數據加工技術在金屬模具制造中的運用初探

魏嘉伶

摘要：本文針對數據加工技術在金屬模具制造中的應用優勢進行剖析，通過研究數據加工技術在制造前的模擬設計、制造過程中的自動控制、制造后檢查驗收中的具體應用，目的在于提高金屬模具制造水平，推動技術技術模具制造業經濟的快速發展。

關鍵詞：數據加工技術；金屬模具；設計方案

前言：

社會技術水平的快速發展，金屬模具加工的精準度也在不斷提升。將數據加工技術應用到金屬模具制造中，一方面，可以提高企業產品生產的精準度，提升產品質量；另一方面，可以降低企業人力成本投入，提高企業經濟的利潤空間。

一、數據加工技術在金屬模具制造中的應用優勢

第一，提高產品質量。傳統金屬模具制造過程，如果企業想要得到精度較高的金屬模具，需要經過多次計算，并且在生產過程中也需要認真把控每一個制作環節。在實際生產過程中，個人能力的差異容易產生制作誤差，導致成品模具精準度下降。數據加工技術的應用，可以將模具各類數據進行記錄，在生產過程中也會嚴格遵守數據參數進行操作，有效提高了產品的生產質量。第二，豐富產品種類。傳統技術人員在設計新的模具類型時，需要經過多次實驗來完善金屬模具的各項參數，耗費時間較長。數據加工技術的應用，技術人員可以利用互聯網技術對模具各項參數進行修正，根據模擬運行結果，確定金屬模具類型，加快了新模具的制作速度。第三，降低運營成本。企業在生產金屬模具時，是以流水線操作模式進行制作，各流水線上需要配置較多的勞動力執行操作，金屬模具生產成本較高。數據加工技術的應用，可以簡化金屬模具的加工流程，減少企業生產的成本投入。第四，提高員工綜合能力水平。利用數據加工技術進行金屬模具生產時，技術人員不僅需要了解基礎的機械理論知識，熟練掌握數據加工語言，而且技術人員需要熟悉金屬模具加工流程，具備一定的實踐操作能力[1]。

二、數據加工技術在金屬模具制造流程中的具體應用

（一）制造前的模擬設計

數據加工技術在金屬模具制造生產的各個環節都有重要應用，是提升金屬模具制造質量及效率的關鍵技術方法。首先從數據加工技術在模具制造前的應用情況來看，主要可以利用數據加工技術進行模擬設計，精準確定生產技術參數，并對實際加工過程中可能出現的問題進行分析。數據加工技術具體通過對待加工金屬模具進行數字化表征，突出模具加工的特點，進而確定關鍵技術參數，確保工藝設計的合理性。在此階段需要掌握的數據資料主要包括客戶的訂單信息、產品設計資料、模具分析數據、造價信息等。在詳細掌握這些資料的基礎上，還要了解實際生產條件，對相關數據進行綜合分析，盡可能的排除模具制造風險，滿足客戶需求。

在數據加工技術的具體應用過程中，應對金屬模具成型過程進行模擬設計，在相應的質量要求和成本控制條件下，制定可行的工藝設計方案。其中，金屬模具加工質量是在前期模擬設計時需要保障的第一要素，應根據金屬模具實際用途，確定其詳細指標參數，并對工藝技術質量進行嚴格控制，滿足加工精度等方面的要求。可采取數據模型分析方法，將技術參數嵌入到模型屬性中，方便對其進行查看和調整。其次，在金屬模具生產過程中，應重點考慮模具成本要求，準確計算工藝成本，從而保證模具生產的最終效益。應利用數據加工技術對這些方面的數據進行統計和匯總，統一開展數據分析工作，并制定統一的數據規范標準，方便不同部門人員的使用[2]。

（二）制造過程的自動控制

在金屬模具制造生產過程中，可以利用數據加工技術，對其制造過程進行自動化控制，縮小產品間的質量差異，提高金屬模具生產效率。金屬模具制造過程具體包括結構設計、工序規劃和控制、物料購置、零件加工生產、特殊處理、質量檢測和模具裝配等環節。任何一個環節出現問題，都會對金屬模具生產質量產生較大影響。因此，為了確保模具制造過程的順利進行，排除產品質量風險，需要采用數據加工技術，對各個環節可能出現的問題進行動態控制，及時制定有效的調整方案。

具體可采用數據加工技術，通過編程控制，利用信息化系統對金屬模具生產過程進行動態跟蹤。信息系統可以全方位的記錄與產品制造工藝有關的信息數據，并對相關數據進行集中分析，判斷實際生產加工過程中存在的問題。可以利用信息系統對實際工藝參數進行記錄和分析，判斷與設計技術指標之間的差異，如果超出誤差允許范圍，系統會發出警報，并給出具體的故障提示信息，方便管理人員對工藝流程進行調整。此外也可以借助信息管理系統，將金屬模具制造生產中的質量管理、進度管理、成本管理、現場安全管理等方面的工作協調起來，最大化的提升金屬模具制造生產的綜合效益。比如通過協調材料購置和運輸管理，確保原材料的及時供應，從而保證制造過程的連續進行。對于可能威脅到現場生產安全的設備故障問題，也可以通過對設備運行參數、環境溫濕度條件等進行監測，提前發現設備異常運行狀況，避免因設備故障問題引發安全事故。在數據加工技術的應用下，可以保證金屬模具制造過程的系統化進行。

（三）制造后的檢查驗收

金屬模具制造后期的生產環節主要包括模具裝配和質量檢查驗收，在此方面，數據加工技術也有重要應用。在金屬模具制造的后期階段，已經積累了大量的生產數據，各種信息資料種類繁多，加上相關過程記錄數據，如果采用人工方法開展審核和驗收工作，會消耗較長時間，而且難以保證檢查驗收的全面性。利用數據加工技術對復雜的信息數據進行處理，對各類數據進行分析比較，并將實品信息轉化為數字模型，可以方便檢查驗收工作的開展。質量檢查人員可以詳細的審核各種數據記錄結果，了解產品質量水平、成本支出狀況，從而做好最后的檢查驗收工作。在數據加工技術的應用下，能夠有效提升后期的檢查驗收效率，并為檢查結果的可靠性提供保障。

三、結語

綜上所述，數據加工技術在金屬模具制造中有多方面的應用優勢，基于數據技工技術設計金屬模具制造流程，可以為金屬模具制造質量提供保障。通過在各個環節及時開展數據分析和處理工作，提前發現生產工藝中存在的問題，并加以改進，促進金屬模具制造水平的提升。在此情況下，能夠有效降低金屬模具制造風險，提高生產過程的成本效益。

參考文獻

[1]張改卿.數據加工技術在金屬模具制造中的應用[J].世界有色金屬，2018（22）：225-226.

[2]丘友青.數控加工技術在金屬模具制造中的應用[J].世界有色金屬，2017（15）：57+59.

（作者身份證號碼：320283198909072667）