Новая эра обработки листового металла на заказ: революция в области лазерной резки и компоновки с использованием искусственного интеллекта.
2025-12-11
В условиях производственного бума 2025 года индустрия обработки листового металла переживает революцию в повышении эффективности, обусловленную глубокой интеграцией лазерной резки и программного обеспечения для проектирования с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Эта совместная инновация не только меняет производственные процессы, но и выводит использование материалов на беспрецедентный уровень, что является важным шагом для отрасли на пути к производству без отходов.
Ключевая тенденция: синергетический эффект ИИ-разметки и лазерной резки.
Интеллектуальное сотрудничество: двойной скачок в эффективности и точности.
Оптимизация компоновки с помощью ИИ : узкие разрезы, высокая плотность размещения, максимизация ценности материала .
Инновации в лазерной резке : высокая точность, высокая скорость, достижение «нулевой вторичной обработки».
Верстка с использованием ИИ: от «ручной верстки» к «интеллектуальной оптимизации»
Программное обеспечение для компоновки на основе искусственного интеллекта играет ключевую роль в повышении эффективности использования материалов. Благодаря мощным алгоритмам оно может научно и компактно размещать компоненты в соответствии с их формой и размером, минимизируя пустые участки и отходы. Например, при обработке компонентов струйных принтеров грамотное сочетание деталей различной формы может значительно повысить эффективность использования материалов.
Повторное использование отходов
Программное обеспечение на основе искусственного интеллекта может эффективно управлять неизбежными отходами. В процессе обработки деталей струйных принтеров некоторые небольшие кронштейны и разъемы с низкими требованиями к размерам могут быть переработаны с использованием отходов , что обеспечивает переработку ресурсов.
База данных процессов
Ведущие производители оборудования (такие как Trumpf и Mazak) используют системы искусственного интеллекта со встроенными базами данных параметров резки экспертного уровня для различных материалов и толщин. Это позволяет автоматически генерировать оптимальные программы для обеспечения успешной резки с первой попытки и сокращения отходов материала, вызванных доработкой.
Отраслевой контекст и рыночные тенденции
Промышленность по обработке листового металла ускоряет свою трансформацию в сторону интеллектуального производства. На Всемирной конференции по производству 2025 года была подчеркнута интеграция станков с ЧПУ с информационными технологиями нового поколения, такими как искусственный интеллект, продемонстрированы последние достижения в области мониторинга в реальном времени и интеллектуальной оптимизации. В то же время объем рынка обработки листового металла в Китае продолжает расти, достигнув примерно 37,7 млрд юаней в 2024 году, что обеспечивает широкие возможности применения и рыночный импульс для технологических инноваций .
Демонстрация продукта: три типичных сценария применения.
1.Высокоточный электронный корпус
Корпус изготовлен из нержавеющей стали толщиной 1,5 мм, вырезанной с помощью волоконного лазера Trumpf TruLaser 5030, а технология AI обеспечивает узкий срез 0,2 мм, что повышает эффективность использования материала на 12%. Готовое изделие имеет гладкие, без заусенцев кромки и может быть непосредственно сварено лазером.
2.Сборка автомобильного кронштейна
Кронштейны из алюминиевого сплава толщиной 3 мм, изготовленные на станке Mazak OPTIPLEX3015NEO с оптимизацией компоновки с помощью алгоритмов искусственного интеллекта, позволили увеличить количество деталей, производимых на одном листе, с 23 до 31. Точность отверстий под замочные скважины достигла ±0,05 мм.
3.Корпус медицинского прибора
Компания ByStar Fiber производит резку оболочек из титанового сплава толщиной 2 мм, используя набор текста на основе искусственного интеллекта в сочетании с базой данных свойств материалов для точной резки сложных криволинейных поверхностей с коэффициентом отходов материала менее 3%.
Распознавание формы: Автоматически определяет особенности контура детали, включая отверстия, изгибы и т. д.
Оптимизация плотности: для достижения минимального расстояния между деталями в 0,5 мм используется генетический алгоритм.
Управление отходами: Автоматически генерирует планы раскроя отходов для вторичной обработки мелких деталей.
Подбор параметров процесса: автоматически вызывает базу данных оптимальных параметров резки в зависимости от толщины материала.
Эти готовые изделия являются не только кульминацией технологического прогресса, но и свидетельством трансформации обрабатывающей промышленности в сторону экологичных и эффективных методов работы.
