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Wenn man sich mit dem Thema der additiven Fertigung befasst, stößt man auf verschiedene Prozesstypen und Entwicklungsstufen.
Einige sind bereits hochentwickelt, bei anderen fehlen noch die Instrumente, die die Zuverlässigkeit des Prozesses gewährleisten.
Die größte Herausforderung bei der FDM-Technologie ist es, dem Bediener die Arbeit zu erleichtern, wenn er unterschiedliche Materialien in unterschiedlichen Maschinen verwendet.
Wir konzentrieren uns auf das Machine Learning und die künstliche Intelligenz, um die Prozesse prädiktiv zu machen und die kritischen Parameter wie die Haftungstemperatur oder den Massenstrom korrekt zu verwalten.

Der Markt der Küchenarbeitsplatten wächst konstant als direktes Ergebnis der immer größeren Anzahl an Materialoptionen, aus denen die Verbraucher auswählen können.

Im Laufe der Jahre haben sich die Schneide- und Profiliersysteme zu intelligenten und komplett automatisierten Bearbeitungszentren weiterentwickelt, die bei mittelgroßen und großen Herstellern sehr beliebt sind.

Die Rentabilität einer technologischen Lösung hängt sowohl vom Kaufpreis ab, als auch vom Wert, den die Maschine in den Produktionsprozess einbringt.

Breton empfiehlt 10 Key Performance Indikatoren, die es erlauben, den tatsächlichen Wert einer Schneidetechnologie für das Unternehmen zu ermitteln.

Breton erläutert, wie man zu einem smarten Hersteller von Küchenarbeitsplatten wird, der einen Gesamtüberblick über das Projekt hat und in der Lage ist, das Schnittbild auf den Millimeter genau zu berechnen, Verschwendung zu reduzieren und die Kundenanforderungen zu erfüllen.