CloudNC presenta una innovadora solución de IA para la eficiencia en el mecanizado
- La herramienta de IA de CloudNC automatiza los parámetros de mecanizado, aumentando la productividad en un 20%.
- Cutting Parameters AI optimiza los procesos CAM y reduce los tiempos de preparación.
- La IA ofrece configuraciones preestablecidas fiables para nuevos materiales, mejorando el éxito en el primer intento de operación.
The Clouds, un gigante de la tecnología de fabricación, recientemente hizo un gran avance que se espera tenga un tremendo impacto en el sector. La empresa presentó su producto más reciente, el Cutting Parameters AI. Esta tecnología de vanguardia ayuda a avanzar en el mecanizado generando automáticamente los parámetros de posiciones de herramientas y velocidades de desplazamiento relevantes para diferentes escenarios según una entrada específica, logrando así un mecanizado más rápido y preciso.
Optimización del mecanizado con tecnología de IA
Según las formas convencionales de fijar las velocidades y avances de mecanizado, la entrada humana es una tarea laboriosa que generalmente toma demasiado tiempo mediante intensos experimentos manuales. Tal enfoque fue adoptado por los programadores de CAM, el más utilizado de los cuales no es lo suficientemente personalizable para realizar el trabajo adecuadamente, obligando a los programadores a ser menos productivos. La IA en este contexto ataca directamente este desafío permitiendo a los usuarios ingresar y utilizar parámetros basados en datos diseñados específicamente para cada operación de trayectoria de herramienta mientras ya utilizan su software CAM existente dentro de su entorno. Al ser flexible sin problemas con el flujo de trabajo existente, este módulo habilitado por IA está en sintonía con las operaciones de mecanizado, aumentando la eficiencia en al menos un 20%, lo que eventualmente conduce a un aumento en la productividad.
La solución es posible a través de modelados complejos "para predecir y cotizar, y dar las mejores recomendaciones de dinámica de mecanizado, y luego estos pueden usarse adecuadamente en los parámetros de mecanizado, el siguiente será materiales de mecanizado a velocidad de alimentación, materiales de herramienta y pieza de trabajo, y acabado superficial deseado.
Capacidades mejoradas para programadores de CAM
El Corte de Parámetros de IA necesita contribuir al rendimiento de todos independientemente del nivel de experiencia. El desafío es hacer que la IA corte uno de los aspectos más complicados del trabajo de mecanizado. Según Theo Saville, cofundador y CEO de CloudNC, esta solución representa el futuro de la industria porque reduce drásticamente el tiempo de configuración y abre una amplia gama de posibilidades para las máquinas CNC.
La solución de IA aprovecha no solo las operaciones existentes, sino que también ofrece puntos de partida confiables cuando los clientes deciden lanzar nuevos productos o introducir nueva tecnología. Esto es ciertamente útil ya que reduce significativamente el grado de riesgo, especialmente para los procedimientos iniciales, y disminuye los casos de intentos fallidos, así como los casos de desperdicio inicial.
Disponible ahora para una amplia adopción
Este mecanismo inteligente se puede integrar solo en el paquete 2D y 3D CAM Assist, que proporciona funcionalidad novedosa para la generación de estrategias de componentes de 5 ejes y 3+2 ejes. El público objetivo podría obtener Cutting Parameters AI a través del sitio web de Cutting Parameters o la Autodesk App Store.
El uso del producto afectará drásticamente la industria del mecanizado al realizar operaciones eficientes y productivas. La fertilidad en la IA es clara en lo que está haciendo el Cutting Parameters AI. Las ventajas de esta opción radican en su enfoque innovador en la tarea tradicionalmente ardua, entregando los mejores resultados de mecanizado basados en cada caso particular. Rápido, fácil: esa es la nueva norma en el mecanizado.
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John Palmer
John Murangiri llegó a Cryptopolitan con habilidades en análisis de mercado. John (también conocido como JP) se graduó de la Universidad de Nairobi con un título de licenciatura en comunicación masiva y estudios de medios. Anteriormente, ha contribuido con perspectivas del mercado de criptomonedas a InsideBitcoins.com y Metacoingraph.
