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智慧製造

智慧製造:AI 動態路徑最佳化如何提升 30% 產能

2026-06-12 · 米德奈技術團隊
智慧製造:AI 動態路徑最佳化如何提升 30% 產能

產能不只看功率

很多人以為雷射切割的產能只取決於功率與切速,實際上,路徑規劃對單位時間產出的影響同樣巨大。以下幾項最佳化,累積起來常能帶來 20–30% 的產能提升。

一、壓縮空跑(Rapid Traverse)

切割頭在不同輪廓間的移動不產出價值。AI 依零件佈局重排切割順序,縮短移動總距離與抬頭/下探次數。

二、共邊切割(Common-Line Cutting)

相鄰零件共用一條切割線,一刀同時完成兩件的邊,減少切割總長度與穿孔數,對薄板量產效果顯著。

三、穿孔策略與微接(Micro-joints)

  • 厚板採漸進穿孔,降低噴濺與穿孔時間
  • 以微接固定零件避免翻件、撞頭,減少停機

四、飛行切割與資料回饋

陣列小孔採飛行切割(on-the-fly)不停機連續加工;並將每批次的實際參數回饋參數庫,讓下次同料號自動套用最佳解。

最佳化項目主要效益
空跑重排移動時間 ↓
共邊切割切割長度 / 穿孔 ↓
飛行切割連續加工、稼動率 ↑
米德奈自研排版與 AI 路徑引擎,將上述策略整合於同一工作流程,讓既有機台不必加大功率,也能實質提升日產能。
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