Passende Lösungen
Unsere CAD/CAM-Zuführsysteme für Kleinst- und Kleinteile sind Zuführtechnik von morgen und einzigartig auf der Welt.
Wir bieten Ihnen einen entscheidenden Vorteil in der Entwicklung für eine passende und zuverlässige Lösung. Hierfür greifen wir auf bewährte Antriebstechnik zurück und mit Hilfe von KI und der Simulationssoftware von RNA sind wir außerdem in der Lage einen digitalen Zwilling des Zuführsystems zu generieren und dieses vor Bau der Anlage zu simulieren. Durch diese Kombinationen weisen unsere Zuführsysteme eine hohe Zuverlässigkeit und starke Performance auf. Besonderheit unserer Zuführlösungen:
- Sortiertöpfe aus Polyamid und Aluminium
- Sortiertöpfe aus Polyamid mit FDA-Zulassung
- Bewehrte Antriebstechnik im Bereich Schwing- und Linearförderer
- Breites Komponentenspektrum von Bunkern über Förderbänder bis hin zu Steuergeräten
Volle Reproduzierbarkeit durch CAD/CAM-gestützte Herstellung
Wir sind auf die Entwicklung und CAD/CAM-gestützte Herstellung von Sortiertöpfen aus Polyamid und Aluminium für Kleinst- und Kleinteile spezialisiert. Dadurch sind unsere Zuführsysteme vollständig reproduzierbar und simulierbar. Folglich lassen sich sowohl Sonderlösungen als auch Kleinserien an Zuführanlagen schnell und kostengünstig entwickeln.
Mit Hilfe unserer Simulationssoftware können wir einen digitalen Zwilling des Zuführsystems erstellen und die Funktion der Anlage bereits vor Bau der Anlage verifizieren. Die damit frühzeitige Erkennung von Schwachstellen im System gewährleisten eine sichere und zuverlässige Zuführlösung, verkürzen die Durchlaufzeiten und gewährleisten eine hohe Flexibilität.
Die Vorteile von FSA Zuführsystemen:
Vollständig CAD/CAM konstruiert
CNC-gefräst für volle Reproduzierbarkeit
Digitale Vorversuche durch Simulation des Zuführsystems
Tooling (Sortierstrecke) kann nach Simulation in kürzester Zeit hergestellt werden
Digitaler Zwilling für hundertprozentige Reproduzierbarkeit
KI (Künstliche Intelligenz) für maximale Effizienz
Präzise und einzigartig dank digitaler Technologie
3D (Geometric) Deep Learning für die Entwicklung von Sortierstrecken
