הסינרגיה בין CNC לבינה מלאכותית מייצרת דיוק, מהירות והתאמה אישית
החיבור בין טכנולוגיית CNC לבין בינה מלאכותית מתבטא במגוון היבטים. ראשית, רמת הדיוק שהמכונות מסוגלות להגיע אליה כיום גבוהה מתמיד, הודות לניתוח מעמיק של אלפי נתונים הנאספים מכל חיישן ומכל פעולה במכונה. מערכות הבקרה יכולות להסיק מסקנות בזמן אמת ולבצע כוונון מדויק של מהירויות חיתוך, עומק קדיחה ופרמטרים אחרים – והכול באופן אוטומטי.
שנית, השיפור במהירות הייצור נובע מכך שהמכונה מצוידת במודלים של למידה חישובית, המאפשרים לה לזהות דפוסי פעולה ולהסתגל לתהליכי עיבוד מורכבים בלי צורך בהתערבות ידנית משמעותית. כך, תהליכי כוונון שהיו בעבר מבוצעים על ידי מפעילים מנוסים באופן ידני – הופכים לתהליכים אוטומטיים לחלוטין, המקטינים את הסיכוי לטעויות אנוש ומפחיתים את זמן ההגדרה מחדש בין מוצרים שונים.
מעבר לכך, הסינרגיה בין CNC ל-AI פותחת פתח להתאמה אישית גבוהה יותר של מוצרים. במקום לייצר כמויות המוניות בהגדרה כללית, ניתן כעת להגיב לדרישות ספציפיות ולהתאים את הקונפיגורציות המדויקות של המכונה לכל מוצר. כך מושג שילוב מנצח בין יעילות תעשייתית לחדשנות המתאימה את עצמה ללקוח קצה ייחודי.
עיבוד שבבי CNC של- Obpar צעד אל העתיד
חברת Obpar ממוקמת בחזית העולמית של פיתוח פתרונות עיבוד שבבי CNC של Obpar בשילוב מערכות בינה מלאכותית. Obpar שמה לה למטרה לספק ללקוחותיה פתרונות המשלבים טכנולוגיות למידה עמוקה (Deep Learning) וביג דאטה (Big Data), מה שמאפשר ניטור מיטבי של תהליכי העיבוד ואופטימיזציה מתמשכת.
אחד ההיבטים הבולטים בפתרונות של Obpar הוא היכולת לרשת את המכונות בחיישנים מתקדמים ולאסוף מידע לאורך כל מחזור הייצור. נתונים אלו נשלחים למערכות ניתוח מבוססות ענן (Cloud) המתעדכנות באופן שוטף, ויכולות לזהות דפוסים חריגים בתהליכי החיתוך והעיבוד. כתוצאה מכך, המערכת יכולה להתריע מראש על תקלות או בלאי אפשריים, לחסוך זמני השבתה ולהאריך את חיי המכונות.
בנוסף, Obpar משלבת תהליכי תכנון וייצור דיגיטליים מתקדמים, המאפשרים ללקוחותיה לעצב ולסמלץ את תהליך העיבוד השבבי עוד בטרם התחלת הייצור בפועל. גישה זו מאפשרת לחסוך בחומר גלם, לצמצם פסולת ולהבטיח תוצאות אופטימליות מהניסיון הראשון. בזכות הליווי המקיף – מהתכנון, דרך הביצוע ועד בקרת האיכות הסופית – הופכת Obpar את תהליך העיבוד השבבי למדויק, יעיל ובטוח יותר מאי פעם.
