၂၀၂၅ ခုနှစ်အတွက် ထိုးသွင်းမှုပုံသွင်းဒီဇိုင်းတွင် တီထွင်ဖန်တီးမှုဆိုင်ရာ အလေ့အကျင့်များ

ထုတ်လုပ်မှုဒီဇိုင်းတွင် ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုနှင့် ပစ္စည်းအသစ်များ၏ တီထွင်မှု

ပုံသွင်းခြင်းတွင် ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲပြီး ဇီဝဆွေးမြည့်နိုင်သော ပစ္စည်းများ တိုးတက်လာခြင်း

ထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းတွင် ဇီဝအခြေပြုပေါလီမာများကို အသုံးပြုလာကြသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်မှ Pioneer Plastics ၏ အချက်အလက်များအရ ထုတ်လုပ်သူများ၏ တတိယတစ်ဝက်ခန့်သည် မော်တော်ယာဥ်အစိတ်အပိုင်းများနှင့် အိမ်သုံးပစ္စည်းများကဲ့သို့သော ပုံသွင်းပစ္စည်းများတွင် အသုံးပြုရန် အပင်မှထုတ်လုပ်သော ပေါလီမာများကို စမ်းသပ်လျက်ရှိသည်။ polylactic acid (PLA) နှင့် အာလူပိုင်းရောစပ်ပစ္စည်းများကဲ့သို့သော ပစ္စည်းများသည် ဆီမှထုတ်လုပ်သော ပလပ်စတစ်ပစ္စည်းများအပေါ် မှီခိုမှုကို လျော့နည်းစေပြီး အားကောင်းမှုကို ထိခိုက်စေခြင်းမရှိပါ။ ဖြစ်ပေါ်လာသည့် ဇီဝပေါင်းစပ်ပစ္စည်းများသည် ABS ပလပ်စတစ်ကို နှိုင်းယှဉ်ပါက ပုံသွင်းမှုအတွင်း ပုံသွင်းအပေါက်များတွင် ၁၈ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပုပ်စားမှုကို လျော့နည်းစေကြောင်း မကြာသေးမီက ထုတ်ဝေသော သုတေသနများက ဖော်ပြထားသည်။ ထိုအချက်သည် ထုတ်လုပ်မှုကို ပိုမိုသဘာဝနှင့် ကိုက်ညီစေရုံသာမက ပိုမိုကြာရှည်စွာ အသုံးပြုနိုင်ပြီး အစားထိုးရန် လိုအပ်မှုကို လျော့နည်းစေကြောင်း ဆိုလိုပါသည်။

ပြန်လည်အသုံးပြုသော ပေါလီမာများနှင့် ပိတ်ထားသော စနစ်ဖြင့် ထုတ်လုပ်ခြင်း

ထိပ်တန်းထုတ်လုပ်သူ အများအပြားဟာ ပိတ်လှည့်စနစ်များဖြင့် သူတို့အိုက်ထည့်အမွှေး ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်းများတွင် ပြန်လည်သုံးစွဲနိုင်သော စက်မှုအမှိုက်များကို စတင်အသုံးပြုလာကြပါတယ်။ ယနေ့ခေတ်မှာ ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ စံနှုန်းတွေကို လိုက်နာတဲ့ စက်ရုံတွေမှာ ထုတ်လုပ်မှုထဲ ဝင်တဲ့ ပရိုပီလိုင်းနဲ့ PET ပုလင်းတွေဟာ ၄၂% လောက်ရှိပါတယ်။ အကြောင်းရင်းက ဘာလဲ။ အဆင့်မြင့် AI စစ်ဆေးရေး နည်းပညာက ပြီးပြည့်စုံတဲ့ ရလဒ်တွေနဲ့ အတော်နီးစပ်ပြီး ၉၉.၂% ပကတိ အဆင့်ကို ရောက်ရှိတယ်။ ပြန်သုံးထားတဲ့ ပိုလီမာ အဆင့်တွေကို စံသတ်မှတ်ခြင်းနဲ့ စက်မှုလုပ်ငန်း အမျိုးမျိုးကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေတာက တစ်သမတ်တည်းသော အတန်းတွေအတွက် ခြားနားချက်တစ်ခု ဖန်တီးပေးခဲ့တယ်။ ဒါကြောင့် ကုမ္ပဏီတွေဟာ ဒီပြန်သုံးပစ္စည်းတွေကို တိကျတဲ့ အလုပ်အတွက်လည်း သုံးနိုင်ပါတယ်၊ ဥပမာ အရည်အသွေးက အရေးပါဆုံး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကိရိယာတွေအတွက် ပုံသေအိတ်တွေ ဖန်တီးတာမျိုးပေါ့။

ပစ္စည်းအသစ်များဖြင့် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှု လျှော့ချခြင်း

ပစ္စည်းဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုတွေဟာ ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ သိသာတဲ့ တိုးတက်မှုတွေကို ဖြစ်စေပါတယ်။

• ၂၀၁၉ နှင့် ၂၀၂၄ ကြားတွင် ပုံသွင်းထားသော အစိတ်အပိုင်းများ၏ တစ်တန်လျှင် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု ၂၉% ကျဆင်း
• အပူချိန်နိမ့် ထုတ်လုပ်မှုကြောင့် VOC ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှု ၅၁% လျော့ကျ
• စနစ်ပိတ်မြှုပ်ခဲအေးသွားမှုဒီဇိုင်းများဖြင့် ရေအသုံးပြုမှု ၆၃% ကျဆင်းသွားခဲ့သည်

ပတ်ဝန်းကျင်အတွင်း ပစ္စည်းများပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်ရေးသို့ ကူ့်ပြောင်းခြင်းဖြင့် အီးယူ၂၀၃၀ ကာဗွန်အောက်ဆိုဒ် သုညဖြစ်ရေး ရည်မှန်းချက်များနှင့် ကိုက်ညီမှုရရှိစေရန် ကားထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းများအနေဖြင့် အသုံးမကျော်ပစ္စည်းများ၏ ၈၇% ကို ပြန်လည်ရယူအသုံးပြုနိုင်ခဲ့ပါသည်

တိကျသောအင်ဂျင်နီယာပညာနှင့် အဆင့်မြင့်အေးသွားမှု - ပုံသွင်းအေးသွားမှုဗဟိုများ

ပုံသွင်းအေးသွားမှုဗဟိုများသည် အပူစွမ်းဆောင်ရွက်မှုကို မည်သို့တိုးတက်စေသနည်း

Conformal cooling channels သည် ထုတ်လုပ်နေသည့် အစိတ်အပိုင်း၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို လိုက်၍ အလုပ်လုပ်သောကြောင့် ရိုးရာ ဖောက်ထားသည့် ဖြောင့်မတ်သော လမ်းကြောင်းများနှင့် ကွဲပြားပါသည်။ ဤဒီဇိုင်းချမှတ်မှုသည် စက်ဘီးအချိန်ကို ၂၂% မှ ၃၀% အထိ လျှော့ချပေးပြီး အပူကို မျက်နှာပြင်တစ်ခုလုံးတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဖြန့်ကျက်နိုင်ပါသည်။ မော်လ်များသည် ထုတ်လုပ်မှုအတွင်း တစ်ချိန်လုံး တညီတညွတ်တည်း အပူချိန်တွင် ရှိနေပါက အစိတ်အပိုင်းများ ကွေးခြင်း သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးကို ပျက်စီးစေသည့် နှစ်မပြေသော sink mark များကဲ့သို့ ပြဿနာများ ပိုမိုနည်းပါးပါသည်။ Polymers တွင် ၂၀၂၁ ခုနှစ်က ထုတ်ဝေခဲ့သော လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် စိတ်ဝင်စားဖွယ် တွေ့ရှိချက်တစ်ခုလည်း ရှိပါသည် - ထုတ်လုပ်သူများသည် fluted conformal ဒီဇိုင်းများကို အသုံးပြုပါက အအေးပေးအရည် စီးဆင်းမှုမှာ ၄၁% ခန့် ပိုမိုကောင်းမွန်လာပါသည်။ ထိုအရာက ထုတ်လုပ်မှု၏ အအေးပေးမှုအဆင့်တွင် ပိုမိုမြန်ဆန်သော ပြောင်းလဲမှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး စုစုပေါင်း စွမ်းအင်အသုံးပြုမှုကို လျှော့ချနိုင်ပါသည်။ ထိုအချက်သည် ထုတ်လုပ်မှု ထိရောက်မှုနှင့် လည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ် နှစ်ခုစလုံးအတွက် ကောင်းမွန်သော သတင်းဖြစ်ပါသည်။

ဒီဇိုင်းရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အယူအဆအရ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း

ယနေ့ခေတ်တွင် conformal cooling channels များဖန်တီးရန် topology optimization software နှင့် additive manufacturing နည်းလမ်းများကဲ့သို့ အဆင့်မြင့်ကိရိယာများ လိုအပ်ပါသည်။ နောက်ဆုံးပေါ် generative algorithm များသည် ဒီ channel များကို ဘယ်နေရာတွင်ထားရမည်ကို အလွန်ကောင်းစွာ တွက်ချက်နိုင်လာပြီး အင်ဂျင်နီယာများကို စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေသည့် ရှုပ်ထွေးသော triple hook ပုံစံများအတွက်ပင် thermal simulation များနှင့် ၁% အတိအကျ ကိုက်ညီမှုရရှိနိုင်ပါသည်။ စက်ရုံအများအပြားသည် simulation first approach ကို စတင်အသုံးပြုလာကြပြီး design change များကို စုစုပေါင်း ၁၈ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့နည်းစေရန် လိုအပ်ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့ကြသည်။ သို့သော် ဤ software အမျိုးအစားများအတွက် ကနဦးကုန်ကျစရိတ်မှာ လိုအပ်သည့် feature များပေါ်မူတည်၍ mold project တစ်ခုလျှင် ဒေါ်လာ ၁၂,၀၀၀ မှ ၁၈,၀၀၀ အထိ ရှိနိုင်သည်။ သို့သော် ရေရှည်တွင် စုဆုံးမှုများနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော part quality များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါက ကုမ္ပဏီအများစုအတွက် တန်ဖိုးရှိပါသည်။

Case Study: Conformal Cooling ကိုအသုံးပြု၍ စက်တုံ့ပြန်မှုအချိန် ၃၀ ရာခိုင်နှုန်း လျော့နည်းခြင်း

Conformal cooling နည်းပညာသို့ ပြောင်းလဲအသုံးပြုပြီးနောက် မီးအိမ်အဖုံး ထုတ်လုပ်မှု စက်ချိန်ကို စက္ကန့် ၁၁၂ မှ စက္ကန့် ၇၈ သို့ ထိရောက်စွာ လျှော့ချနိုင်ခဲ့ပါသည်။ ဒါဟာ စက္ကန့် ၃၄ အထိ အမှန်တကယ် သိသာစွာ တိုးတက်လာခြင်းဖြစ်ပါသည်။ အသစ်ထည့်သွင်းထားသော စနစ်သည် မော်ဒယ်အပူချိန် ပြောင်းလဲမှုကိုလည်း စင်တီဂရိတ် ၈ ဒီဂရီမှ စင်တီဂရိတ် ၁.၅ ဒီဂရီသာ ရှိအောင် သိသိသာသာ လျှော့ချပေးနိုင်ခဲ့ပါသည်။ ထို့ကြောင့် မော်ဒယ်ပြုလုပ်ပြီးနောက် ချို့ယွင်းမှုများ သိသိသာသာ ကျဆင်းသွားခဲ့ပြီး နောက်ဆက်တွဲ ပြင်ဆင်မှုအတွက် လိုအပ်သော အလုပ်ပမာဏ ၂၇ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့နည်းသွားခဲ့ပါသည်။ ပို၍စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသည်မှာ ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များအကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့သိထားသည့်အရာများနှင့် ဤအချက်က မည်မျှကောင်းမွန်စွာ ကိုက်ညီနေသည်ဆိုသည့် အချက်ဖြစ်ပါသည်။ အများအားဖြင့် စက်ရုံများသည် conformal cooling နည်းပညာသည် စက်ချိန်၏ ၁၀ မိနစ်တွင် ၇ မိနစ်ခန့် ကုန်ဆုံးနေသော အအေးပေးချိန်ကို လျှော့ချရာတွင် အကောင်းဆုံးအလုပ်လုပ်နိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိကြပါသည်။

ပေါင်းစပ်မှု စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ကုန်ကျစရိတ်-အကျိုးအမြတ် ဆန်းစစ်ခြင်း

၂၀၁၉ ခုနှစ်က Int J Adv Manuf Technol မှ လေ့လာတွေ့ရှိချက်အရ ထုတ်လုပ်သူအများစုသည် ဤစနစ်များကို သင့်တော်စွာ ပေါင်းစပ်ရာတွင် ဆက်လက်၍ အခက်အခဲများနေဆဲဖြစ်ပြီး ၇၈% က ၎င်းကို ၎င်းတို့၏ အကြီးမားဆုံး အတားအဆီးအဖြစ် ဖော်ပြခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီများသည် အပိုင်းစနစ်နှင့် အပေါင်းစနစ် ထုတ်လုပ်မှုနည်းလမ်းနှစ်ခုစလုံးကို ရောစပ်သော ဟိုက်ဘရစ် ကိရိယာများကို အသုံးပြုကြိုးပမ်းပါက အစဦးအစား ကုန်ကျစရိတ်ကို ၃၀ မှ ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ခြွေတာနိုင်ကြသည်။ သို့သော် ထုတ်လုပ်မှုကာလများမှာ အပတ် ၃ မှ ၅ ပတ်ခန့် ပိုမိုကြန့်ကြာလာသည့်အတွက် ဤနေရာတွင် အလဲအလှယ်ဖြစ်မှုလည်း ရှိပါသည်။ ပို၍ကြီးမားသော ရှုထောင့်မှကြည့်ပါက သန်း ၅၀၀၀၀၀ ကျော်သော အမှာစာကြီးများအတွက်၊ အထူးသဖြင့် ရှုပ်ထွေးသော ဒီဇိုင်းများ သို့မဟုတ် ပါးလွှာသော နံရံများပါဝင်သော အမှာစာများအတွက် ဘီးလိုင်း ဆန်းစစ်မှုများအရ အများစုသော လုပ်ငန်းများသည် ၁၂ မှ ၁၈ လအတွင်းတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုမှ အမှန်တကယ် အကျိုးအမြတ်များကို စတင်ရရှိလာကြသည်။

စမတ်မော်လ်ဒင်း - AI မောင်းနှင်သော အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ကြိုတင် ထိန်းသိမ်းပြုပြင်ခြင်း

ချို့ယွင်းချက်များကို လျော့နည်းစေရန် AI အသုံးပြု၍ လုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း

ယနေ့ခေတ် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် အသက်ရှင်နေသော ဆင်ဆာဖတ်တီးမှုများကို ကြည့်၍ ထုတ်လုပ်မှုအတွင်း အပူချိန်၊ ဖိအားချိန်ညှိမှုများနှင့် အစိတ်အပိုင်းများ အေးခဲမှုအလျင်ကဲ့သို့သော အရာများကို ချိန်ညှိပေးသည့် အတုယေဘုယျ ဉာဏ်ရည်စနစ်များကို အသုံးပြုကြသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ပလတ်စတစ်ထုတ်လုပ်မှုမှ ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး ကျော်ကြားစွာသိထားသော နှစ်မြုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ပုံပျက်ခြင်းကဲ့သို့ ပြဿနာများ အနည်းငယ်သာ ဖြစ်ပေါ်လာပါသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်မှ လုပ်ငန်းအစီရင်ခံစာများအရ ရိုးရာ တစ်သမတ်တည်းသော ချိန်ညှိမှုနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဤနည်းလမ်းသည် ပြဿနာများကို ၁၈ မှ ၂၄ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့ကျစေပါသည်။ စက်သင်ယူမှု အယ်လ်ဂိုရီသမ်များသည် ယခင်ထုတ်လုပ်မှုမှတ်တမ်းများကို သုံး၍ တစ်ခုချင်းစီသော ထုတ်လုပ်မှုအုပ်စုအတွက် သင့်တော်သော အခြေအနေများကို ရှာဖွေနေသည်ကို သိရှိရသည်မှာ စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းပါသည်။ ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် နောက်ထပ်ထုတ်လုပ်မှုများအတွက် ပြင်ဆင်မှုကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေရုံသာမက ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချပေးပြီး အရည်အသွေးပြည့်မီသော ထုတ်ကုန်များကို တစ်နေရာတည်းတွင် ထုတ်လုပ်နိုင်စေပါသည်။

ကြိုတင်ထိန်းသိမ်းရေးနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပုံမှန်မဟုတ်သည့် အခြေအနေကို ရှာဖွေခြင်း

တုန်ခါမှု၊ အပူချိန်နှင့် ဖိအား စေန်ဆာများကို AI ဆန်းစစ်ချက်များဖြင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ထုတ်လုပ်သူများသည် ၉၂% အထက်ရှိသော ကြိုတင်ထိန်းသိမ်းမှုတိကျမှုကို ရရှိနိုင်ပါသည်။ ဆီစနစ်တွင် ယိုယွင်းမှု သို့မဟုတ် ပင်စိုက်ခြင်းတို့၏ အစောပိုင်းလက္ခဏာများကို အဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်ခြင်းဖြင့် ပျက်စီးမှုမဖြစ်မီ ကြိုတင်ပြုပြင်နိုင်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ အခြေအနေစောင့်ကြည့်မှုကို မော်လ်ဒ်တူးများတွင် တိုက်ရိုက်ထည့်သွင်းထားခြင်းဖြင့် အသုံးပြုသူများက မျှော်လင့်မထားသော ရပ်ဆိုင်းမှုများကို ၃၅ မှ ၄၀% အထိ လျော့နည်းကို တွေ့ရှိခဲ့ကြပါသည်။

AI ကို ရှိပြီးသား PLC နှင့် SCADA စနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း

ရှေးခေတ် PLC နှင့် SCADA စနစ်များသို့ AI ကို ထည့်သွင်းလိုက်ပါက OPC-UA ကဲ့သို့သော စံချိန်စံညွှန်းများသည် ကိုက်ညီမှုအတွက် အလွန်အရေးကြီးလာပါသည်။ ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များအတွင်း ကလပ်ဖိအားများကို အတိအကျညှိနှိုင်းရန် အသစ်ထွက် ဟိုက်ဘရစ်စနစ်များကို အသုံးပြုခွင့်ပေးပြီး ထုတ်လုပ်သူများ အားကိုးနေသော ISO အတည်ပြုထားသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို မပျက်မစီးစေဘဲ ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။ သို့သော် နေ့စဥ် ဆင်ဆာများမှ စီးဝင်လာသော ဒေတာပမာဏကို ကိုင်တွယ်နိုင်ရန် အီးဒ့်ချ် ကွန်ပျူတာစွမ်းရည်ကို လုံလောက်အောင် တိုးချဲ့နည်းကို ရှာဖွေခြင်းသည် အင်ဂျင်နီယာများကို အိပ်မပျော်စေသော အကြောင်းရင်းဖြစ်နေပါသည်။ ကျွံချက်ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းကြီးများတွင် တစ်နေ့လျှင် ဒေတာ 12 မှ 18 တာဘိုင်တ်အထိ ရှိနိုင်ပါသည်။ ဤအခြေခံအဆောက်အအုံကို မှန်ကန်စွာ တည်ဆောက်နိုင်ခြင်းသည် အောင်မြင်သော အကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အကျပ်အတည်းကြားတွင် ကွာခြားမှုကို ဖန်တီးပေးပါသည်။

စက်မှုလုပ်ငန်း 4.0 နှင့် IIoT: ဒေတာအခြေပြု မော်လ်ဒ်ဒီဇိုင်းနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများ

အင်တာနက်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ချိတ်ဆက်မှု၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာအသုံးပြုမှုတို့ကို အသုံးချ၍ စက်မှုလုပ်ငန်း 4.0 နှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းအင်တာနက် (IIoT) နည်းပညာများ ပေါင်းစပ်လာခြင်းသည် ထိုးသွင်းမော်လ်ဒ်ဒီဇိုင်းကို ပြောင်းလဲစေနေပါသည်။

ဉာဏ်ရည်မီသော ထုတ်လုပ်မှုနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းအင်တာနက် (IIoT)

ခေတ်မီသော ပုံသွင်းစက်ရုံများတွင် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ပရိုဆက်စ်၏ အချက်အလက်များကို ခြောက်လုံးအထိ ခြောက်လုံးအထိ စောင့်ကြည့်ရန် IIoT ဆင်ဆာများကို အသုံးပြုနေကြသည်။ ဖောင်ပုံသွင်းအပူချိန်၊ ထိုးသွင်းမှုဖိအားများနှင့် ပစ္စည်း၏ စီးဆင်းမှုအခြေအနေကဲ့သို့သော အချက်များကို အချိန်ပြည့်စောင့်ကြည့်နေပါသည်။ အချက်အလက်များကို ချက်ချင်းပြန်လည်အကြံပေးခြင်းဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် စက်ရုံဝန်ထမ်းများသည် ၎င်းတို့၏ ဆက်တင်များကို တိကျမှု ၀.၅ ရာခိုင်နှုန်းခန့်အတွင်း ထိန်းသိမ်းနိုင်စေပါသည်။ Industry 4.0 လေ့လာမှုများမှ နောက်ဆုံးပေါ် စက်မှုလုပ်ငန်း အချက်အလက်များကို ကြည့်ပါက ယှဥ်ပြိုင်မှုများတွင် ဦးဆောင်နေရန် လိုအပ်သည့်နေ့ရက်များတွင် ဉာဏ်ရည်မီသော စက်ရုံနည်းပညာများကို အများစုက မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည့်အဖြစ် မြင်ကြပါသည်။ စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို နေ့စဉ်လုပ်ငန်းများတွင် ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခဲ့သော ကုမ္ပဏီများသည် ထုတ်လုပ်မှုစက်ဝန်းများတွင် ၂၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် တိုးတက်မှုများကို ရရှိခဲ့ကြောင်း အစောပိုင်းတွင် စတင်အသုံးပြုခဲ့သော ကုမ္ပဏီများက အစီရင်ခံထားပါသည်။

အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် Cloud-Based လုပ်ငန်းစဉ်ထိန်းချုပ်မှု

ကလောင်းခဲသောစက်များမှ ဆန်ဆာဒေတာ၏ ၉၀ ရာခိုင်နှုန်းထက်ပိုသောအချက်အလက်များကို ကလောင်းခြင်းစက်များနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော cloud စနစ်များက စီမံခန့်ခွဲပေးပါသည်။ ထိုသို့ဖြင့် ပုံမှန်မဟုတ်မှုကို ၁.၂ စက္ကန့်အတွင်း စောင့်ကြည့်၍ ဝေးလံသောနေရာမှ ပြင်ဆင်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ လုပ်ငန်းစဉ်စောင့်ကြည့်မှုစနစ်များပါရှိသော စနစ်များသည် ကြိတ်ခွဲမှုအားကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းချုပ်ခြင်းနှင့် ပစ္စည်းစီးဆင်းမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတို့ကြောင့် ကားလုပ်ငန်းများတွင် အပိုပစ္စည်းထုတ်လုပ်မှုကို ၃၈% လျော့ကျစေခဲ့ပါသည်။

အပေါ်ယံကွန်ပျူတာ (Edge Computing) ကို ကလောင်းခြင်းစက်ရုံများတွင် အသုံးပြုခြင်းအလားအလာ

Tier-1 ကလောင်းခြင်းလုပ်ငန်းများ၏ ၆၀ ရာခိုင်နှုန်းကျော်သည် cloud စနစ်၏ နှေးကွေးမှုကို ရှောင်ရှားရန်အတွက် edge computing nodes များကို အသုံးပြုကြပြီး အချိန်အရေးကြီးသော ဒေတာများကို ဒေသတွင်းတွင် စီမံခန့်ခွဲကြပါသည်။ ထိုသို့ဖြင့် မိနစ်လျှင် အစိတ်အပိုင်း ၅၀၀ ကျော်ကို စိတ်ကြွအာရုံကြောဆိုင်ရာ AI စနစ်များဖြင့် စစ်ဆေးနိုင်ပြီး ခွဲခြားမှုကို ၉၉.၉၇ ရာခိုင်နှုန်းတိကျစွာ ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတစ်ခုလျှင် နှစ်စဉ် ဘဏ္ဍာငွေကုန်ကျမှုကို ဒေါ်လာ ၁၂,၀၀၀ လျော့ကျစေပါသည်။

ရောထွေးထုတ်လုပ်မှု - ၃D ပရင့်တာနှင့် မိုက်ခရိုကလောင်းခြင်း ပေါင်းစပ်ခြင်း

၃D ပရင့်တာနှင့် ထိုးသွင်းကလောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်း

ဟိုက်ဘရစ်ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ပတ်သက်လာပါက အယ်ဒီတိတ်စနစ်များကို ပုံသွင်းခြင်း၏ ရှေးဟောင်းနည်းလမ်းဖြစ်သည့် ထုတ်ပေးသည့်မော်လ်ဒင်းနှင့် ရောစပ်ခြင်းဖြစ်ပြီး ပုံသဏ္ဍာန်ကန့်သတ်ချက်များကို ကျော်လွန်နိုင်စေရန်ဖြစ်သည်။ ဤနေရာတွင် ဂိမ်းပြောင်းလဲမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့်အရာမှာ 3D ပုံနှိပ်ထားသည့် မော်လ်ဒ်ထည့်သွင်းမှုများဖြစ်ပြီး ထုတ်လုပ်သူများအနေဖြင့် CNC စက်ပေါ်တွင် ပုံသွင်းခြင်းထက် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပုံသွင်းနိုင်စေသည့် ပုံသွင်းခဲ့သည့် အအေးခံပိုက်လိုင်းများကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးသော အစိတ်အပိုင်းများကို ထုတ်လုပ်နိုင်စေသည်။ မကြာသေးမီက Jawstec ၏ အဆိုအရ ဤနည်းလမ်းသည် ထုတ်လုပ်မှုအချိန်ကို ၄၀ မှ ၆၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ လျှော့ချပေးနိုင်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှု၏ တန်ဖိုးကို ဖော်ပြသည့်အချက်မှာ ကုမ္ပဏီများသည် အသေးစားထုတ်လုပ်မှုများတွင် ဒီဇိုင်းများကို မြန်မြန်ဆန်ဆန် စမ်းသပ်ပြီး ပြုပြင်နိုင်ပြီး ထုတ်လုပ်မှုပမာဏ များပြားလာသည့်အခါတွင် ရိုးရာမော်လ်ဒ်များ၏ ကုန်ကျစရိတ်ချွေတာမှုအကျိုးကျေးဇူးများကို ဆက်လက်ရယူနိုင်သည်။

အသေးစားကျန်းမာရေးအသုံးချမှုများအတွက် မိုက်ခရို-မော်လ်ဒင်း

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကဏ္ဍတွင် လိုအပ်ချက်များက micro-molding နည်းပညာတိုးတက်မှုကို ဦးဆောင်နေပြီး gram အောက်ခွဲပမာဏရှိ microneedle arrays နှင့် microfluidic chips ကဲ့သို့သော အစိတ်အပိုင်းများ ထုတ်လုပ်နိုင်စေသည်။ 2024 ခုနှစ်တွင် နာမည်ကြီး ဆေးကိရိယာထုတ်လုပ်သည့် ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ လေ့လာမှုအရ hybrid manufacturing သည် implantable sensors အတွက် ±5-micron tolerances ကို ရရှိစေခဲ့ပြီး standalone processes ၏ တိကျမှုထက် သုံးဆပိုမိုတိကျသည်ဟု ဖော်ပြခဲ့သည်။

Hybrid နည်းလမ်းများတွင် တိကျမှု၊ ထပ်တလဲလဲထုတ်လုပ်နိုင်မှုနှင့် ပစ္စည်းအကန့်အသတ်များ

Hybrid နည်းလမ်းများသည် ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ရာတွင် အထူးကောင်းမွန်သော ပြောင်းလဲနိုင်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်သော်လည်း အောက်ပါအချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်-

• အပူတည်ငြိမ်မှု : 3D-printed polymer molds များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် 500–800 ကြိမ်သာ အသုံးပြုနိုင်ပြီး steel molds ၏ 100,000+ ကြိမ်အသုံးပြုနိုင်မှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အလွန်နည်းပါးသည်
• ပစ္စည်းများနှင့် ကိုက်ညီမှု : FDA-grade thermoplastics များ၏ 23% သာလျှင် fused deposition modeling (FDM) molds များနှင့် လက်ရှိတွင် ကိုက်ညီမှုရှိပါသည်
• အပြောင်းအလဲ အကောင်အထည်ဖော် : Hybrid parts များသည် surface quality standards ကို ပြည့်မီစေရန် နောက်ထပ် ၂ မှ ၃ ဆင့်သော finishing steps များ လိုအပ်တတ်ပါသည်

အနာဂတ်မျှော်မှန်းချက် - Additive Methods များဖြင့် လိုအပ်သလို Mold Fabrication ပြုလုပ်ခြင်း

တိုးတက်လာသော တိုက်ရိုက်သတ္တုပုံနှိပ်စနစ်များသည် ၇၂ နာရီအတွင်း ထုတ်လုပ်မှုအဆင့်ရှိ အလူမီနီယမ်ပုံသွန်းခဲများကို ထုတ်လုပ်နိုင်ပြီး ၂၀၃၀ ခုနှစ်အထိ တစ်နှစ်လျှင် ၂၂% ကြီးထွားလာမည်ဟု ခန့်မှန်းရသည် (AM Research 2024)။ ဤတိုးတက်မှုများသည် ရှုပ်ထွေးသော ဂျီဩမေတြီများ သို့မဟုတ် ဒေသအလိုက်၊ လိုအပ်ချိန်တွင် ထုတ်လုပ်နိုင်ရန် လိုအပ်သည့် ပုံသွန်းခဲဒီဇိုင်းများအတွက် ထည့်သွင်းပုံသွန်းခြင်းကို စကေးဖြန့်ချိနိုင်သည့် ဖြေရှင်းနည်းအဖြစ် ထားရှိစေသည်။