Kohandatud metallist stantsimisstantsid, lehtmetalli vormimis- ja painutusstantsid, mehaanilised riistvara stantsimisstantsid

I. Digitaalne disain: kvaliteedi ja tõhususe parandamine, kogemustest sõltuvuse kaotamine
Traditsiooniline stantsimisvormide disain tugineb peamiselt käsitsi tehtud kogemustele ja kahe{0}}dimensioonilistele joonistele, mille tulemuseks on pikad tsüklid, madal veataluvus ja raskused kohaneda tänapäevaste kiiresti muutuvate turukorraldustega.

3D CAD/CAM digitaalse disainisüsteemi kasutuselevõtt võimaldab täielikku-protsessi 3D modelleerimist, liikumissimulatsiooni ja struktuuri eel-optimeerimist, lühendades tõhusalt uurimis- ja arendustegevuse tsüklit. Samal ajal toetavad digitaalsed mudelid osakondadevahelist andme

II. Arukas tootmine: seadmete uuendamine, automatiseeritud säästliku tootmise saavutamine
Digitaalne teisendus juhib stantsimisvormide töötlemise seadmete intelligentset uuendamist. Toetudes CNC-töötlemisseadmetele, automatiseeritud laadimis- ja mahalaadimisrobotidele ning võrguseiresüsteemidele, paraneb pidevalt töötlemise täpsus ja tootmistsükli aeg.

Asjade Interneti kaudu{0}}seadmete töö kohta reaalajas andmeid kogudes on võimalik jälgida seadmete olekut ja ennetavat hooldust, vähendades sellega seisakuid. Intelligentsed tootmisliinid on paindlikud ja reguleeritavad, kohandatavad mitmete-sortide, väikeste-partiide kohandatud tellimustega, parandades ettevõtte turu kohandamis- ja tarnevõimet.

III. Big Data Cloud Platform: täielik-protsessi nähtavus ja täiustatud juhtimine

Kasutades suurandmete ja pilvehaldusplatvormi, saab kogu vormide kujundamise, töötlemise, proovivormimise ja kvaliteedikontrolli protsessi andmepõhiselt{0}} juhtida ja läbipaistvalt juhtida.

Andmeanalüüsi abil saab protsessi parameetreid üle vaadata, tootmisriske tuvastada, vormimisprotsesse pidevalt optimeerida ja toote kvaliteedi järjepidevust säilitada. Samal ajal saab pilveplatvorm ühendada tarneahela üles- ja allavoolu andmeid, võimaldades kogu tootmisahelas ühist tootmisplaani koostamist, lühendades üldist tarnetsüklit ning kontrollides tõhusalt lao- ja tootmiskulusid.

IV. Arukas andmeanalüüs: teadusliku otsuse toetamine{1}}tööstusliku innovatsiooni loomine ja edendamine

Tehisintellekti ja masinõppetehnoloogiate põhjal kaevandatakse põhjalikult tohutul hulgal tootmis-, protsessi- ja kvaliteetseid andmeid, pakkudes{0}}otsuste tegemise tuge ettevõtte toimingute ja tootmise ajakava koostamiseks.

Arukad algoritmid võivad aidata vormistruktuuri iteratsioonil, protsessiparameetrite optimeerimisel ja võimsuse ressursside jaotamisel, täiustada igakülgselt töötõhusust ja turu reageerimisvõimet ning juhtida stantsimisvormide tööstuse ümberkujundamist ning üleminekut traditsiooniliselt töötlemiselt ja tootmiselt digitaalsele ja intelligentsele tipptasemel{0}}tootmisele.