利用高速激光切割系统提高产量

　　生产效率总是有提升空间的。激光切割等新技术已将生产率推向新的高度，但制造商仍可调整这些工作流程，以提高产量。这样做有助于激光切割系统实现更大的价值。激光切割比传统加工更高效。然而，随着下游需求的增加，制造商必须不仅仅局限于采用这种技术，还必须完善实施以获得更大的效益。有几种策略可以提高激光切割的产量。

　　周到的自动化

　　提高激光切割效率最直接的方法就是实现自动化。制造商通过这种方式将一些工序从6 个小时缩短到了2 个小时，因为与人工操作相比，自动化设备工作效率更高，出错更少。

　　值得注意的是，仅靠自动化并不能产生有意义的结果。机器人流程可以更快、更准确地工作，但前提是工作流程必须保持标准化和可预测性。因此，制造商必须优化自动化工段周围的流程，才能发挥这项技术的潜力。

　　在激光加工中，这通常需要确保所有材料在送入自动激光切割系统之前都正确对齐。同样，工人应检查材料是否有缺陷，以免妨碍顺利切割。定期校准自动激光工具也是必要的。

　　人工智能驱动的优化

　　同样，加工车间也可以利用人工智能来完善激光切割的工作流程。许多工厂已经在践行持续改进的精益原则，但通过人工智能实现这些审查的自动化，可以产生更好的效果。

　　人工智能擅长识别大量数据中的微妙趋势。这种精确性意味着，用户可以借助人工智能可以发现制造中遇到的技术瓶颈、容易出错的流程，或其他分析师可能不会注意到的低效率问题。然而，这些自动化流程需要依靠适当的实施才能达到最佳效果。

　　机器学习需要大量高质量的数据才能准确无误，因此制造商必须从现有工作流程中收集尽可能多的数据。物联网（IoT）传感器（85% 的制造企业已经采用）是这些信息的绝佳来源。待数据收集后，关键是用户需要对其进行清理，删除不准确或不完整的记录，以获得更可靠的结果。

　　机器视觉质量控制

　　效率审核是制造商利用人工智能优化激光切割工作流程的一种方法。通过机器视觉质量控制检查跟踪缺陷，也能带来显著改善。

　　机器视觉利用人工智能实时分析视觉数据。使用这些系统自动进行切割后质量控制检查有多个好处。最明显的是，它消除了质量保证通常会造成的瓶颈，因为机器视觉可以以生产速度准确检查项目。

　　机器视觉质量控制的另一大优势是，它能在每次检测中创建数据点。加工车间可以将这些信息与其他人工智能模型一起进行分析，从而发现激光切割缺陷的发展轨迹，揭示今后应优化参数以防止出现类似的缺陷。这种双重人工智能的实施可能会带来高昂的前期成本，但随着时间的推移，所带来的持续效率改进将弥补这些成本。

　　切割前效率

　　围绕激光切割的流程改进也能提高整体效率。其中最有影响的变化是在设计阶段使用CAD 软件取代完全手工的工作流程。现代CAD 工具包含自动功能，可简化设计变更并实时生成模拟结果，从而大幅节省时间。

　　员工培训是另一个重要的目标领域。意外停机的很大一部分原因是人为错误，这些错误甚至会影响自动化工作流程，因为上游错误可能会影响下游处理。花时间对工人进行全面培训，并使用增强现实等技术使流程更加吸引人，可以防止错误发生，从而长期减少停机时间。

　　重组工作流程以尽量减少移动，或使用人工智能寻找更高效的采购方案也会有所帮助。无论具体情况如何，简化上游工作流程都能确保激光切割充分发挥其生产潜力。

　　让高速激光切割系统发挥更大作用

　　对于某些制造商来说，高速激光切割是一种改变游戏规则的工艺。随着越来越多的企业利用这一优势，仅靠激光切割机还不足以保持竞争力。加工车间还必须学会比竞争对手更有效地使用这些工具。

　　任何技术只有在实施过程中才能发挥作用。学会通过类似这些策略来提高产量，将有助于制造商从激光切割机中获得更多收益。他们将认识到更显著的投资回报，并因此实现长期的工艺改进。

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