Мы используем файлы cookie, аналогичные технологии и службы отслеживания

На этом веб-сайте мы используем файлы cookie, аналогичные технологии и службы отслеживания (далее «файлы cookie»). Если они используются не только для технически правильного отображения веб-сайта, но и для его улучшения с учетом поведения пользователей (например, с помощью системы Salesforce Pardot) и предоставления содержимого в соответствии с их интересами (например, посредством сервисов LinkedIn Insights, Google Ads), нам требуется ваше согласие. Кроме того, мы интегрируем содержимое сторонних поставщиков (например, систему Microsoft Azure для реализации единого входа), и при этом возможна передача ваших данных в США, которые в этом случае рассматриваются как небезопасная третья страна. Нажимая кнопку «Принять все» вы соглашаетесь как с использованием необязательных файлов cookie, так и с передачей данных в третьи страны. Нажимая кнопку «Отклонить», вы отклоняете использование необязательных файлов cookie. Чтобы решить, какие конкретно файлы cookie вы разрешаете использовать, сделайте выбор в разделе «Сведения». Для получения дополнительной информации, в частности, о ваших правах, см. раздел «Сведения» или нашу Политику конфиденциальности .

Детали

Отклонить

Принять

Ниже вы можете активировать или деактивировать отдельные технологии, которые используются на этом сайте.

Разрешить все

Обязательно

Эти файлы cookie в обязательном порядке необходимы для работы веб-сайта, так как они обеспечивают работу таких основных функций, как навигация по страницам, языковые настройки, параметры использования файлов cookie и доступ к защищенным разделам веб-сайта. Кроме того, файлы cookie этой категории обеспечивают соответствие веб-сайта законодательным требованиям и стандартам безопасности. Вследствие этого вы не можете запретить использование этих файлов cookie на нашем веб-сайте. Для получения информации об этих файлах cookie см. раздел «Подробнее».

Функциональность и персонализация

Эти файлы cookie собирают информацию о ваших привычных действиях во время пользования нашим веб-сайтом и помогают нам улучшить функциональные возможности и привлекательность веб-сайта с учетом ваших предыдущих посещений, вашего местоположения и настроек вашего браузера, чтобы в результате сделать наш веб-сайт более удобным для пользователей. Кроме того, они обеспечивают доступ к инструментам сторонних поставщиков, интегрированных в наш веб-сайт (например, к системе Microsoft Azure для единого входа). При этом возможна передача ваших данных в США, которые в этом случае рассматриваются как небезопасная третья страна. Если вы не примите эти файлы cookie, функции веб-сайта будут доступны для вас лишь в ограниченном виде. Для получения информации об используемых инструментах см. раздел «Подробнее».

Анализ

Эти файлы cookie предназначены для создания базовой статистики использования и пользователей на основе данных о том, каким образом используется наш веб-сайт. Помимо применения файлов cookie ваше согласие также распространяется на последующую обработку данных, включая их передачу в США с помощью применяемых служб, например, системы Salesforce Pardot. Для получения информации об используемых инструментах см. раздел «Подробнее».

Маркетинг и социальные сети

Эти файлы cookie помогают сторонним поставщикам собирать информацию о том, каким образом вы делитесь содержимым нашего веб-сайта в социальных сетях, или предоставляют аналитические данные о поведении пользователей при переходе между платформами социальных сетей или нашими кампаниями в социальных сетях и страницами на нашем собственном веб-сайте (например, посредством сервиса LinkedIn Insights). Кроме того, маркетинговые файлы cookie сторонних поставщиков помогают нам измерять эффективность наших рекламных объявлений на веб-сайтах других владельцев (например, посредством сервиса Google Ads). Мы применяем эти файлы cookie, чтобы оптимизировать для вас пути и методы предоставления нашего содержимого. Используемые сторонние поставщики и платформы социальных сетей могут передавать ваши данные в США, которые в этом случае рассматриваются как небезопасная третья страна. Помимо применения файлов cookie ваше согласие также распространяется на последующую обработку данных, включая вышеописанную передачу данных. Для получения подробной информации о применяемых инструментах и наших страницах в социальных сетях см. раздел «Подробнее».

Подробнее

Сохранить настройки

Впервые процесс покраски автомобиля моделируется прямо в распылительном боксе

Dürr вывел на рынок цифровой симулятор нанесения слоев краски требуемой толщины при покраске автомобилей

Москва, 21.09. 2020 – Равномерная толщина слоев краски – важный фактор качества в сфере заводской покраски автомобилей. До сих пор при выпуске новых моделей требовалось проводить многочисленные тесты, чтобы получить идеальный результат покраски. Dürr разработал первый цифровой симулятор нанесения слоев краски нужной толщины и интегрировал соответствующий модуль в свое ПО для покрасочных роботов. Теперь производители автомобилей смогут моделировать процесс покраски автомобиля непосредственно в распылительном боксе и свести количество испытаний к минимуму. Бета-версия нового модуля DXQ3D.onsite доступна для использования.

При реализации очередного проекта в покрасочном цехе, например, запуске новой модели, нужно максимально точно отладить многочисленные заводские процессы и параметры, чтобы получить требуемую толщину слоя краски в любой точке кузова в ходе производства. На этапе комплексного процесса параметризации кузова проходят тестовую покраску. Цифровой симулятор нанесения слоев краски Dürr дает автопроизводителям возможность виртуально моделировать и оптимизировать этот сложный процесс. «Вам понадобится лишь несколько тест-покрасок, а число испытуемых кузовов сократится не менее чем на 50 %. Наше решение минимизирует затраты на ввод в эксплуатацию, снижает материалоемкость и количество плохо прокрашенных кузовов», – объясняет д-р Ларс Фридрих, президент и генеральный директор по прикладным технологиям компании Dürr Systems AG.

Цель – создание цифрового покрасочного цеха
Внедрение моделирования – важный шаг на пути к созданию цифрового покрасочного цеха. Цель компьютеризации покраски и отладки сопутствующих процессов состоит в том, чтобы сделать производство экономичнее, обеспечить более высокое качество продукции. Но еще до того, как первые прототипы автомобилей пойдут в производство, моделирование даст точные расчеты, которые помогут выявить потенциально проблемные зоны. В заводской покраске таковыми являются сложно доступные детали кузова, например, швы в багажнике.

Смоделировать производство заранее
Новый модуль DXQ3D.onsite основан на трехступенчатой концепции. На первом этапе дается виртуальный расчет количества краски, необходимой для нанесения в любой точке кузова. ПО симулирует производственные процессы на основе идеальных для данных заводских условий паттернов распыления. Паттерны динамически масштабируются по толщине и ширине нанесения слоев краски. На основе этих параметров визуализируется производственный процесс и оценивается, как влияют параметры ширины и расхода краски в процентах на распределение толщины слоев краски.

Чтобы заранее смоделировать реальность на компьютере, программный модуль создает цифровой двойник каждого из ключевых производственных компонентов в виде описывающих его цифровых данных. На их основе программа создает 3D-модель кузова. Это позволяет отсечь не релевантную для покрасочных работ информацию и вводить при необходимости дополнительные производственные данные. Такой подход снизил объем заложенных в программу данных, повысил скорость расчетов и позволил использовать программу на ноутбуке непосредственно в распылительном боксе в ходе производства. После того, как весь массив цифровых данных заложен в ПО, создается виртуальный шаблон распыления по траекториям движения покрасочного робота. Полученный шаблон накладывает друг на друга слои разной толщины и отображает их на 3D-схеме покраски. В результате можно визуализировать различные решения по оптимизации, анализировать и усовершенствовать их.

Предварительно оптимизированные параметры для первого покрасочного испытания
Моделирование с помощью ПО не учитывает конкретные виды красок. Поэтому после виртуальной оптимизации Dürr проводит второй этап работ по моделированию в виде реального покрасочного испытания в своей тестовой лаборатории, в ходе которого используются выбранные клиентом материалы для покраски. Полученные результаты используются на третьем (последнем) этапе, в процессе которого виртуальные параметры, использованные в моделировании, такие как ширина шаблона распыления и процентный расход краски, закладываются в программу краскораспылителя. В рамках такого «перевода» данных результаты реального испытания интегрируются в программу моделирования. После импортирования технологической карты, программа автоматически предложит параметры для распылителя. Затем проводится первая тестовая покраска кузова в реальных условиях с использованием набора предварительно оптимизированных параметров.


Моделирование за считанные минуты
Высокая скорость расчетов, производимых программным модулем, позволяет моделировать толщину покрасочного слоя для целых кузовов и оценивать качество покраски за считанные минуты, причем на обычном ПК, а не на мейнфрейме. «Это позволит легко оценить качество толщины слоя, лучше интерпретировать полученные результаты покрытия и оптимизировать жизненно важные зоны с неоднородной толщиной слоев», – говорит Франк Херре, руководитель отдела разработки прикладных процессов компании Dürr Systems AG, подводя итог преимуществам нового решения.

Модуль производственной симуляции входит в типовой комплект программного обеспечения DXQ3D.onsite для каждого покрасочного робота Dürr. DXQ3D.onsite – это универсальный цифровой инструмент производственного моделирования, с помощью которого можно программировать траектории движения роботов на рабочей станции и параметризировать процессы нанесения краски.

 

  • Real-life results from the Dürr test laboratory are incorporated into the simulation program.

  • The DXQ3D.onsite simulation program quantifies the layer thicknesses and displays them in a color gradient on the body. Layers that are too thick are shown in red, layers that are too thin are shown in blue.

  • The visualization of the simulation shows the critical regions in the layer thickness distribution and enables targeted pre-optimization of the painting process.