展会
大湾区工业博览会(DMP)展会时间:2020年11月24～27日展出地点:深圳国际会展中心(宝安)主办单位:讯通展览公司广东讯展会议展览有限公司上海讯展会议展览有限公司东莞讯通会议展览有限公司深圳讯通展览有限公司ITES 2021深圳国际工业制造技术展览会展会时间:2021年3月30～4月2日展出地点:深圳国际会展中心(宝安新馆)主办单位:深圳市环悦会议展览有限公司深圳市协广会议展览有限公司
数字
新增利润最多的行业是汽车制造业191.0万辆乘用车市场信息联席会发布的数据显示,9月份我国乘用车市场零售销量达到191.0万辆,同比增长7.3%,连续三个月保持8%左右的较高增速。电动汽车开发及生产投入将持续增加3000亿美元在未来5～10年内,汽车制造商在电动汽车的开发和生产领域的投资将超过3000亿美元。其中,近一半的投资将发生在中国,这指标表明,汽车行业一致认为中国将会是行业需求增长的关键。
创新成型磨技术助力高效磨齿
伴随着材料技术的发展,齿轮的材料特性也逐渐提高,往抗冲击性强、延展性好及耐磨性高等方向逐步提高,与此同时对于磨削的要求也越来越高。为此,圣戈班诺顿砂轮提供了整套的成型磨齿解决方案。齿轮成型磨是齿轮加工中一项常规并重要的工序,其决定了齿轮最终表面质量及精度。众所周知,齿轮磨削有很多种方式,如成型磨、蜗杆磨、伞齿磨、强力绗磨等,其中成型磨主要是针对大模数齿轮,其原理为成形法——用与被切齿轮齿槽形状相符的成形刀具切出齿形。
智能制造+工业互联网加速数字化转型
基于互联网和云技术,将现代制造技术和智能制造技术全面集成,根据产业创新特点打造了"海克斯康工业互联网云平台",此平台是智能制造与互联网+的全面融合,全面实现了端到端,业务到业务,数据到数据的互联整合。2019年4月19日的巴黎圣母院大火,引发全球数亿人的惋惜和心痛。当晚,一则微信传遍朋友圈——"别担心,这一技术成巴黎圣母院复原关键"。讲的是在2015年,人们已经通过激光扫描技术所生成的数十亿数据,将巴黎圣母院的全景和内部结构完整保留下来了,可用于复原大教堂的每一个细节(图1)…
精密机床制造商必备的校准工具
厦门大金多年来一直对机床质量有严格的管控,他们最先选用雷尼绍XK10激光校准仪以此提升整体检测效率,以及有效降低人工成本。一台精密数控机床从铸件、零件加工、组装到成型等每个阶段都需要进行检测和校准,以确保机床的整体精度。目前业界厂商通过激光校准设备如激光干涉仪,对完成组装后的机床进行校正和补偿早已不是什么新鲜的事,而且逐渐成为标准配备。不过在机床的组装过程中,大部份厂商仍然通过大理石方尺和千分表等传统工具进行检测。
五轴加工中心在大型部件加工领域的优势
正当Metalcraft公司面临对灵活性和功能性要求更高的项目压力时,其用于大型部件加工的老式铣床发生了故障。从Toyoda公司购买的两台五轴HMC成为让Metalcraft公司顺应制造业时代潮流发展的关键一步。Metalcraft公司在西本德的工厂占地面积达230000ft²（1 ft²=0.093 m²）,主要为OEM客户提供大型焊接和制造服务,包括John Deere、Oshkosh Truck、Lockheed Martin和Caterpillar。随着大型部件合同的…
影响深孔钻的5条规则
通过谨慎的方法,现代化思维,离线预设以及加强对冷却液和切屑的处理,我们可以充分挖掘最新尖端可换钻头在CNC深孔加工中的潜力。"在钻孔加工中,客户通常希望能够一次加工成型,但事实上钻头是一种比较粗糙的工具," Allied公司的产品经理Salvatore DeLuca说道,"加工后的尺寸总是超出规定范围。"尽管如此,DeLuca认为人们对尖端可换钻头仍抱有很高的期望。只要应用得当,这种钻头可以保证加工出的孔又直又光滑,完全不需要使用专门的精整工具进行二次加工(图1)。
瑞士机床与五轴铣床
采用旋转式B轴的瑞士机床使这家工厂能够在无人值守的情况下完成所有部件的加工作业,也让原本空置的五轴加工中心重新发挥作用。图1所示的复杂医疗部件是Challenge Machine公司考虑购买一款带可编程旋转B轴和活动刀塔的瑞士机床的原因。这家位于明尼苏达州布莱恩的车间通过了ISO 13485认证,能够使用两台CNC机床生产出膝关节置换手术所需的可植入医用级聚醚酮(PEEK)部件。其中一台五轴机床负责部件铣削,
通过微加工弥补手工技艺的不足
在模具制造领域身经百战的R&D Manufacturing公司正面临被珠宝行业淘汰的窘境。为此,公司找到了一个使用Datron Neo微铣床代替手工制作的解决方案。表面上,R&D Manufacturing公司与美国任何一家员工人数超过100人的航空航天或汽车、金属制品设计和生产制造商并无差别。但是,该公司的合作品牌包括蒂芙尼、Bryan Anthonys等大品牌,每年的订单量高达一百万件。除此之外,公司也有些小型客户,比如有些艺术家会带来他们新的设计理念,请公司帮忙加工25…
雷厉风行应对风力发电机的测试挑战
作为一种举世公认的清洁可再生能源,风能的利用越来越受到世界各国的重视。中国的风能储量很大、分布面广,仅陆地上的风能储量就有约2.53亿k W。近年来,在国家政策的大力扶持下,风电设备制造业进入了黄金期,尤其是在国内的能源供需矛盾问题越来越严重和电力需求上升的情况下,风电产业得到迅速发展。
风电变流器与英威腾UPS一拍即合
近日,英威腾电源获选为新疆木垒哈萨克自治县100 MW风电控制电源改造项目提供产品及服务。英威腾电源小功率段产品HT1102L UPS产品,以其高可靠性、高效能的优良品质,保障了风电系统持续稳定运行。木垒哈萨克自治县位于天山北麓,准噶尔盆地东南缘,地处北疆温带荒漠,古丝绸之路新北道,这里年平均气温5～6℃,冬季长而偏暖,夏季短而偏凉。在凌冽严寒、狂风大作的极端环境下,英威腾HT1102L电源产品配备到了风力发电的关键环节——风电变流器,保障电压跌落时系统具有不间断运行能力。
万可控制器——风力发电避免鸟类撞击的秘密武器
风电运营商的目标是优化停机时间并增加收益。然而,天空中有飞行类动物出没的地方便存在造成昂贵停机时间的风险——为此,Senvion正在考虑做出改变。在万可的帮助下,风力涡轮机制造商为运营商应对"蝙蝠保护"等变化情况提供了更具灵活性的选择。
综合能源和智慧能源成发展方向
风电作为一种绿色能源,是全球绿色低碳转型的重要方向。经过30年发展,已成为推动全球能源转型的重要力量。特别是2020年以来,在新冠肺炎疫情席卷全球的背景下,我国风电开发依然保持着"稳步扩大"的态势,装机规模不断增长。今年1～8月,我国风电新增并网容量超过1000万k W,总装机超过2.2亿k W,稳居全球第一。与此同时,我国风电利用水平进一步提升,
中国风电发展将进入“倍速”阶段
2019年,中国风电新增装机10 916台,新增装机容量2678.5万千瓦,同比增长26.7%;截至2019年底,全国累计装机13.5万多台,累计装机容量约2.36亿k W,同比增长12.8%,中国风电装机规模继续保持稳步增长态势。
展会
PTC ASIA 2020亚洲国际动力传动与控制技术展览会展会时间:2020年11月3～6日展会地点:上海新国际博览中心主办单位:汉诺威米兰展览(上海)有限公司BAUMA CHINA 2020上海国际工程机械、建材机械、矿山机械、工程车辆及设备博览会展会时间:2020年11月24～27日展会地点:上海新国际博览中心主办单位:慕尼黑展览(上海)有限公司
数字
27.2 GW2019全球海上风电累计装机容量达27.2 GW根据世界海上风电论坛WFO)发布的数据显示,截至2019年底,全球已投运海上风电场共有146个,累计装机容量达到27.2 GW,同比增长23.4%。综合来看,全球海上风电市场运行较为稳健,保持持续增长态势。
成功应对危机
尽管普遍遭受挫折,但创新之路不改。从最近几个月来看,汽车行业危机和疫情肆虐都未能打垮中型企业。本文中我们汇总了一些充满希望的例子,危机之后继续保持迅速决策、跨境运营以及从创意到产品的快速转化。PIA Automation公司在疫情期间的情况与其他众多机械制造商别无二致,PIA Automation Holding有限公司首席销售官Thomas Ernst说:"受汽车行业的影响,订单出现下降,新型冠状病毒不是首要原因,但也加剧了这一趋势。"
机器和设备制造中的标识
工业标识的重要性在日常生产运行中常常会被低估,但不管是因为标准的强制性要求,还是为了显著降低成本,组织标识时都应该采取系统化的方式。工业标识往往被认为是烦人的琐事,因此在管理中很少被关注,但其实电缆标识和铭牌、前挡板、危险标牌以及其他标识是工业生产中必不可少的交流工具,它们充当了机器与人之间的信息桥梁,在工业4.0的背景下,它们很大程度上也是机器与机器之间的沟通纽带,如果没有标识,所有生产都将混乱无章。
在危机中寻找破局之道
新型冠状病毒大流行导致许多企业的供应链中断,不过在危机挑战中人们也能汲取经验教训,为建立更具弹性的供应链奠定基础。继2020年3月份德国采取大规模的限制措施之后,首个宽松政策于4月底推出,并持续到5月。我们虽然尚未在社会和经济方面恢复常态,但也在一步步回归日常生活。这种情况究竟会到什么程度、将维持多久以及是否会出现第二波疫情目前尚未可知,但无论如何都对经济发展有好处。
人工智能让机器人大有作为
人工智能算法在工业环境中大有可为,因为未来的生产要求已经远远超越了如今机器人重复性的工作。在日常生活的诸多领域中,人工智能已为传统方法难以解决的问题提供了出色的解决方案,其中包括图像和语音识别或信用卡安全付款等。在工业环境中,人工智能同样能够根据模板搜索数据,帮助人和机器人进行决策。到目前为止,机器人主要用于重复性工作,它们以稳定的高精度和重复性执行任务,而未来的生产要求越来越复杂,作为人工智能的一部分,机器学习能够使机器人系统更适合灵活制造,为此需要分析数据、找出相关性并从…