Home ExOne e Siemens insieme per la stampa 3D industriale 4.0

ExOne e Siemens insieme per la stampa 3D industriale 4.0

ExOne ha annunciato una partnership con Siemens che dovrà andare a vantaggio dei clienti industriali nei settori fonderia, aerospaziale, automobilistico, energetico e in altri mercati.

Il Digital Enterprise Portfolio di Siemens, con software e tecnologie di automazione tra cui MindSphere, sono completamente implementati sulla nuova stampante a sabbia S-Max Pro, che può raggiungere velocità di stampa fino a 135 l/h (18 s layer).

S-Max Pro è stato presentato alla fiera internazionale Gifa International Foundry 2019 presso la Messe Düsseldorf in Germania.

Per John Hartner, Ceo di ExOne, si tratta della “prima stampante 3D industriale a integrare le più recenti tecnologie di controllo, rilevamento e movimento di Siemens e la nuova tecnologia MindSphere, che offrirà ai nostri clienti un nuovo livello di controllo e integrazione dell’impianto“.

Per Karsten Heuser, Vice Presidente di Additive Manufacturing di Siemens Digital Industries, “la nuova stampante 3D S-Max Pro di ExOne dimostra che il software e le soluzioni di automazione perfettamente integrate consentono di ridurre il time-to-market, le prestazioni più elevate e la massima disponibilità“.

Il portafoglio Digital Enterprise di Siemens comprende hardware, software e servizi integrati che supportano Ie stampanti 3D industriali in sabbia e metallo con tecnologia binder-jetting, per sfruttare i vantaggi di Industry 4.0.

Al centro di questo approccio olistico si distingue il Digital Twin, che utilizza un modello di dati condiviso: dal concetto della macchina alla simulazione della macchina, all’ingegneria e alla messa in servizio fino alle operazioni e ai servizi..

L’App ExOne 3D Live gira su MindSphere, sistema operativo IoT basato su cloud aperto di Siemens, per analizzare dati macchina e altre informazioni rilevanti in tempo reale, fornendo la base per decisioni automatiche o tempestive, trasformando i dati in valore.

Ad esempio, ExOne consente all’operatore di identificare le anomalie per migliorare le attività di manutenzione e riparazione in modo da evitare tempi di inattività non programmati.

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