Die neuesten Features im Überblick

ginero 3.1 Release

ginero ist ein Plugin für Process Simulate für die Planung und virtuelle Validierung von Multiroboterzellen. Mit dem neuesten Release wurde die Komplexität für Anlagenplanerinnen noch einmal deutlich reduziert.

Setup-Ansicht

Eine neue Konfigurationsoberfläche bietet erweiterte Sequenzeinstellungen und ermöglicht das flexible Anpassen von Interferenzvolumia für die Kollisionsaufzeichnung. Es besteht weiterhin die Möglichkeit automatisiert alle Interferenzvolumina für eine Sequenz zu erstellen, doch können Interferenzvolumina nun auch über einfaches Anklicken hinzugefügt oder ausgelassen werden.

Detail-Ansicht

Durch einfaches Anklicken von Interferenzzonen, Signalen und Operationen im Gantt-Diagramm öffnet sich die neue Detail-Ansicht, die weitere Informationen und Aktionen bereitstellt. Mit Hilfe dieser Ansicht können beispielsweise Roboter zu den ausgewählten Interferenzzonen oder Operationen bewegt werden, dass die Suche nach Kollisionen in einer Operation deutlich vereinfacht.

Signalmatrix & Excel-Export

Alle Robotersignale und deren Ein- und Ausgänge werden in einer neuen Signalmatrix abgebildet, die Signale zwischen Robotern übersichtlich darstellt. Sowohl die automatische Dokumentation als auch die Signalmatrix sind als Excel-Export verfügbar und sind somit auch nachträglich anpassbar.

Fortgeschrittene Anwendungen

Zusätzliche Kontextmenüeinträge bieten Unterstützung für fortgeschrittene Anwendungsfälle, wie das absichtliche Ignorieren von Interferenzzonen oder die Verwaltung von Operationsgruppen.

Installation & Dokumentation

Die Installation sowie die Dokumentation sind mehrsprachig verfügbar. Die Dokumentation kann nun auch online direkt aus der Software für die aktuelle Sprache aufgerufen werden.

Alle Infos zu ginero finden Sie hier!

Anlagenplanerinnen aufgepasst!

Wir wissen, wie iterativ und mühsam der Planungsprozess rund um Roboterbahnen ist, damit Zyklusintervalle fehlerfrei eingehalten werden können. Wenn Sie ginero noch nicht kennen, nutzen Sie die Gelegenheit für eine kostenfreie Demo.

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KI-gestützte Anwendung für Schweißbarkeitsprüfung

Die Prüfung der Schweißbarkeit von Mehrblechverbindungen – beispielsweise Dreifachverbindungen – ist eine wichtige technische Voraussetzung für die Herstellung von Karosserien. Bisher erfolgte diese Prüfung hauptsächlich experimentell. In diesem Artikel erfahren Sie, wie ein speziell entwickeltes Machine-Learning-Modell zur Vorhersage der Schweißbarkeit von Mehrblechverbindungen eingesetzt wird und den experimentellen Prüfaufwand somit erheblich reduziert.