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엔드 이펙터는 블랭크를 잡고 이를 적절한 팔레트로 운반합니다. 프로그래머는 뼈대에서 일관된 부품 제거를 보장하기 위해 견고한 적층, 절단 릴리프를 보장하고 작은 부품을 하나의 "미니 둥지"로 함께 마이크로태빙할 수도 있습니다.

지금부터 몇 년이 지나면 기술 역사가와 업계 종사자들은 옛날을 회상할 것입니다. 불과 10년 전만 해도 CO2 레이저는 최첨단이었고 금속 작업장의 생활은 훨씬 더 단순했습니다. 우리가 고출력 파이버 레이저의 성능에 대처하는 방법을 알아내기 훨씬 전이었습니다. 일부 제조업체는 이제 막 10kW 이상의 광섬유 레이저를 사용하여 "안착"하고 있으며 업계 종사자들을 종종 놀라게 하는 방식으로 이를 수행하고 있습니다.

7년 전 현장에 등장한 10kW 광섬유 레이저는 여전히 진행 중인 패러다임 전환을 설정했습니다. 레이저 절단 성능의 놀라운 도약으로 업계는 절단 속도가 비즈니스의 전반적인 생산성과 무관해질 수 있는 분당 인치(IPM) 이후의 세계로 집합적으로 들어섰습니다. 업계에서는 절단 속도에서 부품 유속 및 전체 처리량으로 관심을 돌렸습니다. 다르게 말하면, 레이저 테이블에 올라가는 물체도 떨어져 나가야 합니다.

CO2 레이저는 믿을 수 없을 정도로 유능한 도구였으며 일반 작업장에서 많은 의사 결정을 주도했습니다. 판금의 펀치 툴링 제한 없이 두꺼운 소재의 경우 워터젯 소모품 비용의 일부만으로 모든 형상을 좋은 속도로 절단할 수 있습니다. 하지만 이 기능에는 비용이 발생했습니다. 생산성의 정점인 레이저는 많은 작업장에서 가장 비싼 기계이기도 했습니다.

그런 다음 파이버 레이저가 등장했고 제작업체는 처음에는 6kW, 그다음에는 10kW의 절단 출력으로 생산성을 따라잡기 위해 경쟁했습니다. 이제 그들은 너무 생산적이었고 CO2 레이저 작업에 익숙한 작업장의 문화와 호환되지 않았습니다.

CO2 레이저 부서의 세 가지 KPI는 일종의 삼위일체였습니다. 즉, (1) 시트 생산량 비율, (2) 네스트 실행 시간, (3) 빔 온 시간 최적화에서 벗어나지 않아야 합니다. 제작자가 이 세 가지 지표를 목표 수준이나 그 근처로 유지한다면 수익성이 있고 수익성이 좋은 사업을 할 수 있다고 감히 말할 수 있습니다.

업계에서는 이 세 가지 KPI에 많은 역사적 초점을 맞춰 왔으며, 파이버 레이저 기술이 끊임없이 발전함에 따라 몇 가지 문제가 발생했습니다. 레이저 관리의 삼위일체를 따르는 제작자는 최초의 고출력 광섬유 레이저로 업그레이드할 때(예: 4kW CO2에서 12kW 광섬유 레이저 기계로 전환할 때) 문제를 경험할 수 있습니다.

이 KPI에 초점을 맞추는 것은 시간이 돈이지만 강철도 돈이라는 매우 현실적인 개념으로 순진하게 시작됩니다(최근에는 돈의 양이 점점 더 다양해짐).

중첩 소프트웨어는 프로그래머에게 엄청난 양의 제어 기능을 제공합니다. 그들은 모서리를 자를 수 있고, 일반적으로 허용되는 규칙과 해서는 안 될 공통 절단 부분을 피할 수 있습니다. 갑자기 시트 생산량에만 최적화된 네스트가 기계에 문제를 나타냅니다. 노즐 충돌이 자주 발생하고 개입과 관련된 복구 시간이 폭발적으로 증가합니다. 따라서 처음으로 우리는 레이저 작업자와 프로그래머가 기계를 어떻게 사용해야 하는지에 대해 의견이 일치하지 않는 "충돌 영역"에 들어갑니다.

삼위일체의 세 가지 KPI 중 수율은 아마도 고출력 파이버 레이저의 영향을 가장 적게 받을 것입니다. 결국 부품 형상은 부품 형상이고 재료는 재료입니다. 그래도 효과는 존재하고 무시할 수 없습니다.

이는 실제로 고출력 광섬유 레이저 환경에서 주의해야 할 가장 덜 중요한 지표입니다. 여기서 가장 큰 오류는 새 레이저가 이전 레이저보다 5배 빠른 이송 속도를 달성할 수 있다면 상점 주인인 제가 5배의 출력을 달성할 수 있어야 한다는 것입니다. 이는 Excel 스프레드시트에서 두드러집니다. 시간 연구는 매우 매력적으로 보이며 이사회는 합리적인 투자 수익을 달성할 것이라고 확실히 확신할 것입니다. 이 모든 것이 생각할 필요도 없는 제안처럼 들립니다.

자동화된 부품 제거 시스템은 뼈대에서 절단된 블랭크를 들어 올립니다. 자동화된 오프로딩을 통해 부품 제거를 일관되고 예측 가능하게 만들 수 있습니다.