JP6055620B2 - Automatic programming apparatus and method and machining system - Google Patents
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Description
本発明は、ワーク内に所定の種類の部品の型を配置してブランク加工するためのネスティングの加工プログラムを作成する自動プログラミング装置及びその方法および加工システムに関し、特に、ワークにおける部品配置パターン(シートパターン)の数を少なくすることができ、加工作業に時間が掛かってしまう問題を解決することができるネスティングの加工プログラムを作成する自動プログラミング装置及びその方法および加工システムに関するものである。 The present invention relates to an automatic programming apparatus and method and a machining system for creating a nesting machining program for placing a mold of a predetermined type of component in a workpiece and performing blank machining, and in particular, a component arrangement pattern (sheet) in a workpiece. The present invention relates to an automatic programming apparatus, a method and a machining system for creating a nesting machining program capable of reducing the number of patterns) and solving the problem that the machining work takes time.
一般に、レーザ加工機やパンチプレス等の加工機を有する加工システムにおいては、ワーク内に所定の種類の部品の型を配置してブランク加工するためのネスティングの加工プログラムを自動プログラミング装置で作成し、その加工プログラムに従って加工動作を行う方法が知られている。 In general, in a processing system having a processing machine such as a laser processing machine or a punch press, a processing program for nesting for performing blank processing by placing a mold of a predetermined type of part in a work is created by an automatic programming device, A method of performing a machining operation according to the machining program is known.
そして、従来の加工プログラムの作成では、ワーク内において、部品部分以外の部分が最小になるように歩留まりを優先してネスティングを行う歩留まり優先ネスティングが行われるようになっていた。 In creating a conventional machining program, yield priority nesting is performed in which nesting is performed with priority on yield so that parts other than parts are minimized in a workpiece.
図16は、従来の歩留まり優先ネスティングの例を示す説明図である。 FIG. 16 is an explanatory diagram showing an example of conventional yield priority nesting.
図16(a)に示すように、投入する部品として、部品Aを5個、部品Bを7個、部品Cを7個、部品Dを8個、部品Eを11個、部品Fを8個とした場合、従来の歩留まり優先ネスティングを行うと、順次、部品部分以外の部分が最小になるように歩留まりを優先するため、図16(b)に示すように、ワークWのパターンの種類が5枚で、シート総数が6枚の加工プログラムが作成されることとなる。ここで、従来の歩留まり優先ネスティングでは、歩留まりを上げるため、大きい部品から小さい部品の順で配置し、その結果、似たような種類の異なるシートパターンが出来やすい傾向となり、シートパターンの数が多くなるものであった。 As shown in FIG. 16A, five parts A, seven parts B, seven parts C, eight parts D, eleven parts E, and eight parts F are used as parts to be input. In this case, when the conventional yield priority nesting is performed, the yield is given priority so that the parts other than the parts are sequentially minimized. As shown in FIG. A processing program with a total number of 6 sheets is created. Here, in the conventional yield priority nesting, in order to increase the yield, the large parts are arranged in the order of the small parts, and as a result, similar types of different sheet patterns tend to be formed, and the number of sheet patterns is large. It was.
なお、先行技術文献は該当のものがありませんでした。 There was no prior art document.
しかしながら、上記従来の自動プログラミングによる歩留まり優先ネスティングの場合、シートパターンの数が多くなるため、以下に示すようにレーザ加工機等による加工作業に時間が掛かってしまう問題が生じるものであった。 However, in the case of yield priority nesting by the conventional automatic programming described above, since the number of sheet patterns increases, there arises a problem that it takes time to perform a processing operation by a laser processing machine or the like as described below.
すなわち、図16に示すように、シートパターンの数が多くなり、小さな部品が複数のシートに跨って、しかも不連続に配置される場合があり、そのような場合、その小さな部品の加工が終わるまで、次の工程に移れなかったり、製品単位に部品を纏める作業に時間が掛ってしまう。 That is, as shown in FIG. 16, the number of sheet patterns increases, and small parts may be discontinuously arranged across a plurality of sheets. In such a case, the processing of the small parts ends. Until then, it is not possible to move on to the next process, or it takes time to collect parts in product units.
また、加工機の無人運転に適用しようとした場合、加工機の試運転を行って実加工の確認を行うが、シートパターンの数が多いと、全てのシートパターンを実加工して確認しなければならないため、確認に時間が掛ってしまう。すなわち、例えば、図16に示す場合、全てのシートパターンの枚数である5枚をそれぞれ実加工して確認しなければならなくなり、確認に時間が掛ってしまうものであった。 In addition, when trying to apply to unmanned operation of a processing machine, a trial operation of the processing machine is performed to confirm actual processing. However, if there are a large number of sheet patterns, all sheet patterns must be actually processed and confirmed. Because it does not become, confirmation takes time. That is, for example, in the case shown in FIG. 16, it is necessary to actually process and check five sheets, which are the number of all sheet patterns, and it takes time to check.
また、実加工中に、例えば、部品の吸着搬出を行うために、シート上の部品に修正を行う必要がある場合、シートパターンの数が多いと、修正に時間が掛ってしまう。すなわち、例えば、図16に示す部品Cを修正しようとした場合、シートパターン1a、1b、1cをそれぞれ修正しなければならなくなり、修正に時間が掛ってしまうものであった。
In addition, during actual processing, for example, when it is necessary to correct a component on a sheet in order to suck and carry out the component, if the number of sheet patterns is large, the correction takes time. That is, for example, when the component C shown in FIG. 16 is to be corrected, the
本発明は上述の問題を解決するためのものであり、その特徴は、ワークに対して部品を配置するネスティングを行い、そのネスティングの結果に基づいて加工機による前記ワークの加工を行う加工システムにおいて、前記加工機のネスティングの加工プログラムを作成する自動プログラミング装置であって、
ネスティングの条件およびネスティングに投入する部品の計画情報およびネスティングに使用する前記ワークの情報を入力するための入力手段と、
前記入力手段により入力された前記ネスティングの条件およびネスティングに投入する部品の計画情報およびネスティングに使用する前記ワークの情報に基づいて、前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲内で、同じ部品配置パターンのワーク枚数をできるだけ多くするパターンネスティングを計算し、その計算されたパターンネスティングによって前記部品の配置設定を行うパターンネスティング手段と、を備え、
前記パターンネスティング手段が、
前記部品の占有面積と数との乗数を計算し、その乗算結果が、大きいものから順に優先順位を高く設定し、その優先順位の高い部品から、その商および予測パターン数を算出してパターンネスティングを導き出すパターンネスティング導出手段と、
前記パターンネスティング導出手段によって導き出されたパターンネスティングによるパターンの歩留まりを計算する歩留まり計算手段と、
前記歩留まり計算手段により計算された歩留まりが、前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲内か否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲外と判定されたパターンの部品に対して、歩留まりを優先する歩留まり優先ネスティングを施す歩留まり優先ネスティング手段と、を備えることである。
The present invention is for solving the above-described problems, and is characterized in that in a machining system that performs nesting to place parts on a workpiece and processes the workpiece by a processing machine based on the nesting result. , An automatic programming device for creating a processing program for nesting of the processing machine,
An input means for inputting nesting conditions, plan information of parts to be input to the nesting, and information of the work used for nesting;
Based on the nesting conditions input by the input means, the plan information of the parts to be input to the nesting, and the information of the work to be used for nesting, the same component arrangement within the yield range specified by the nesting conditions A pattern nesting means for calculating a pattern nesting for increasing the number of workpieces of the pattern as much as possible, and for setting the arrangement of the parts by the calculated pattern nesting ,
The pattern nesting means
Pattern nesting by calculating the multiplier of the area occupied by the part and the number of the parts, setting the priority in descending order of the multiplication result, and calculating the quotient and the number of predicted patterns from the part with the highest priority Pattern nesting derivation means for deriving
A yield calculation means for calculating a pattern yield by pattern nesting derived by the pattern nesting derivation means;
Determining means for determining whether the yield calculated by the yield calculating means is within a yield range specified by the nesting condition;
Yield priority nesting means for performing yield priority nesting for giving priority to yield to a part having a pattern determined to be out of the yield range specified by the nesting condition by the determination means .
本発明の他の特徴は、前記ネスティングの条件が、前記ワークの歩留まりを優先する歩留まりネスティングを行うか、前記パターンネスティングを行うか、および前記パターンネスティングを行う場合の歩留まりからなることである。 Another feature of the present invention is that the nesting condition includes a yield nesting that gives priority to the yield of the workpiece, the pattern nesting, and a yield when the pattern nesting is performed .
本発明の他の特徴は、前記部品が、複数種類の部品からなり、その複数種類の部品が複数の所定の形状のワークにネスティングされることである。 Another feature of the present invention is that the component is composed of a plurality of types of components, and the plurality of types of components are nested in a plurality of workpieces having a predetermined shape .
本発明の他の特徴は、前記パターンネスティング手段が、前記ネスティングされた所定の部品が連続するように前記ワークを再配置することである。 Another feature of the present invention is that the pattern nesting means rearranges the workpiece so that the predetermined nested parts are continuous .
本発明の他の特徴は、ワークに対して部品を配置するネスティングを自動プログラミング装置により行い、そのネスティングの結果に基づいて加工機による前記ワークの加工を行う加工システムにおいて、前記加工機のネスティングの加工プログラムを作成する自動プログラミング方法であって、
入力手段により、ネスティングの条件およびネスティングに投入する部品の計画情報およびネスティングに使用する前記ワークの情報を入力する工程と、
パターンネスティング手段により、前記入力手段により入力された前記ネスティングの条件およびネスティングに投入する部品の計画情報およびネスティングに使用する前記ワークの情報に基づいて、前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲内で、同じ部品配置パターンのワーク枚数をできるだけ多くするパターンネスティングを計算し、その計算されたパターンネスティングによって前記部品の配置設定を行う工程と、を備え、
前記部品配置設定工程が、
パターンネスティング導出手段により、前記部品の占有面積と数との乗数を計算し、その乗算結果が、大きいものから順に優先順位を高く設定し、その優先順位の高い部品から、その商および予測パターン数を算出してパターンネスティングを導き出す工程と、
歩留まり計算手段により、前記パターンネスティング導出手段によって導き出されたパターンネスティングによるパターンの歩留まりを計算する工程と、
判定手段により、前記歩留まり計算手段により計算された歩留まりが、前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲内か否かを判定する工程と、
歩留まり優先ネスティング手段により、前記判定手段により前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲外と判定されたパターンの部品に対して、歩留まりを優先する歩留まり優先ネスティングを施す工程と、を備えることである。
Another feature of the present invention is that in a machining system in which nesting for placing parts on a workpiece is performed by an automatic programming device and the workpiece is machined by a machining machine based on a result of the nesting, the nesting of the machining machine is performed. An automatic programming method for creating a machining program,
A step of inputting the nesting conditions, the plan information of the parts to be input to the nesting, and the information of the workpiece used for the nesting by an input means;
Within the yield range specified by the nesting condition based on the nesting condition input by the input means, the plan information of the parts to be input to the nesting, and the workpiece information used for nesting by the pattern nesting means And calculating the pattern nesting to increase the number of workpieces of the same component arrangement pattern as much as possible, and setting the arrangement of the components by the calculated pattern nesting.
The component placement setting step includes
The pattern nesting derivation means calculates the multiplier of the occupied area and the number of the parts, sets the priority higher in descending order of the multiplication results, and calculates the quotient and predicted pattern number from the higher priority parts. To derive pattern nesting by calculating
A step of calculating a pattern yield by pattern nesting derived by the pattern nesting deriving means by a yield calculating means;
A step of determining by the determining means whether or not the yield calculated by the yield calculating means is within a yield range specified by the nesting condition;
And a step of performing yield priority nesting for giving priority to yield to a part having a pattern determined by the determination means to be outside the range of the yield specified by the nesting condition by the yield priority nesting means. .
本発明の他の特徴は、前記ネスティングの条件が、前記ワークの歩留まりを優先する歩留まりネスティングを行うか、前記パターンネスティングを行うか、および前記パターンネスティングを行う場合の歩留まりからなることである。 Another feature of the present invention is that the nesting condition includes a yield nesting that gives priority to the yield of the workpiece, the pattern nesting, and a yield when the pattern nesting is performed .
本発明の他の特徴は、ワークに対して部品を配置するネスティングを行い、そのネスティングの結果に基づいて加工機による前記ワークの加工を行う加工システムにおいて、前記加工機のネスティングの加工プログラムを作成する自動プログラミング装置であって、
ネスティングの条件およびネスティングに投入する部品の計画情報およびネスティングに使用する前記ワークの情報を入力するための入力手段と、
前記入力手段により入力された前記ネスティングの条件およびネスティングに投入する部品の計画情報およびネスティングに使用する前記ワークの情報に基づいて、前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲内で、同じ部品配置パターンのワーク枚数をできるだけ多くするパターンネスティングを計算し、その計算されたパターンネスティングによって前記部品の配置設定を行うパターンネスティング手段と、を備え、
前記パターンネスティング手段が、
所定の計算を行い、その計算結果に基づく優先順位に従った部品から、その商および予測パターン数を算出してパターンネスティングを導き出すパターンネスティング導出手段と、
前記パターンネスティング導出手段によって導き出されたパターンネスティングによるパターンの歩留まりを計算する歩留まり計算手段と、
前記歩留まり計算手段により計算された歩留まりが、前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲内か否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲外と判定されたパターンの部品に対して、歩留まりを優先する歩留まり優先ネスティングを施す歩留まり優先ネスティング手段と、を備えることである。
Another feature of the present invention is that a processing program for nesting of the processing machine is created in a processing system that performs nesting to place parts on the work and processes the work by a processing machine based on a result of the nesting. An automatic programming device that
An input means for inputting nesting conditions, plan information of parts to be input to the nesting, and information of the work used for nesting;
Based on the nesting conditions input by the input means, the plan information of the parts to be input to the nesting, and the information of the work to be used for nesting, the same component arrangement within the yield range specified by the nesting conditions A pattern nesting means for calculating a pattern nesting for increasing the number of workpieces of the pattern as much as possible, and for setting the arrangement of the parts by the calculated pattern nesting,
The pattern nesting means
Pattern nesting deriving means for performing a predetermined calculation and calculating the quotient and the number of predicted patterns from the parts in accordance with the priority order based on the calculation result to derive the pattern nesting;
A yield calculation means for calculating a pattern yield by pattern nesting derived by the pattern nesting derivation means;
Determining means for determining whether the yield calculated by the yield calculating means is within a yield range specified by the nesting condition;
Yield priority nesting means for performing yield priority nesting for giving priority to yield to a part having a pattern determined to be out of the yield range specified by the nesting condition by the determination means .
本発明によれば、ワークのシートパターンの数を少なくすることができ、加工作業に時間が掛かってしまう問題を解決することができるネスティング加工プログラムを作成することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the number of the sheet | seat patterns of a workpiece | work can be decreased, and the nesting processing program which can solve the problem that processing work takes time can be created.
図1は、本発明を実施した加工システムの概略を示す説明図である。なお、本実施形態においては、加工機としてレーザ加工機を例にとって説明するが、パンチプレス等の他の加工機を用いることもできる。 FIG. 1 is an explanatory diagram showing an outline of a machining system embodying the present invention. In the present embodiment, a laser processing machine will be described as an example of the processing machine, but other processing machines such as a punch press may be used.
図1に示すように、この加工システム3は、データベース(記憶手段)5内の製造される部品情報および被加工部材(板材)のデータ等を用いレーザ加工機7の加工プログラムを作成する自動プログラミング装置9を有しており、その自動プログラミング装置9により作成されたネスティングを含む加工プログラムによるNCデータがNC装置11によりドライブデータに変換されてレーザ加工機13へ送られ、そのドライブデータに従ってレーザ加工機13により各所の制御がおこなわれ、被加工部材(板材)のレーザ加工が行われ、所定の部品が製作されるようになっている。なお、上記データベース5内には、加工によって得られる部品形状データおよび被加工部材のデータ等が蓄積されている。
As shown in FIG. 1, this
図2は、図1に示した自動プログラミング装置9の概略構成を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of the
図2に示すように、自動プログラミング装置9は、コンピュータからなり、ROM17およびRAM19が接続されたCPU15を有しており、CPU15には、さらに、キーボードのような入力装置21とデイスプレイのような表示装置23が接続されている。また、上記CPU15に、データベース5が接続されるようになっている。
As shown in FIG. 2, the
そして、この自動プログラミング装置9では、CPU15が、入力装置21よりのオペレータからの指示に従い、データベース11内の部品形状データおよび被加工部材のデータを用いると共に、ROM17よりのコンピュータプログラムに従ってRAM19を用いて、後述するようなレーザ加工機13のネスティングの加工プログラムを作成するようになっている。
In the
次に、図1に示したレーザ加工機13における加工動作および構成について簡単に説明する。
Next, the processing operation and configuration of the
図1に示すレーザ加工機13は、ワーク(被加工部材)Wを戴置する加工テーブル25を有し、該加工テーブル25の両側には、X軸ガイド27A、27Bが設けられている。これら加工テーブル25及びX軸ガイド27A、27Bを跨がって、Y軸方向に延びるキャリッジ29が設けられている。上記キャリッジ29の一方の下部31には、X軸ボールねじ33が螺合し該X軸ボールねじ33はX軸モータMxに結合し、該下部31は、X軸ガイド27Aに滑り結合しており、他方の下部35は、X軸ガイド27Bに滑り結合している。
The
キャリッジ29の上面には、Y軸モータMyで回転するボールねじ37が設けられ、該ボールねじ37には、Y軸スライダ39が螺合し、該Y軸スライダ39には、Z軸モータMzで回転するボールねじ41に螺合した加工ヘッド43が設けられている。
A
この構成により、X軸モータMxを駆動することにより、キャリッジ29をX軸方向へ、Y軸モータMyを駆動することにより、該キャリッジ29上で加工ヘッド43をY軸方向へ、Z軸モータMzを駆動することにより、Y軸スライダ39上で加工ヘッド43をZ軸方向へそれぞれ移動させ、該加工ヘッド43を所定の切断位置に位置決めし、後述するネスティングの加工プログラムに従って加工ヘッド43からレーザ光Lを照射しながら加工ヘッド43を所定の方向に移動させながらワークWを切断加工するようになっている。
With this configuration, by driving the X-axis motor Mx, the
次に、図3〜15図を参照して、図1および図2に示した自動プログラミング装置9のネスティングの加工プログラム作成動作について説明する。
Next, the nesting machining program creation operation of the
図3は、自動プログラミング装置9のネスティングの加工プログラム作成動作を示すフローチャートであり、図4〜15図は、ネスティングの加工プログラム作成動作の説明図である。
FIG. 3 is a flowchart showing the nesting machining program creation operation of the
まず、図3のステップ101において、ネスティング条件が入力される。
First, in
ここでは、オペレータにより、自動プログラミング装置9の入力装置21から、歩留まりネスティングを行うか、パターンネスティングを行うかのネスティング条件が入力され、パターンネスティングを行う場合、そのパターンネスティングにおける歩留まりも入力される。
Here, the operator inputs a nesting condition for performing yield nesting or pattern nesting from the
すなわち、ネスティングの加工プログラム作成状態になると、自動プログラミング装置9の表示装置23に、図4に示すような選択画面が表示され、例示するように、パターンネスティングの歩留まり30%のようにネスティング条件がオペレータにより入力される。
4 is displayed on the
ここで、パターンネスティングとは、従来の歩留まり優先ネスティングとは異なり、指定の歩留まりの範囲内で、同じ部品配置パターンのワーク枚数をできるだけ多くするネスティング方法である。 Here, pattern nesting is a nesting method in which the number of workpieces of the same component arrangement pattern is increased as much as possible within a specified yield range, unlike conventional yield priority nesting.
次に、ステップ103において、ネスティングに投入する部品の計画情報が入力される。
Next, in
ここでは、オペレータにより、自動プログラミング装置9の入力装置21から、ネスティングに投入する部品の種類と数が計画情報として入力される。例えば、図5(図16(a)と同様)に示すように、第1の種類の部品Aが5個、第2の種類の部品Bが7個、第3の種類の部品Cが7個、第4の種類の部品Dが8個、第5の種類の部品Eが11個、第6の種類の部品Fが8個と入力される。なお、各部品の情報は、データベース5より得られる。
Here, the type and number of parts to be input to the nesting are input as plan information from the
次に、ステップ105において、ネスティングに使用する材料(ワーク)の情報が入力される。
Next, in
ここでは、オペレータにより、自動プログラミング装置9の入力装置21から、ネスティングに使用するワークの大きさと数が使用材料情報として入力される。例えば、図6に示すように、所定の大きさのワークWが6枚と入力される。
Here, the operator inputs the size and number of workpieces used for nesting from the
次に、ステップ107において、上記ステップ101〜105で入力された情報から、配置する部品の最適なパターンネスティングが計算され、ステップ109において、計算された最適なパターンネスティングによって部品の配置が設定される。ここで、自動プログラミング装置9は、パターンネスティング手段として機能する。
Next, in
すなわち、まず、部品情報およびワーク情報から、複数の各部品における、占有面積と数との乗数が計算され、その乗算結果が、大きいものから順に優先順位を高く設定する。そして、その優先順位の高い部品から、その商および予測パターン数が算出されて行き、配置する部品の最適なパターンが導き出される。ここで、自動プログラミング装置9は、パターンネスティング導出手段として機能する。
That is, first, the multiplier of the occupied area and the number in each of a plurality of parts is calculated from the part information and the work information, and the priority is set in descending order of the multiplication result. Then, the quotient and the number of predicted patterns are calculated from the parts with high priority, and the optimum pattern of the parts to be arranged is derived. Here, the
以下に、図5に示す部品A〜Fを例に取って、図6に示すワークWへの最適なパターンネスティングの求め方を説明する。 Hereinafter, taking the parts A to F shown in FIG. 5 as an example, how to obtain the optimum pattern nesting on the workpiece W shown in FIG. 6 will be described.
図5に示す部品A〜Fの場合、占有面積と数との乗数結果が最も大きい部品は、部品Aとなるので、部品Aが優先され、部品Aの商が算出される。ここで、商とは、ワークWの面積に対しての部品の面積の除算の結果である。そして、その商が、可能な範囲で一番大きいものが選択される。 In the case of the parts A to F shown in FIG. 5, the part having the largest multiplication result of the occupied area and the number is the part A, so the part A is given priority and the quotient of the part A is calculated. Here, the quotient is the result of dividing the area of the part with respect to the area of the workpiece W. Then, the largest quotient within the possible range is selected.
部品Aの場合、図7に示すように、ワークWの面積に対しての部品Aの面積の除算の結果である商は、可能な範囲で一番大きな値が1となるので、1が選択される。すなわち、ワークWの面積に対して部品Aは、1つしか配置できないので、1が最大となる。 In the case of the part A, as shown in FIG. 7, the quotient that is the result of the division of the area of the part A with respect to the area of the work W is 1 in the possible range, so 1 is selected. Is done. That is, since only one component A can be arranged with respect to the area of the workpiece W, 1 is the maximum.
そして、部品Aの商が1であるので、その予測パターン数は、部品Aの数である5枚となる。 Since the quotient of part A is 1, the number of predicted patterns is five, which is the number of parts A.
次に、部品Aの商が1で予測パターン数が5枚の状態において、次に、優先順位の大きい部品が選択される。ここでは、図5に示すように、部品Bが次に優先順位の大きな部品となるので、部品Bの商および予測パターン数が算出される。 Next, in the state where the quotient of part A is 1 and the number of predicted patterns is 5, the part with the next highest priority is selected. Here, as shown in FIG. 5, since the component B becomes the component with the next highest priority, the quotient of the component B and the number of predicted patterns are calculated.
すなわち、図8に示すように、ワークWに部品Aが配置された状態におけるワークWの空き面積に対しての部品Bの面積の除算の結果である商は、可能な範囲で一番大きな値が1となるので、1が選択される。すなわち、ワークWの空き面積に対して部品Bは、1つしか配置できないので、1が最大となる。 That is, as shown in FIG. 8, the quotient resulting from the division of the area of the part B with respect to the free area of the work W in a state where the part A is arranged on the work W is the largest value in the possible range. Is 1, so 1 is selected. That is, since only one component B can be arranged with respect to the free area of the work W, 1 is the maximum.
そして、部品Bの商が1であるので、その予測パターン数は、部品Bの数である7枚となる。 Since the quotient of part B is 1, the number of predicted patterns is seven, which is the number of parts B.
次に、部品Aの商が1で予測パターン数が5枚および部品Bの商が1で予測パターン数が7枚の状態において、次に、優先順位の大きい部品が選択される。ここでは、図5に示すように、部品Cが次に優先順位の大きな部品となるので、部品Cの商および予測パターン数が算出される。 Next, in the state where the quotient of part A is 1, the number of predicted patterns is 5, and the quotient of part B is 1, and the number of predicted patterns is 7, the part with the next highest priority is selected. Here, as shown in FIG. 5, since the part C becomes the next highest priority part, the quotient of the part C and the number of predicted patterns are calculated.
すなわち、図9に示すように、ワークWに部品A、Bが配置された状態におけるワークWの空き面積に対しての部品Cの面積の除算の結果である商は、可能な範囲で一番大きな値が1となる。 That is, as shown in FIG. 9, the quotient resulting from the division of the area of the part C with respect to the free area of the work W in the state where the parts A and B are arranged on the work W is the highest possible. A large value is 1.
ここで、ワークWに部品A、Bが配置された状態におけるワークWの空き面積に対しての部品Cの面積の除算の結果である商で一番大きな値は2となるが、2を選択した場合、ワークWに部品A、B、Cが配置された状態におけるワークWの空き面積に、部品Cより優先順位の小さな部品D〜Fを配置することが不可能となるので、商として1が選択される。 Here, the largest value of the quotient that is the result of dividing the area of the part C with respect to the free area of the work W when the parts A and B are arranged on the work W is 2, but 2 is selected. In this case, it is impossible to place the parts D to F having a lower priority than the part C in the free area of the work W in the state where the parts A, B, and C are arranged on the work W. Is selected.
そして、部品Cの商が1であるので、その予測パターン数は、部品Cの数である7枚となる。 Since the quotient of part C is 1, the number of predicted patterns is 7 which is the number of parts C.
次に、部品Aの商が1で予測パターン数が5枚および部品Bの商が1で予測パターン数が7枚および部品Cの商が1で予測パターン数が7枚の状態において、次に、優先順位の大きい部品が選択される。ここでは、図5に示すように、部品Dが次に優先順位の大きな部品となるので、部品Dの商および予測パターン数が算出される。 Next, in a state where the quotient of part A is 1, the number of predicted patterns is 5, and the quotient of part B is 1, the number of predicted patterns is 7, and the quotient of part C is 1 and the number of predicted patterns is 7 , A component with a high priority is selected. Here, as shown in FIG. 5, since the part D becomes the next highest priority part, the quotient and the predicted pattern number of the part D are calculated.
すなわち、図10に示すように、ワークWに部品A、B、Cが配置された状態におけるワークWの空き面積に対しての部品Dの面積の除算の結果である商は、可能な範囲で一番大きな値が1となる。 That is, as shown in FIG. 10, the quotient resulting from the division of the area of the part D with respect to the free area of the work W in a state where the parts A, B, and C are arranged on the work W is within a possible range. The largest value is 1.
ここで、ワークWに部品A、B、Cが配置された状態におけるワークWの空き面積に対しての部品Dの面積の除算の結果である商で一番大きな値は2となるが、2を選択した場合、ワークWに部品A、B、Cが配置された状態におけるワークWの空き面積に、部品Dより優先順位の小さな部品E、Fを配置することが不可能となるので、商として1が選択される。 Here, the largest quotient in the quotient obtained by dividing the area of the part D with respect to the free area of the work W in a state where the parts A, B, and C are arranged on the work W is 2. Is selected, it is impossible to place the parts E and F having a lower priority than the part D in the empty area of the work W in the state where the parts A, B and C are arranged on the work W. 1 is selected.
そして、部品Dの商が1であるので、その予測パターン数は、部品Dの数である8枚となる。 Since the quotient of part D is 1, the number of predicted patterns is 8 which is the number of parts D.
次に、部品Aの商が1で予測パターン数が5枚および部品Bの商が1で予測パターン数が7枚および部品Cの商が1で予測パターン数が6枚および部品Dの商が1で予測パターン数が8枚の状態において、次に、優先順位の大きい部品が選択される。ここでは、図5に示すように、部品Eが次に優先順位の大きな部品となるので、部品Eの商および予測パターン数が算出される。 Next, the quotient of part A is 1, the number of predicted patterns is 5, and the quotient of part B is 1, the number of predicted patterns is 7, the quotient of part C is 1, the number of predicted patterns is 6 and the quotient of part D is In the state where the number of predicted patterns is 1 and the number is 1, the component with the next highest priority is selected. Here, as shown in FIG. 5, since the part E becomes the next highest priority part, the quotient of the part E and the number of predicted patterns are calculated.
すなわち、図11に示すように、ワークWに部品A、B、C、Dが配置された状態におけるワークWの空き面積に対しての部品Eの面積の除算の結果である商は、可能な範囲で一番大きな値が1となる。 That is, as shown in FIG. 11, the quotient that is the result of the division of the area of the part E with respect to the free area of the work W when the parts A, B, C, and D are arranged on the work W is possible. The largest value in the range is 1.
ここで、ワークWに部品A、B、C、Dが配置された状態におけるワークWの空き面積に対しての部品Eの面積の除算の結果である商で一番大きな値は4となるが、4を選択した場合、その予測パターン数が2枚となり、部品Eより優先順位の大きい部品A、B、C、Dの最小予測パターン数の6枚より小さくなり、3や2を選択した場合も、その予測パターン数が3枚や4枚となり、部品Eより優先順位の大きい部品A、B、C、Dの最小予測パターン数の6枚より小さくなるので、商として1が選択される。 Here, the largest value of the quotient that is the result of dividing the area of the part E with respect to the free area of the work W in a state where the parts A, B, C, and D are arranged on the work W is 4. When 4 is selected, the number of predicted patterns is 2, which is smaller than the minimum predicted pattern number of parts A, B, C, D having a higher priority than part E, and 3 or 2 is selected. However, the number of predicted patterns is 3 or 4, which is smaller than the minimum predicted pattern number of parts A, B, C, and D having a higher priority than the part E, so 1 is selected as the quotient.
そして、部品Eの商が1であるので、その予測パターン数は、部品Eの数である11枚となる。 Since the quotient of part E is 1, the number of predicted patterns is 11 which is the number of parts E.
次に、部品Aの商が1で予測パターン数が5枚および部品Bの商が1で予測パターン数が7枚および部品Cの商が1で予測パターン数が7枚および部品Dの商が1で予測パターン数が8枚および部品Eの商が1で予測パターン数が11枚の状態において、次に、優先順位の大きい部品が選択される。ここでは、図5に示すように、部品Fが次に優先順位の大きな部品となるので、部品Fの商および予測パターン数が算出される。
Next, the quotient of part A is 1, the number of predicted patterns is 5, and the quotient of part B is 1, the number of predicted patterns is 7, the quotient of part C is 1, the number of predicted patterns is 7 and the quotient of part D is In a state where the number of predicted patterns is 1 and the quotient of part E is 1 and the number of predicted patterns is 11, the part with the next highest priority is selected. Here, as shown in FIG. 5, since the component F becomes the component with the next highest priority, the quotient of the component F and the number of predicted patterns are calculated.
すなわち、図12に示すように、ワークWに部品A、B、C、D、Eが配置された状態におけるワークWの空き面積に対しての部品Fの面積の除算の結果である商は、可能な範囲で一番大きな値が1となる。 That is, as shown in FIG. 12, the quotient obtained as a result of dividing the area of the part F with respect to the free area of the work W in a state where the parts A, B, C, D, and E are arranged on the work W is The largest value in the possible range is 1.
ここで、ワークWに部品A、B、C、D、Eが配置された状態におけるワークWの空き面積に対しての部品Fの面積の除算の結果である商で一番大きな値は4となるが、4を選択した場合、その予測パターン数が2枚となり、部品Fより優先順位の大きい部品A、B、C、D、Eの最小予測パターン数の6枚より小さくなり、3や2を選択した場合も、その予測パターン数が3枚や4枚となり、部品Fより優先順位の大きい部品A、B、C、D、Eの最小予測パターン数の6枚より小さくなるので、商として1が選択される。 Here, the largest quotient of the quotient obtained by dividing the area of the part F with respect to the free area of the work W in a state where the parts A, B, C, D, and E are arranged on the work W is 4. However, if 4 is selected, the number of predicted patterns is 2, which is smaller than the minimum predicted pattern number 6 of parts A, B, C, D, E having a higher priority than the part F, and 3 and 2 Is selected, the number of predicted patterns is three or four, which is smaller than the minimum predicted pattern number of parts A, B, C, D, and E, which has a higher priority than the part F. 1 is selected.
そして、部品Fの商が1であるので、その予測パターン数は、部品Fの数である8枚となる。 Since the quotient of the component F is 1, the number of predicted patterns is eight, which is the number of components F.
そして、上述のように選択された部品A〜Fの商および予測パターン数に基づいてパターンネスティングが計算されると、図13に示すように、部品Eによる最大の予測パターン数である11枚のワークによる5種類のネスティング結果が得られる。 Then, when the pattern nesting is calculated based on the quotients of the parts A to F selected as described above and the number of predicted patterns, as shown in FIG. Five types of nesting results can be obtained.
すなわち、図13に示すように、第1の種類のパターンの5枚は、部品A〜Fを含み、第2の種類のパターンの2枚は、部品B〜Fを含み、第3の種類のパターンの1枚は、部品D〜Fを含み、第4の種類のパターンの3枚は、部品Eを含むように配置設定される。 That is, as shown in FIG. 13, five of the first type patterns include parts A to F, two of the second type patterns include parts B to F, and the third type of patterns. One of the patterns includes parts D to F, and three of the fourth type patterns are arranged and set to include part E.
次に、図13に示すように配置設定された各種類のパターン毎に、部品情報およびワーク情報から、歩留まりが計算され、その各種類の歩留まりが、指定された歩留まりの30%以上か否かが判定される。 Next, as shown in FIG. 13, the yield is calculated from the part information and the work information for each type of pattern set as shown in FIG. 13, and whether each type of yield is 30% or more of the specified yield. Is determined.
すなわち、第1〜第4の種類のパターンのそれぞれについて、ワークWに対する部品の占有率が、70%に達しているか否かが判定される。ここで、自動プログラミング装置9は、判定手段として機能する。
That is, for each of the first to fourth types of patterns, it is determined whether or not the occupancy rate of the part with respect to the workpiece W has reached 70%. Here, the
そして、ワークWに対する部品の占有率が70%に達していない(歩留まりが30%以上である)パターンに対しては、歩留まり優先ネスティングが行われる。 Then, yield priority nesting is performed for a pattern in which the occupation ratio of parts to the workpiece W does not reach 70% (yield is 30% or more).
ここで、図13に示すパターンネスティングの場合、第1の種類のパターンのみが、ワークWに対する部品の占有率が70%に達していると判定され、第2〜第4の種類のパターンが、ワークWに対する部品の占有率が70%に達していないと判定される。 Here, in the case of the pattern nesting shown in FIG. 13, it is determined that only the first type of pattern has reached 70% of the component occupancy with respect to the workpiece W, and the second to fourth types of patterns are It is determined that the occupancy rate of the part with respect to the workpiece W has not reached 70%.
そのため、図14に示すように、第1の種類のパターンの5枚は、そのままの配置とされ、第2〜第4の種類のパターンは、歩留まり優先ネスティングが行われ、1枚のワークWにまとめて配置設定される。このように最適なパターンネスティングが求められ、部品の配置設定が行われる。ここで、自動プログラミング装置9は、歩留まり優先ネスティング手段として機能する。
Therefore, as shown in FIG. 14, five of the first type patterns are arranged as they are, and the second to fourth types of patterns are subjected to the yield priority nesting and are applied to one workpiece W. Placement is set collectively. Thus, optimal pattern nesting is required, and component placement is set. Here, the
なお、上述のように、最適なパターンネスティングによる部品の配置設定が行われた加工プログラムは、NC装置11へ送られ、ネスティングを含む加工プログラムによるNCデータがNC装置11によりドライブデータに変換されてレーザ加工機13へ送られ、そのドライブデータに従ってレーザ加工機13により各所の制御がおこなわれ、被加工部材(板材)のレーザ加工が行われ、前記指定の部品が製作される。
As described above, the machining program in which the component placement setting by the optimum pattern nesting is performed is sent to the
なお、図14に示す例の場合、パターンネスティングを行った結果として、同じ部品を有するワークWが連続するようにネスティングが行われるが、部品の種類と数により、例えば、図15(a)に示すように、部品Xが不連続となるようにワークWが配置されてしまう場合がある。そこで、このような場合、図15(b)に示すように、部品Xが連続するようにワークWを再配置するようにしても良い。 In the case of the example shown in FIG. 14, nesting is performed so that workpieces W having the same parts are continuous as a result of pattern nesting. Depending on the type and number of parts, for example, FIG. As shown, the workpiece W may be arranged such that the part X is discontinuous. Therefore, in such a case, as shown in FIG. 15B, the work W may be rearranged so that the parts X are continuous.
このように本実施形態によれば、パターンネスティングが行われる結果、シートパターンの数を少なくすることができ、以下のような加工作業に時間が掛かってしまう従来の問題を解決することができる。 As described above, according to this embodiment, the number of sheet patterns can be reduced as a result of pattern nesting, and the conventional problem that takes time for the following processing work can be solved.
すなわち、図16に示すように、従来の歩留まり優先ネスティングでは、小さな部品が複数のシートに跨って、しかも不連続に配置される場合があり、そのような場合、その小さな部品の加工が終わるまで、次の工程に移れなかったり、製品単位に部品を纏める作業に時間が掛ってしまう問題や、加工機の無人運転に適用しようとした場合、加工機の試運転を行って実加工の確認を行うが、シートパターンの数が多いと、全てのシートパターンを実加工して確認しなければならないため、確認に時間が掛ってしまう問題や、実加工中に、例えば、部品の吸着搬出を行うために、シート上の部品に修正を行う必要がある場合、シートパターンの数が多いと、修正に時間が掛ってしまう問題が解決される。 That is, as shown in FIG. 16, in the conventional yield priority nesting, small parts may be arranged discontinuously across a plurality of sheets, and in such a case, until the processing of the small parts is completed. If you are unable to move on to the next process or that it takes time to assemble parts into product units, or if you are trying to apply to unmanned operation of a processing machine, perform a trial operation of the processing machine and check the actual machining However, if there are a large number of sheet patterns, all the sheet patterns must be processed and checked, so there is a problem that it takes a long time to check, and for example, parts are sucked and carried out during actual processing. In addition, when it is necessary to correct the parts on the sheet, the problem that the correction takes time is solved if the number of sheet patterns is large.
この発明は前述の発明の実施の形態に限定されることなく、適宜な変更を行うことにより、その他の態様で実施し得るものである。 The present invention is not limited to the embodiments of the invention described above, and can be implemented in other modes by making appropriate modifications.
例えば、上記実施形態では、レーザ加工を例に取って説明したが、本願発明はこれに限定されることなく、パンチ加工にも適用できる。 For example, in the above embodiment, laser processing has been described as an example, but the present invention is not limited to this and can be applied to punch processing.
3…加工システム
5…データベース
7…レーザ加工機
9…自動プログラミング装置
11…NC装置
13…レーザ加工機
15…CPU
17…ROM
19…RAM
21…入力装置
23…表示装置
25…加工テーブル
27A…X軸ガイド
27B…X軸ガイド
29…キャリッジ
31…下部
39…Y軸スライダ
43…加工ヘッド
DESCRIPTION OF
17 ... ROM
19 ... RAM
DESCRIPTION OF
Claims (7)
ネスティングの条件およびネスティングに投入する部品の計画情報およびネスティングに使用する前記ワークの情報を入力するための入力手段と、
前記入力手段により入力された前記ネスティングの条件およびネスティングに投入する部品の計画情報およびネスティングに使用する前記ワークの情報に基づいて、前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲内で、同じ部品配置パターンのワーク枚数をできるだけ多くするパターンネスティングを計算し、その計算されたパターンネスティングによって前記部品の配置設定を行うパターンネスティング手段と、を備え、
前記パターンネスティング手段が、
前記部品の占有面積と数との乗数を計算し、その乗算結果が、大きいものから順に優先順位を高く設定し、その優先順位の高い部品から、その商および予測パターン数を算出してパターンネスティングを導き出すパターンネスティング導出手段と、
前記パターンネスティング導出手段によって導き出されたパターンネスティングによるパターンの歩留まりを計算する歩留まり計算手段と、
前記歩留まり計算手段により計算された歩留まりが、前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲内か否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲外と判定されたパターンの部品に対して、歩留まりを優先する歩留まり優先ネスティングを施す歩留まり優先ネスティング手段と、を備えることを特徴とする自動プログラミング装置。 In a processing system for performing nesting to place parts on a workpiece and processing the workpiece by a processing machine based on a result of the nesting, an automatic programming device for creating a processing program for nesting of the processing machine,
An input means for inputting nesting conditions, plan information of parts to be input to the nesting, and information of the work used for nesting;
Based on the nesting conditions input by the input means, the plan information of the parts to be input to the nesting, and the information of the work to be used for nesting, the same component arrangement within the yield range specified by the nesting conditions A pattern nesting means for calculating a pattern nesting for increasing the number of workpieces of the pattern as much as possible, and for setting the arrangement of the parts by the calculated pattern nesting ,
The pattern nesting means
Pattern nesting by calculating the multiplier of the area occupied by the part and the number of the parts, setting the priority in descending order of the multiplication result, and calculating the quotient and the number of predicted patterns from the part with the highest priority Pattern nesting derivation means for deriving
A yield calculation means for calculating a pattern yield by pattern nesting derived by the pattern nesting derivation means;
Determining means for determining whether the yield calculated by the yield calculating means is within a yield range specified by the nesting condition;
Yield priority nesting means for performing yield priority nesting for giving priority to yield to a part having a pattern determined to be out of the yield range specified by the nesting condition by the determination means. Programming device.
入力手段により、ネスティングの条件およびネスティングに投入する部品の計画情報およびネスティングに使用する前記ワークの情報を入力する工程と、A step of inputting the nesting conditions, the plan information of the parts to be input to the nesting, and the information of the workpiece used for the nesting by an input means;
パターンネスティング手段により、前記入力手段により入力された前記ネスティングの条件およびネスティングに投入する部品の計画情報およびネスティングに使用する前記ワークの情報に基づいて、前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲内で、同じ部品配置パターンのワーク枚数をできるだけ多くするパターンネスティングを計算し、その計算されたパターンネスティングによって前記部品の配置設定を行う工程と、を備え、Within the yield range specified by the nesting condition based on the nesting condition input by the input means, the plan information of the parts to be input to the nesting, and the workpiece information used for nesting by the pattern nesting means And calculating the pattern nesting to increase the number of workpieces of the same component arrangement pattern as much as possible, and setting the arrangement of the components by the calculated pattern nesting.
前記部品配置設定工程が、The component placement setting step includes
パターンネスティング導出手段により、前記部品の占有面積と数との乗数を計算し、その乗算結果が、大きいものから順に優先順位を高く設定し、その優先順位の高い部品から、その商および予測パターン数を算出してパターンネスティングを導き出す工程と、The pattern nesting derivation means calculates the multiplier of the occupied area and the number of the parts, sets the priority higher in descending order of the multiplication results, and calculates the quotient and predicted pattern number from the higher priority parts. To derive pattern nesting by calculating
歩留まり計算手段により、前記パターンネスティング導出手段によって導き出されたパターンネスティングによるパターンの歩留まりを計算する工程と、A step of calculating a pattern yield by pattern nesting derived by the pattern nesting deriving means by a yield calculating means;
判定手段により、前記歩留まり計算手段により計算された歩留まりが、前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲内か否かを判定する工程と、A step of determining by the determining means whether or not the yield calculated by the yield calculating means is within a yield range specified by the nesting condition;
歩留まり優先ネスティング手段により、前記判定手段により前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲外と判定されたパターンの部品に対して、歩留まりを優先する歩留まり優先ネスティングを施す工程と、を備えることを特徴とする自動プログラミング方法。And a step of performing yield priority nesting for giving priority to yield to a part of a pattern determined by the determination means to be out of the range of the yield specified by the nesting condition by the yield priority nesting means. Automatic programming method.
ネスティングの条件およびネスティングに投入する部品の計画情報およびネスティングに使用する前記ワークの情報を入力するための入力手段と、An input means for inputting nesting conditions, plan information of parts to be input to the nesting, and information of the work used for nesting;
前記入力手段により入力された前記ネスティングの条件およびネスティングに投入する部品の計画情報およびネスティングに使用する前記ワークの情報に基づいて、前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲内で、同じ部品配置パターンのワーク枚数をできるだけ多くするパターンネスティングを計算し、その計算されたパターンネスティングによって前記部品の配置設定を行うパターンネスティング手段と、を備え、Based on the nesting conditions input by the input means, the plan information of the parts to be input to the nesting, and the information of the work to be used for nesting, the same component arrangement within the yield range specified by the nesting conditions A pattern nesting means for calculating a pattern nesting for increasing the number of workpieces of the pattern as much as possible, and for setting the arrangement of the parts by the calculated pattern nesting,
前記パターンネスティング手段が、The pattern nesting means
所定の計算を行い、その計算結果に基づく優先順位に従った部品から、その商および予測パターン数を算出してパターンネスティングを導き出すパターンネスティング導出手段と、Pattern nesting deriving means for performing a predetermined calculation and calculating the quotient and the number of predicted patterns from the parts in accordance with the priority order based on the calculation result to derive the pattern nesting;
前記パターンネスティング導出手段によって導き出されたパターンネスティングによるパターンの歩留まりを計算する歩留まり計算手段と、A yield calculation means for calculating a pattern yield by pattern nesting derived by the pattern nesting derivation means;
前記歩留まり計算手段により計算された歩留まりが、前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲内か否かを判定する判定手段と、Determining means for determining whether the yield calculated by the yield calculating means is within a yield range specified by the nesting condition;
前記判定手段により前記ネスティングの条件によって指定された歩留まりの範囲外と判定されたパターンの部品に対して、歩留まりを優先する歩留まり優先ネスティングを施す歩留まり優先ネスティング手段と、を備えることを特徴とする自動プログラミング装置。Yield priority nesting means for performing yield priority nesting for giving priority to yield to a part having a pattern determined to be out of the yield range specified by the nesting condition by the determination means. Programming device.
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