形状特性/加工特性を、CAD・CAM・シミュレーションエンジンによって自動抽出し、対象ワークの類似性を判断することで、過去の経験値に基づいた最適なツールパス生成を支援する自律型の新しいCAM環境を構築します。

あらかじめ加工テンプレートと自動選択ルールを定義しておき、加工データを生成する実際のオペレーションでは対象となるモデルデータと必要最低限の情報を登録するだけで、最適なNCデータと加工指示書が自動生成されます。
テンプレートとルール化によって、煩雑な加工データ生成プロセスの標準化と自動化を推進します。

数値化できる切削ノウハウを”加工テンプレート”に集約し、複数種類のテンプレートから形状特性と加工特性から、対象となるワークを分類し最適なテンプレートを割り当てます。チューニングされたテンプレートによって、パス計算後のマニュアル操作を一切省き、完全な自動化を実現します。
数値化できない切削ノウハウはセンサー、ビッグデータ解析によって仮説検証を繰り返し、暗黙知を形式知に変換していきます。

CAD、CAM、シミュレーションのエンジンを利用して、形状特性や加工特性を抽出し、あらかじめ決められた閾値と条件式によって最適なテンプレートが絞り込まれていきます。
絞り込みが難しい形状においては、シミュレーションをかけた結果から、加工負荷が安定している/加工時間が最も短い/回避動作が少ない、などの情報によって最適解を求めます。

スマート・マシニングのコンセプトが有効なターゲットとして、例えば電極モデルや試作型、簡易金型、ワーキングモデルの削り出し加工などがあげられます。既に人が介在して形状特性/加工特性によって加工方法を標準化している現場で効果を発揮します。

スマート・マシニングのコンセプトが有効なターゲットとして、例えば電極モデルや試作型、簡易金型、ワーキングモデルの削り出し加工などがあげられます。既に人が介在して形状特性/加工特性によって加工方法を標準化している現場で効果を発揮します。