7단계의 효과적인 플라즈마 네스팅
이미지: Hypertherm
효과적인 네스팅을 통해 작업장은 폐자재 비용은 물론 인건비, 시트 적재 및 하역에 소요되는 시간, 보관, 절대적으로 필요한 것보다 더 많은 자재를 처리하는 데 따른 환경 영향을 절약할 수 있습니다.
플라즈마 테이블을 최대한 활용하려면 다음 7가지 배열 방법을 따르는 것을 고려해 보십시오.
귀하의 작업장이 절단 업계에 처음 입문한 경우 대량 생산이 아니기 때문에 CNC 자체에 네스팅을 수행하거나 저렴한 기성 제품을 사용할 수 있습니다. 한동안은 괜찮지만 다음 단계를 수행할 준비가 되면 별도의 컴퓨터에 설치된 고급 오프라인 배열 소프트웨어를 사용하고 있는지 확인하세요.
이 소프트웨어는 작업장에 속도와 유연성을 제공하고 플레이트 사용 프로필(전체 플레이트 중 스크랩이 아닌 부품에 사용되는 양)을 개선할 수 있습니다. 일반적으로 이러한 시스템에는 네스팅 프로세스를 30분에서 단 30초로 줄일 수 있는 고급 자동 네스팅 기능이 있습니다.
이러한 유형의 소프트웨어를 사용하면 더욱 발전된 네스팅 전략을 손쉽게 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 간단한 알고리즘을 사용하는 기성 제품에는 직사각형 중첩만 있을 수 있습니다. 이러한 프로그램은 기본적으로 부품을 살펴보고 그 주위에 직사각형을 그린 다음 해당 부품을 블록에 중첩시킵니다. 그런 프로그램을 사용하면 부품 주위의 공간을 활용하지 못하고 진정한 모양의 중첩을 얻을 수 없습니다.
실제 모양을 기반으로 개체를 중첩하기 위해 보다 상세한 중첩 알고리즘을 사용하는 기능인 실제 모양 중첩은 특정 플레이트에서 얻을 수 있는 부품 수에 차이를 만듭니다. 제가 자주 보여드리는 매장의 한 예에서는 프로그램을 통해 사용자가 부품을 회전하고 연동할 수 있기 때문에 접시에 45개 부품만 가져오는 것에서 78개 부품으로 이동하는 것이 가능합니다.
시스템 최적화는 고급 소프트웨어를 사용한 또 다른 중첩 전략입니다. 이 기능을 통해 소프트웨어는 재고에 있는 모든 플레이트(다양한 크기 및 잔재)를 살펴보고 어떤 플레이트 조합이 네스팅하려는 부품에 가장 적합한 전체 재료 사용을 제공할 것인지 결정합니다.
단일 작업에 포함되는 부분이 많을수록 중첩 알고리즘이 작동해야 하는 옵션이 많아지고 해당 부분에서 얻을 수 있는 활용률이 높아집니다. 동일한 재료로 잘라낸 작업을 결합해야 하는 모든 기회는 둘 다 즉시 마감되지 않더라도 재료 사용을 늘리는 데 도움이 됩니다.
물질 사용을 늘리는 것이 당신에게 얼마나 중요합니까? 모든 매장에서 항상 최우선 순위는 아닙니다. 활용도를 높이기 위해 20분을 더 사용하시겠습니까, 아니면 다른 곳에 시간을 더 잘 사용하시겠습니까? 그것은 각 회사, 각 개인이 결정하지만 더 나은 결과, 더 높은 활용도를 얻을 수 있고 더 많은 부품을 생산하면 재료 비용을 더 많이 절약하고 수익을 늘릴 수 있습니다.
이를 수행하는 한 가지 방법은 정기적인 주문에 필요한 재고 부품을 만드는 것입니다. 접시를 채워야 하는 빈 공간에 일부 재고 부품을 추가한 후 다음 주문을 위해 해당 부품을 재고에 넣습니다.
실제 모양을 기반으로 개체를 중첩하기 위해 보다 상세한 중첩 알고리즘을 사용하는 기능인 실제 모양 중첩은 특정 플레이트에서 얻을 수 있는 부품 수에 차이를 만듭니다.
마찬가지로, 일부 회사는 시장이 있다는 것을 알고 판매용 부품을 만들기도 합니다. 그냥 쓰레기통에 버리는 것보다 여분의 재료를 제품으로 바꾸는 것이 더 좋습니다.
둘 이상의 부품이 절단 경로를 공유하고 둘 이상의 부품이 동시에 절단되는 공통 라인 절단을 사용하면 시트의 피어싱 수, 시트의 전체 절단 거리 및 스크랩이 줄어듭니다. 관련된 부품에 따라 공통 라인 절단을 통해 시트 활용도를 75%에서 90%까지 높일 수 있습니다. 그리고 더 적은 수의 피어싱을 사용하면 소모품 수명도 길어집니다.
플라즈마 절단을 사용하면 일반적으로 절단의 한쪽이 다른 쪽보다 깨끗하므로(플라즈마의 소용돌이와 이로 인해 생성되는 테이퍼로 인해) 일반적인 라인 절단이 부품 공차에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 그리고 그것이 최종 목표를 충족하는지 여부를 고려하는 것이 중요합니다. 고객의 요구.