현대 레이저 절단 기술의 급속한 발전

오늘날의 레이저 절단 기계에는 몇 년 전의 가장 진보된 시스템조차도 할 수 없었던 자동화된 작업이 있습니다. 레이저 절단의 기술 변화 속도는 이제 몇 년이 아닌 몇 달 단위로 측정됩니다.

파이버 레이저 절단기의 작동 속도는 무시하기 어렵습니다. 불과 10년 전만 해도 CO2 레이저 절단기가 고통스러울 정도로 느리게 보입니다.

그러나 속도만이 금속 제조업체가 새로운 레이저 절단 기능에 정기적으로 투자하는 유일한 이유는 아닙니다. 오늘날의 기계에는 몇 년 전의 최고 수준의 시스템조차도 운영자 개입에 의존하여 수행했던 자동화된 작업이 있습니다.

금속 제조업자들은 선택이 아닌 노동 시장의 압박으로 인해 더 적은 자원으로 더 많은 작업을 수행하는 방법을 배우면서 작업장에서 생산을 효율적으로 유지하기 위한 기술에 의존하고 있습니다. 동일한 생각이 레이저 절단에도 적용됩니다. 최첨단 레이저 절단 기술이 현대 금속 가공업체에 어떤 역할을 하는지 생각해 보십시오.

2020년 1월부터 2021년 8월까지 철강 가격은 219% 상승했다. 드물기는 하지만 재정적 상태가 좋지 않은 구인업체에 여전히 위험을 초래합니다.

이것이 바로 최신 레이저 절단기 프로그래밍 소프트웨어에서 발견되는 강력한 배열 알고리즘이 차이를 만들 수 있는 부분입니다. 금속 제작자는 작업장의 작업 흐름과 일치하는 단순한 정적 네스팅에서 재료 활용도를 최대화하고 스크랩을 줄이기 위해 동일한 네스트에 다양한 작업이 포함될 수 있는 보다 동적인 네스팅으로 전환할 수 있습니다.

이러한 유형의 프로그래밍 기능을 사용하면 보다 지능적인 공통 라인 절단 기능을 갖춘 네스트가 생성됩니다. 예를 들어, 레이저는 두 개의 개별 부품에 대한 공통 가장자리가 되는 하나의 절단을 만듭니다. 컴퓨팅 성능은 이러한 중첩 배열을 사용하여 2x2 그리드에서 절단선을 공유할 수 있는 4개의 부분을 포함하도록 확장하거나 심지어 하나의 절단으로 인해 하나의 공통 가장자리를 공유하는 다양한 부분의 모음을 포함할 수 있습니다.

오늘날의 중첩 알고리즘은 5년 전의 알고리즘보다 더욱 강력해졌습니다. 오늘날의 기계에서 사용할 수 있는 컴퓨팅 능력은 너무 많은 재료를 낭비하지 않고 한 시트에 최대한 많은 부품을 배치하는 최선의 방법을 찾는 것뿐만 아니라 절단을 최대화하는 가장 효율적인 방법을 계산하는 데에도 훨씬 더 효율적입니다. 생산 시간을 단축하고 소모품 마모를 최소화합니다.

레이저 작업자가 최소 10년 이상 근무했다면 적절한 절단을 보장하기 위해 무엇이 필요했는지 기억할 것입니다. 그들은 수동 검사, 변경, 노즐 중심 맞추기, 각 재료 설정에 맞는지 확인하기 위한 초점 위치 보정 등 수많은 요소를 파악하면서 절단 프로세스에 더욱 집중해야 했습니다. 말할 필요도 없이 절단을 위해 레이저를 준비하는 것은 버튼을 누르는 것만큼 쉽지 않았습니다.

오늘날에는 작업자의 참여가 필요하지만 이전 세대의 레이저 절단 기술에서 요구되었던 많은 수동 개입은 실제로 필요하지 않습니다. 오늘날 기계의 기본 아이디어는 팹샵에서는 짧은 시간 내에 장비에 익숙해지고 익숙해질 수 있는 작업자가 필요하다는 것입니다. 회사가 최신 레이저 절단 기술에 투자하는 이유 중 하나는 향상된 절단 효율성을 누리기 위한 것입니다. 기계를 작동하는 방법을 모르기 때문에 기계가 부품을 생산하지 않는다면 이는 일어날 수 없습니다.

이것이 바로 오늘날의 컨트롤이 태블릿 컴퓨팅 장치에서 볼 수 있는 것과 비슷하게 보이도록 설계된 이유입니다. 아이콘은 널리 사용되며 운영자는 화면을 스와이프하여 명령을 실행할 수 있습니다. 컨트롤은 이전에 업계에서 일한 적이 없는 사람들을 위해 맞춤화되었습니다.

기계 제어에 통합된 인공 지능을 통해 레이저 절단 기계는 지속적으로 품질 사양을 충족하는 부품을 제공할 수 있습니다.

팬데믹 기간 동안 발생한 상황을 고려하면 이러한 제어 인터페이스 단순화는 시의적절합니다. 예를 들어, 모두가 집에 머물고 여행 계획을 보류했기 때문에 2020년에 식당과 호텔이 문을 닫았을 때, 실직한 근로자 중 상당수가 제조업 부문에서 일자리를 찾았습니다. 오래된 기계에 익숙해지려면 훨씬 더 긴 학습 곡선이 필요할 수 있지만 오늘날의 사용자 친화적인 제어 인터페이스와 자동화 기능을 사용하면 학습 곡선이 엄청나게 단축되었습니다.