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產(chǎn)品分類
Cassification
產(chǎn)品展示/ Product display
FPC 折彎機(jī)多行業(yè)適配的檢測(cè)與加工利器FPC 折彎機(jī)具備豐富的功能模塊，不僅能對(duì)各類材料進(jìn)行高精度的折彎加工，還擁有全面的測(cè)試模式，如針對(duì)不同行業(yè)需求的特定彎折測(cè)試、溫濕度與振動(dòng)復(fù)合測(cè)試以及基于 AI 算法的預(yù)測(cè)性檢測(cè)等。這些功能使其能夠深度適配新能源、航空航天、汽車零部件等多個(gè)行業(yè)，精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)材料及零部件在模擬使用場(chǎng)景下的問題，為企業(yè)提供優(yōu)化方向，從根本上提升產(chǎn)品品質(zhì)與生產(chǎn)效率。
產(chǎn)品型號(hào)：廠商性質(zhì)：生產(chǎn)廠家更新時(shí)間：2025-03-31訪 問 量：326
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FPC 折彎機(jī)多行業(yè)適配的檢測(cè)與加工利器
新能源行業(yè)適配案例 - 鋰電池殼體折彎優(yōu)化
行業(yè)挑戰(zhàn)：在鋰電池生產(chǎn)中，電池殼體的折彎質(zhì)量直接關(guān)乎電池的安全性與穩(wěn)定性。某鋰電池企業(yè)在生產(chǎn)過程中，頻繁遭遇殼體折彎后出現(xiàn)裂紋的問題，這不僅導(dǎo)致大量產(chǎn)品報(bào)廢，增加生產(chǎn)成本，還對(duì)產(chǎn)品的市場(chǎng)信譽(yù)構(gòu)成嚴(yán)重威脅。
解決方案實(shí)施：該企業(yè)引入 FPC 折彎試驗(yàn)機(jī)，利用其精準(zhǔn)的板材折彎測(cè)試功能。通過對(duì)不同批次、材質(zhì)的板材進(jìn)行細(xì)致的折彎模擬，精準(zhǔn)定位到模具設(shè)計(jì)與折彎工藝參數(shù)不匹配的問題。在發(fā)現(xiàn)問題后，企業(yè)基于測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)模具進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，并優(yōu)化折彎工藝參數(shù)。
成果展示：經(jīng)過調(diào)整，產(chǎn)品的良品率從原本較低的水平迅速提升至 99.8%。這一顯著成果不僅大幅降低了生產(chǎn)成本，還極大地增強(qiáng)了產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，確保了鋰電池產(chǎn)品在安全性能與質(zhì)量穩(wěn)定性方面達(dá)到行業(yè)水平。
FPC 折彎機(jī)多行業(yè)適配的檢測(cè)與加工利器
航空航天領(lǐng)域適配案例 - 新型碳纖維研發(fā)加速
行業(yè)挑戰(zhàn)：航空航天領(lǐng)域?qū)Σ牧闲阅芤蟾?，新型碳纖維材料的研發(fā)周期長且成本高昂。某復(fù)合材料研究院在研發(fā)新型碳纖維過程中，面臨如何在短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確評(píng)估材料在復(fù)雜環(huán)境下性能的難題，傳統(tǒng)測(cè)試手段無法滿足快速迭代研發(fā)的需求。
解決方案實(shí)施：借助 FPC 折彎機(jī)的溫濕度 + 振動(dòng)復(fù)合測(cè)試功能，該研究院模擬出航空航天設(shè)備在高空飛行時(shí)所面臨的溫濕度及強(qiáng)烈振動(dòng)環(huán)境。通過對(duì)新型碳纖維材料進(jìn)行多輪次的復(fù)合環(huán)境測(cè)試，全面獲取材料在不同條件下的性能數(shù)據(jù)。
成果展示：基于這些精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，研究院能夠快速調(diào)整研發(fā)方向，成功將新型碳纖維的研發(fā)周期縮短了 6 個(gè)月。這不僅為企業(yè)節(jié)省了大量的研發(fā)成本，還使該研究院在新型碳纖維材料研發(fā)領(lǐng)域搶占了先機(jī)，為航空航天事業(yè)的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。
汽車線束測(cè)試適配案例 - 端子折彎疲勞隱患預(yù)測(cè)
行業(yè)挑戰(zhàn)：汽車零部件廠商在生產(chǎn)汽車線束時(shí)，端子折彎疲勞問題可能導(dǎo)致線束連接不穩(wěn)定，進(jìn)而引發(fā)汽車故障，召回風(fēng)險(xiǎn)高。某汽車零部件廠商在生產(chǎn)過程中，難以提前察覺端子折彎疲勞隱患，傳統(tǒng)檢測(cè)方法無法滿足對(duì)產(chǎn)品可靠性的嚴(yán)格要求。
解決方案實(shí)施：該廠商運(yùn)用 FPC 折彎機(jī)設(shè)備的 AI 算法預(yù)測(cè)功能。通過收集大量端子折彎數(shù)據(jù)，AI 算法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，建立起精確的端子折彎疲勞預(yù)測(cè)模型。在實(shí)際生產(chǎn)過程中，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)端子折彎數(shù)據(jù)，并與模型進(jìn)行比對(duì)，提前發(fā)現(xiàn)潛在的疲勞隱患。
成果展示：通過 AI 算法預(yù)測(cè)，成功提前發(fā)現(xiàn)端子折彎疲勞隱患，有效減少了 30% 的召回風(fēng)險(xiǎn)。這一成果不僅提升了產(chǎn)品質(zhì)量，還為企業(yè)節(jié)省了因召回帶來的巨額成本，增強(qiáng)了企業(yè)在汽車零部件市場(chǎng)的信譽(yù)與競(jìng)爭(zhēng)力。
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