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El nuevo sistema permite escanear automáticamente la pieza, identificar agujeros y definir el punto cero sin intervención manual, reduciendo tiempos de preparación y errores en mecanizado.
CMA Machine Tools ha desarrollado un sistema de visión artificial con inteligencia artificial integrado en su centro de mecanizado CNC GRD, orientado a optimizar la preparación de piezas y mejorar la eficiencia en operaciones de taladrado y roscado en entornos industriales.
La solución incorpora un conjunto de cámaras que escanean automáticamente la pieza una vez posicionada sobre mordazas magnéticas, permitiendo identificar con precisión la ubicación de los agujeros sin necesidad de ajustes manuales previos. Este reconocimiento inicial automatiza una de las fases más críticas del proceso de mecanizado, especialmente en aplicaciones donde la repetibilidad y la precisión son factores determinantes.
Tras el escaneo, el sistema realiza una palpación automática que define con exactitud el punto de referencia de mecanizado (punto cero) y el ángulo de rotación de la pieza. De este modo, se garantiza una correcta alineación antes de iniciar las operaciones, reduciendo la dependencia del operario y minimizando posibles desviaciones.
La integración de esta tecnología permite acortar los tiempos de preparación, reducir errores humanos y mejorar la fiabilidad del proceso, factores clave en entornos productivos con altos volúmenes o series medias. Además, contribuye a optimizar la productividad global del centro de mecanizado al eliminar tareas manuales y mejorar la continuidad operativa.
Con esta nueva funcionalidad, el centro CNC GRD amplía sus capacidades dentro del ámbito del mecanizado automatizado, incorporando soluciones propias de la industria 4.0 como la visión artificial y la inteligencia artificial aplicada. El desarrollo responde a la creciente demanda de sistemas más autónomos, capaces de adaptarse a entornos productivos exigentes y de facilitar el trabajo del operario sin comprometer la precisión ni la calidad del mecanizado.
