သုတေသနနည်းလမ်းများ
1.Approach နှင့် Data စုဆောင်းခြင်း။
ပေါင်းစပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုပြီး-
● စက်ဖြင့်ပြုလုပ်ထားသော အစိတ်အပိုင်း 12,000 (2020-2025) မှ Dimensional တိကျမှုဒေတာ
● လေဆာစကင်နာများနှင့် တုန်ခါမှုအာရုံခံကိရိယာများမှတစ်ဆင့် လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်း။
2. စမ်းသပ်တပ်ဆင်ခြင်း။
● စက်များ- 5-axis Hermle C52 နှင့် DMG Mori NTX 1000
● တိုင်းတာရေးကိရိယာများ- Zeiss CONTURA G2 CMM နှင့် Keyence VR-6000 ကြမ်းတမ်းမှုစမ်းသပ်ကိရိယာ
●ဆော့ဖ်ဝဲ- ကိရိယာလမ်းကြောင်း သရုပ်ဖော်ခြင်းအတွက် Siemens NX CAM
3.Reproducibility
ပရိုဂရမ်များနှင့် စစ်ဆေးရေးပရိုတိုကောအားလုံးကို နောက်ဆက်တွဲ A တွင် မှတ်တမ်းတင်ထားသည်။ CC BY 4.0 အောက်တွင် ရရှိနိုင်သော အကြမ်းထည်ဒေတာ။
ရလဒ်များနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
1. တိကျမှုနှင့် မျက်နှာပြင် အရည်အသွေး
CNC တိကျသောစက်ဖြင့် သရုပ်ပြခဲ့သည်
● ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအစိတ်အပိုင်း 4,300 တွင် GD&T ခေါ်ဆိုမှုများအတွက် 99.2% ကိုက်ညီမှု
● တိုက်တေနီယမ်သတ္တုစပ်များတွင် ပျမ်းမျှ မျက်နှာပြင်ကြမ်းတမ်းမှု Ra 0.35 µm
2 .Economic Impact
● ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော အသိုက်များနှင့် ကိရိယာလမ်းကြောင်းများမှတစ်ဆင့် စွန့်ပစ်ပစ္စည်း 30% လျော့နည်းသည်။
●22% မြန်နှုန်းမြင့် စက်ယန္တရားနှင့် လျှော့ချသတ်မှတ်မှုများမှတစ်ဆင့် ထုတ်လုပ်မှု ပိုမိုမြန်ဆန်သည်။
ဆွေးနွေးခြင်း။
1.Technological Drivers
● လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုပြင်ခြင်း- torque အာရုံခံကိရိယာများနှင့် အပူပေးချေမှုတို့ကို အသုံးပြု၍ အလိုလို ပြုပြင်မှုများ
● ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာများ- အတုအယောင်စမ်းသပ်ခြင်းသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာပုံတူပုံဖော်ခြင်းကို 50% အထိ လျှော့ချပေးသည်
2. ကန့်သတ်ချက်များ
● အာရုံခံကိရိယာတပ်ဆင်ထားသော CNC စနစ်များအတွက် မြင့်မားသောကနဦး CAPEX
● ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းနှင့် AI အကူအညီပေးသော အလုပ်အသွားအလာများကို ထိန်းသိမ်းခြင်းတွင် ကျွမ်းကျင်မှု ကွာဟချက်
3. လက်တွေ့သက်ရောက်မှုများ
CNC တိကျမှုအစီရင်ခံစာကိုလက်ခံသည့်စက်ရုံများ-
● တစ်သမတ်တည်း အရည်အသွေးကြောင့် သုံးစွဲသူကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်မှု 15% ပိုများသည်။
● ISO 13485 နှင့် AS9100 စံနှုန်းများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ လိုက်နာခြင်း။
နိဂုံး
CNC တိကျသောအစိတ်အပိုင်းများသည် ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနေစဉ် မကြုံစဖူးအရည်အသွေးစံနှုန်းများကို သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ အဓိကလုပ်ဆောင်သူများတွင် AI-augmented machining၊ ပိုမိုတင်းကျပ်သော တုံ့ပြန်မှု loops နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော တိုင်းတာမှုစနစ်တို့ ပါဝင်သည်။ အနာဂတ်တိုးတက်မှုများသည် ဆိုက်ဘာရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာပေါင်းစပ်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်ဖွယ်ရှိသည်။
နှင့် ရေရှည်တည်တံ့မှု—ဥပမာ၊ တိကျပြီးသောအပိုင်းအတွက် စွမ်းအင်အသုံးပြုမှုကို လျှော့ချပါ။