製造シミュレーションの可能性を解き明かす

効率性の先駆者:製造シミュレーションの可能性を解き明かす

効率的な生産計画のための製造シミュレーション

デジタル製造ソフトウェアによって実現される製造シミュレーションは、仮想環境内で製造方法と手順を概念化し、認証するのに役立ちます。.

製造シミュレーションは、製造システムの物理的なテストに関連する時間と費用を削減します。.

シミュレーションソフトウェアを活用することで、提案された製造システムの有効性を予測し、システム設計において特定された問題に対する代替ソリューションを検討することができます。これにより、メーカーはツールへの投資、生産能力の確保、その他の高価な生産リソースの投入前に複数のシナリオを評価できるようになり、競争優位性を獲得できます。シミュレーションソフトウェアを活用して要件を正確に把握することで、メーカーは生産上の問題を未然に防ぎ、無駄や手戻りを削減することができます。製品ライフサイクルの早い段階で新しい生産方法を検証するだけでなく、既存の設備やプロセスに製造シミュレーションを適用することで、非効率性を特定したり、新しい機器、材料、手順の変更を導入した場合の影響を予測したりすることも可能です。.

製造シミュレーションを活用して、次のように時間と費用を節約します。

スループットと容量計画:

デジタル モデルを使用して、さまざまなシナリオにわたる生産パフォーマンスを正確に予測し、最適化されたリソース割り当てと合理化されたプロセスを実現して、効率を最大限に高めます。.

生産物流と材料の流れ:

生産チェーン全体の材料とリソースの流れをモデル化して、ボトルネックを特定し、ワークフローを合理化し、在庫を最適化して効率とコスト効率を高めます。.

施設のレイアウトとリソースの割り当て:

さまざまなレイアウト構成とリソース割り当てをテストして、スペースの使用率を最適化し、材料の取り扱いを最小限に抑え、リソース効率を高めて、より効率的な運用を実現します。.

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部品製造プロセス:

工作機械と自動化設備を含む付加的および減算的部品製造プロセスをシミュレートして、パフォーマンスを評価し、プログラミングを微調整し、機械の稼働時間を最大化します。.

ロボット工学と自動化プロセス:

ロボットと自動化機器の生産ワークフローへの統合をシミュレートして、機能を評価し、柔軟性を高め、プログラミングを最適化し、展開を迅速化します。.

寸法と製造品質: シミュレーションを使用して製造プロセスを精査および改良し、潜在的な品質問題を特定し、パラメータを最適化し、物理的な製造の前に厳格な品質基準に準拠していることを確認します。

製造シミュレーションアプリケーション

製造シミュレーションアプリケーションは、製品ライフサイクルの早期段階における新しい製造方法の検証だけにとどまりません。既存の設備やプロセスに活用することで、非効率性を特定したり、新しい設備、材料、手順変更の導入による影響を評価したりすることも可能です。シミュレーションがサポートを提供する一般的な製造分野には、以下のようなものがあります。

  • 自動操作と手動操作を網羅した組立ラインの設計とバランス調整。.

  • スループットと容量計画を最適化します。.

  • 輸送管理と施設の再構成または拡張を組み込んだ生産物流と資材の流れを管理します。.

  • 在庫レベル、補充率、バッチ サイズ、生産計画を管理します。.

  • 施設のレイアウト、機器の配置、リソースの割り当てを構成します。.

  • 工作機械やその他の製造設備のプログラミング。.

  • ロボットおよび自動化機器のプログラミング。.

  • 計画時に寸法品質を検証および強化し、製造時に構築品質を確保します。.

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DEPの製造ソリューション:MeshWorks CAE統合

Detroit Engineered Products(DEP)は、MeshWorks CAE統合によって製造業のあり方に革命をもたらし、シミュレーション技術とAI/ML機能を活用した高度なソリューションを提供することで、製品設計と製造の効率性を向上させます。この革新的なアプローチにより、企業は開発プロセスを合理化し、市場投入までの時間を大幅に短縮すると同時に、パフォーマンスと信頼性を向上させることができます。DEPの包括的なCAE(コンピュータ支援エンジニアリング)フレームワークは、設計検証、プロセス最適化、パフォーマンス向上を統合し、潜在的な問題を早期に予測・軽減することを可能にします。これにより、イノベーションサイクルの迅速化が促進され、製品の高品質と信頼性が確保されます。DEPのMeshWorks CAE統合の主な機能には、CAEベースの直接ジオメトリ操作が含まれます。これにより、従来のCADを使用せずにモデルを作成できるほか、実験計画法(DOE)を用いて部品や工具の形状最適化を自動化できます。このプロセスは、構造的な歪みを補正し、スキャンデータから正確なCAEモデルを作成します。DEPは、幅広いソルバーとマルチフィジックス機能、カスタマイズされたワークフロー、アプリケーション固有の自動化プロセスチェーンをサポートし、効率性を高めます。これらの機能により、新規設計の最適化が効率化され、製造部品の歪みが補正され、AIを活用したモーフィングと逆風圧補正によって精度が確保されます。製造ソリューションに対するこの包括的なアプローチは、歪みを最小限に抑え、生産における高精度を確保し、製造プロセスの革新と改善を目指す業界の多様なニーズに効果的に対応します。.