קוקטייל up2parts עבור גיבסCAM מרכז ומבנה נתוני ייצור, ומאפשר ייצור מונחה בינה מלאכותית באמצעות ויזואליזציה משופרת וחילוץ אוטומטי של סובלנות לתהליכי ייצור יעילים.
מערכות בינה מלאכותית משגשגות על נתונים מובנים ומקונטקסטים. בייצור, נפח הנתונים אינו האתגר—נתונים קיימים בכל מקום. הבעיה האמיתית היא שהם מפוזרים, מבודדים, ורובם לא מובנים.
קוקטייל up2parts פותר זאת על ידי פעולה כנקודת כניסה מרכזית לכל הנתונים הקשורים לייצור, והפיכת מידע מפוזר ליסוד דיגיטלי מובנה, נגיש וניתן לשימוש חוזר לייצור מונחה בינה מלאכותית.
עם הארכיטקטורה היעילה במשאבים שלה, קוקטייל up2parts מרכז ומארגן נתוני ייצור ומ makes them available across departments—from engineering and planning to production and CAM.
הצופה CAD המובנה מספק ממשק ברור ואינטואיטיבי וניתן להשתמש בו ישירות על בקרי מכונות, ומביא מידע קריטי בדיוק היכן שהוא נדרש.
הצופה up2parts הוא יותר מוויזואליזציה—זהו כלי יעילות לכל הארגון הייצורי.
כל הנתונים הרלוונטיים לייצור זמינים בסביבה אחת ברורה ומובנית.
סובלנות היא קריטית לפונקציונליות של רכיבים. הכלי PMI האינטואיטיבי מאפשר למשתמשים להוסיף בקלות מידע ייצור ישירות למודל התלת-ממדי, כולל:
זה הופך גיאומטריה טהורה לנתוני ייצור מוכנים לפונקציה.
אחד ההדגשים המרכזיים הוא חילוץ אוטומטי של סובלנות משרטוטים טכניים.
סובלנויות אלו נשמרות בפורמט מובנה ישירות על החלק, והופכות מודלים תלת-ממדיים פשוטים למודלים דיגיטליים מוגדרים לחלוטין בסובלנות.
נתוני הסובלנות המובנים יכולים לשמש מחדש עבור:
קוקטייל up2parts הופך נתוני ייצור מפוזרים לאינטליגנציה מובנית, ניתנת לשימוש חוזר—ושם את היסוד לייצור יעיל, שקוף ומופעל על ידי בינה מלאכותית.
