AI がキャリアを支援: 金型労働者、ワイヤー カッター

金型を作る労働者やワイヤーカットに従事する人々は、人工知能の技術が私たちから遠く離れたところにあると決して考えてはいけません。実際、それは眠らない技術者と同じです。残業時間を減らし、やり直しの可能性を減らすのに役立ちます。これらの方法を学ぶ限り、次のことが可能です。

最初のトリック: 本をめくるよりもはるかに速く、パラメータを確認して問題を解決する

普段使わない材料が出てきて、どのような切断速度を選べばいいのか分からないときは、「金型鋼の厚さは50mmですが、ワイヤー切断時の電流と電圧はどのように調整すればよいですか？」と人工知能に直接質問してみるのもよいでしょう。

「人工知能は、一般的に使用されるパラメーターのセットを参照としてすぐに提供し、また、「断線を防ぐために必ずワイヤーの速度を遅くしてください」と親切に注意を促します。

プログラミング作業中に行き詰まった場合、図面上の技術要件を直接読み込むことができ、Gコード制作のアイデアを整理するのに役立ちます。初心者でもこれを使用すると、多くの不要な回り道を避けることができます。

2 つ目のコツ: プロセスの指示を書いてレポートに記入することで、もう頭を悩ませる必要はありません

毎日生産報告書を記入するのが特に面倒に感じますか?

材料モデルが 40Cr、厚さが 30mm に設定、公差範囲がプラスまたはマイナス 0.01 に制限される、表面粗さが Ra1.6 に達する必要があるなどの特定の加工パラメータを人工知能に伝え、ワイヤ切断加工記録を生成するように指示するだけです。数秒以内に、標準形式のフォームが表示されます。このとき、直接入力しても大丈夫です。

ワークフローをさらに最適化したい場合は、時間を最大限に節約するために金型部品の処理順序を調整する方法をシステムに問い合わせることができます。現時点では、人工知能が最初に大まかな切断を実行し、次に細かいトリミングを実行するようにガイドするため、全体の生産効率が直接的に大幅に向上します。

3 つ目のコツ: 写真を見て確認し、事前に落とし穴を避ける

新しい図面をもらってよくわからないときは、写真を撮るか、「この金型のインサートのR角は0.5mmしかありません。ワイヤーカット加工で大丈夫でしょうか？」など具体的な状況をAIに説明するかを選択できます。

「このとき、リスクを通知します。たとえば、通常のワイヤカット加工ではフィレットの切れ味が低下する可能性があることを通知します。低速のワイヤカットや放電加工を推奨します。同時に、寸法チェーン全体の問題をチェックし、事前にマークされていない公差欠陥を発見することもできます。これにより、加工途中で修正の必要性が見つかることを回避できます。」

4 番目のヒント: 機器を修理し、トラブルシューティングを行い、自信を持てるようにする

工作機械は突然警告を発し、「許容範囲外のトラッキング」を促します。このとき、慌てて保守員を呼ばないでください。人工知能に「ワイヤー切断機のトラッキングは常に許容範囲を超えています。原因は何でしょうか?」と尋ねてみてください。モリブデン線の緩み、導電ブロックの摩耗、作動液の汚れなど、可能性をリストアップするのに役立ちます。このようにして、1 つずつ順番にトラブルシューティングを行うことができるため、メンテナンス コストを大幅に節約できます。

指導のために人工知能と通信するときは、見習いを訓練するのと同じ詳細かつ明確な方法で指示を伝える必要があることに注意してください。使用する材料の種類、製品の特定の厚さ、精度に対する特定の要件、および操作中に遭遇するさまざまな実際上の問題について、できるだけ詳しく知る必要があります。

詳細を明確に説明すると、人工知能が与える回答の信頼性と正確性が高まるからです。私たち金型産業グループは、堅実で勤勉であることを常に信条としてきました。人工知能の支援により、全員の作業プロセスがよりスムーズになります。