzieren. Sie analysieren historische Daten und Echtzeit-Sensordaten, um Geräteausfälle vorherzusagen und frühzeitig zu beheben. Dadurch werden ungeplante Ausfallzeiten und Wartungskosten reduziert. Zudem generieren und optimieren sie automatisch Werkzeugpfade, um die Produktivität zu steigern. Darüber hinaus reduziert intelligente Programmierung mithilfe von KI den manuellen Programmieraufwand und reduziert Fehler. Dies hilft Kunden, Kosten zu senken und die Effizienz der CNC-Bearbeitung zu steigern.
Durch die Optimierung von Schneidpfaden mithilfe von KI-Algorithmen können Zeit und Kosten bei der CNC-Bearbeitung effektiv gespart werden:
1. **Analysemodell und Pfadplanung**: Der KI-Algorithmus analysiert zunächst das Bearbeitungsmodell und verwendet basierend auf den geometrischen Merkmalen und Bearbeitungsanforderungen den Pfadsuchalgorithmus, um einen vorläufigen Schnittpfad zu planen, um die kürzeste Werkzeugbewegung und die wenigsten Umdrehungen sicherzustellen und die Leerfahrzeit zu reduzieren.
2. **Echtzeitanpassung und -optimierung**: Während des Bearbeitungsprozesses passt die KI den Schneidpfad dynamisch an, basierend auf der Echtzeitüberwachung von Werkzeugstatus, Materialeigenschaften und anderen Daten. Bei ungleichmäßiger Materialhärte wird der Pfad automatisch angepasst, um harte Stellen zu vermeiden. Dies verhindert Werkzeugverschleiß und verlängert die Bearbeitungszeit.
3. **Simulation und Verifizierung**: Durch die Verwendung von KI zur Simulation verschiedener Schnittpfadprogramme werden durch virtuelle Bearbeitungsverifizierung potenzielle Probleme im Voraus erkannt, der optimale Pfad ausgewählt, die Kosten für Versuch und Irrtum gesenkt, die Bearbeitungseffizienz und -qualität verbessert und Materialabfall und Bearbeitungszeit reduziert.
Veröffentlichungszeit: 28. April 2025