Като ключово оборудване за надграждане на автоматизацията на текстилната индустрия, тенденцията за развитие на компютърните автоматични машини за рязане на тъкани е тясно свързана с технологичните иновации, търсенето на индустрията и политиката. Следното предоставя систематичен анализ на своите перспективи за развитие от гледна точка на технологиите, пазара, сценариите на приложение и бъдещите предизвикателства:
一. Тенденции в технологичното развитие
1. Дълбока интеграция на интелигентността и AI
-AI Визуално разпознаване: Оптимизиране на способността за разпознаване на текстура чрез алгоритми за дълбоко обучение за подобряване на точността на рязане на различни материали (памук, бельо, синтетични фибри, композитни материали).
-Адаптивно планиране на пътя: Използване на отзиви в реално време за динамично регулиране на пътищата на рязане и намаляване на материалните отпадъци (като намаляване на процента на загуба от 10% до под 3% при рязане на кожа).
-Покритиране на дефекти: AI автоматично идентифицира дефектите на тъканите и ги маркира, за да избегне рязането в дефектни райони.
2. Интеграция на Интернет на нещата (IoT) и индустриален интернет
-Реремотиране на мониторинг и поддръжка на прогнозиране: След като оборудването е свързано към мрежата, може да се извърши мониторинг в реално време на износване на инструмента, натоварване на двигателя и други параметри, за да се предупреди предварително за неизправности (като например прогнозиране на живота на носенето чрез сензори за вибрация).
-Cloud Базирано на базата на производствени данни: Интегрирайте се с MES/ERP системи за оптимизиране на планирането на производството (като автоматично коригиране на приоритетите за рязане въз основа на спешността на поръчката).
3. Модулен и гъвкав дизайн
-Катик система за промяна на инструмента: Поддържа бързо превключване на различни глави на острието (вибриращо острие, лазерно острие, ултразвуково острие), за да отговори на различни нужди (като лазерно рязане за високоточни синтетични влакна).
-Мулти за съвместна работа на машината: Чрез система за управление на клъстера, множество резачки за тъкани могат да си сътрудничат за изпълнение на сложни задачи (като разпределено рязане на тъкани с голям формат).
2. Пазарни фактори на шофиране
1. Нарастващи разходи за труд и недостиг на умения
-Татиционното рязане разчита на квалифицирани работници, но световната текстилна индустрия е изправена пред "недостиг на труд" (като средно годишно увеличение с 8% от разходите за труд за фабрики за облекла по протежение на югоизточния бряг на Китай), а цикълът на възвръщаемост на инвестициите за оборудване за автоматизация е съкратен до 2-3 години.
2. Персонализиране и малки нужди за производство на партиди
-За повишаването на бързата мода и персонализираното персонализиране изисква оборудването да има възможност за бързо промяна на версиите (като например 7- дневният производствен цикъл, принуждаващ фабриките да приемат гъвкави решения за рязане).
3. Политики и натиск върху околната среда
-Целите на „Двойният въглерод“ на Китай и „Двойният въглерод“ на Китай и целите на двойния въглерод насърчават текстилната индустрия за намаляване на отпадъците, а оптимизираният алгоритъм за изхвърляне на автоматични резачки за тъкани може да подобри използването на материали с 5% -15%.
3. Разширяване на сценария на кандидатстване
1. Надграждане на традиционните полета
-Клониране на производство: От единично рязане до интегрирано рязане на оформление на дизайна (като безпроблемна интеграция на софтуера на Kaledo на Lieke с автоматични машини за рязане на тъкани).
-Мом текстил и багаж: Подходящ за рязане на сложни извити повърхности (като извити капаци на дивана и нередовни тъкани за багаж).
2. Проникване в нововъзникващи полета
-Автомотивен интериор: търсенето на високо прецизно рязане на леки материали (въглеродни влакна, микрофибърна кожа) в нови енергийни превозни средства се появи.
-ЗЕМЕДИЧЕСКИ ТЕКСТИЛИ: Изискванията за асептично рязане на хирургични рокли и медицински завеси насърчават популяризирането на затвореното оборудване за автоматизация.
-Аерообщ: Прецизното рязане на композитни материали (като препрегни от въглеродни влакна) разчита на резачки за тъкани с висока твърдост.
4. Основни предизвикателства
1. Баланс между висока точност и висока скорост
-Покомчеността на рязане може да достигне ± 0. 1 мм, но скоростта е бавна; Вибрационният нож има по -бърза скорост (3 0 m/min), но малко по -ниска точност (± 0,5 mm). Как да балансираме двете все още е техническа трудност.
2. Мулти материална адаптивност
-Еластичната тъкан (ликра) е предразположена към деформация, докато покритата тъкан (водоустойчива оксфордска тъкан) е предразположена към адхезия, което изисква разработване на адаптивна система за затягане и динамично управление на напрежението.
3. Първоначален праг на инвестиция
-Цената на оборудването от висок клас варира от 500000 до 2 милиона юана, а малките и средните предприятия са по-склонни да наемат или използват оборудване втора употреба (като например активния пазар на втора употреба за резачки за тъкани Kawakami в Япония).
5. Прогноза за следващите 5-10
1. Ускорение на технологичното сливане на сливане
-Игитален близнак: Оптимизиране на параметрите на рязане чрез виртуална симулация за намаляване на разходите за изпитания и грешки.
-деде Computing: Обработка на данни в реално време от страна на устройството, за да намалите зависимостта от облака (приложимо за фабрики с лоши мрежови условия).
2. Иновации на бизнес модела
-Кута като услуга (CAAS): Зареждане въз основа на зоната за рязане или спестяванията на материали, заместване на традиционните модели за продажби на оборудване.
-Shared Платформа: Регионалните центрове за рязане предоставят услуги при поискване за малки и средни производители (подобно на „облачни фабрики“).
3. Зелена трансформация
-Интеграция за рециклиране на гуми: Автоматична класификация и рециклиране на отпадъци от рязане (като директно топене и гранулиране на парчета от химически влакна).
-Ренергична ефективност на ефективността: Чрез приемането на серво двигатели и регенеративната спирачна технология, консумацията на енергия се намалява с повече от 30%.
