AI ແລະ IoT ສຳລັບການອອກແບບແລະບໍາລຸງຮັກສາແບບຂຶ້ນຮູບດ້ວຍການຫຼໍ່ທີ່ດີຂື້ນ: ການເລືອກຮູບແບບທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງດ້ວຍ AI ລົດຊ້າເວລາວົງຈອນຂອງແບບຂຶ້ນຮູບດ້ວຍການຫຼໍ່ໄດ້ຮອດ 22% AI ກຳລັງປ່ຽນວິທີການອອກແບບແບບຂຶ້ນຮູບດ້ວຍການຫຼ່ໃນປັດຈຸບັນນີ້ ເນື່ອງຈາກອັລກົຣິດີມທີ່ສາມາດສ້າງຂື້ນດ້ວຍຄວາມສະຫຼາດເຫຼົ່ານີ້ທີ່...
ເບິ່ງເພີ່ມເຕີມ
ລະບົບແບບຂຶ້ນຮູບດ້ວຍການຫຼໍ່ທີ່ສະຫຼາດ ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ Industry 4.0: ເຕັກໂນໂລຢີ Industry 4.0 ລ່າສຸດກຳລັງປ່ຽນວິທີການທີ່ລະບົບແບບຂຶ້ນຮູບດ້ວຍການຫຼ່ເຮັດວຽກ, ເຮັດໃຫ້ມັນເຊື່ອມຕໍ່ກັນໄດ້ດີຂື້ນ ແລະ ສະຫຼາດຂື້ນກວ່າເກົ່າຫຼາຍ. ວາລະສານເສດຖະກິດໂລກ (World Economic Forum) ໄດ້ດຳເນີນການຄົ້ນຄວ້າບາງຢ່າງ ໂດຍສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເມື່ອ...
ເບິ່ງເພີ່ມເຕີມ
ການເລືອກວັດຖຸ: ອິດທິພົນຂອງ resin ແລະ ເຫຼັກສຳລັບແບບຂຶ້ນຮູບຕໍ່ຕົ້ນທຶນຂອງແບບຂຶ້ນຮູບດ້ວຍການຫຼ່: ວິທີການເລືອກ resin, ສ່ວນປະກອບເພີ່ມ, ແລະ ຂໍ້ກຳນົດການປຸງແຕ່ງທີ່ມີຜົນຕໍ່ການອອກແບບແລະອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງແບບຂຶ້ນຮູບ: ປະເພດຂອງ plastic resin ທີ່ເລືອກມີຜົນກະທົບຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ຂໍ້ກຳນົດຂອງແບບຂຶ້ນຮູບ, ອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງມັນ, ແລະ...
ເບິ່ງເພີ່ມເຕີມ
ການເຂົ້າໃຈບັນຫາຂອງແບບຢາງທີ່ໃຊ້ໃນການຂຶ້ນຮູບດ້ວຍການປະກົດຕົວ (Injection Mold) ແລະ ສາເຫດຕົ້ນຕໍທີ່ແທ້ຈິງຂອງມັນ ກອບການຈຳແນກບັນຫາ: ລັກສະນະທີ່ສາມາດເຫັນໄດ້ດ້ວຍຕາ, ລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບມິຕິ, ແລະ ລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການໃຊ້ງານ ການວິເຄາະທີ່ຖືກຕ້ອງເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຈັດປະເພດບັນຫາອອກເປັນສາມປະເພດຫຼັກທີ່ພວກເຮົາສາມາດເຫັນໄດ້ຢ່າງຈະແຈ້ງ: vi...
ເບິ່ງເພີ່ມເຕີມ
ວິທີທີ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງແບບຢາງທີ່ໃຊ້ໃນການຂຶ້ນຮູບດ້ວຍການປະກົດຕົວ (Injection Mold) ມີຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ຄຸນນະພາບຂອງຊິ້ນສ່ວນ ແລະ ອັດຕາການເກີດບັນຫາ ຄວາມເບິ່ງແຕກຈາກຄ່າທີ່ກຳນົດໄວ້ (Tolerance deviations) ແລະ ຜົນກະທົບທີ່ຕໍ່ເນື່ອງ: ການບິດງ໋ອ (warpage), ການລົ້ນຂອງວັດສະດຸ (flash), ແລະ ຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງກັນຂອງມິຕິ (dimensional inconsistency) ການປ່ຽນແປງທີ່ນ້ອຍທີ່ສຸດໃນຄ່າຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງແບບຢາງທີ່ໃຊ້ໃນການຂຶ້ນຮູບດ້ວຍການປະກົດຕົວ (Injection Mold) ສາມາດນຳໄປສູ່ບັນຫາຄຸນນະພາບທີ່ຮ້າຍແຮງ...
ເບິ່ງເພີ່ມເຕີມ