借助传感器技术与数据，实现高效、可靠的加工
滑动主轴箱式自动车床线性刀库后方，用于检测刀具磨损的摄像头
多年来，Blaser Swisslube 持续研发金属加工液，其产品已广泛应用于全球各类加工工艺。通过将基础研究、自有技术中心与应用导向型开发相结合，公司能够针对真实生产环境定制匹配的解决方案。
其核心在于全面理解加工全过程，即机床、刀具、材料、加工参数与金属加工液之间的相互作用。为精确记录并深入理解这些复杂的相互作用，Blaser Swisslube 采用传感器技术以及数字化的数据采集与分析手段。
在机床层面，系统实时记录主轴负载、各轴位置以及宏观变量数据。此外，多点布置的振动传感器可测量 10Hz 至 10kHz 范围内的振动信号，非常适合用于检测诸如料库中棒材的跳动、加工过程中的颤振现象以及切削力变化。压力、流量与温度传感器用于监控冷却润滑液的供给状态，而空气质量传感器则对机床环境中的油雾浓度进行量化监测。
自动化磨损测量
光学磨损测量是 Blaser Swisslube 的一项自主研发技术：通过摄像头自动采集刀具图像，无需人工中断加工或拆卸刀具，即可测量刀具磨损带宽度。
海量数据让加工全过程清晰可见。。基于数据的分析能够在早期识别加工行为中极其细微的变化，这是实现可重复、具成本效益的测试及稳定批量生产工艺的关键一步。
从测量数据到工艺优化
通过对数据的系统分析，可对不同切削油的性能进行精准对比。例如，在无铅黄铜合金的车削加工中，测试结果表明：在 1000 分钟的有效切削时间内，未出现显著刀具磨损 (vB <0.02 mm)，切削力保持稳定，表面质量一致，尺寸精度达到微米级。稳定的加工过程不仅验证了所用切削油卓越的润滑与冷却性能，也充分体现了其在工艺可靠性和表面质量方面的贡献
在职业安全与可持续性方面，同样可以通过测量数据加以验证。在一项磨削实验中，空气质量传感器对油雾浓度进行了量化监测。通过调整基础油中的防雾添加剂，油雾浓度最高可降低 15 倍。这不仅显著降低了健康风险和火灾隐患，也明显改善了作业环境。
LNS 棒料送料机料仓内的振动传感器
智能数据管理
大量传感器数据通过 Microsoft Azure IoT Stack 进行采集并实现实时分析，一旦超过预设阈值，实验便可自动安全中止。此外，借助 Power BI 构建的可视化仪表盘，可直观呈现当前工艺状态，并突出显示趋势、异常及潜在的优化空间。
可量化的附加价值
借助现代传感器技术，Blaser Swisslube 能够以客观数据验证其高性能切削油的实际效能与附加价值。工艺知识、数据驱动的分析以及实践验证方法相结合，为加工过程的持续优化奠定了基础——实现生产效率的最大化、高度的工艺可靠性，以及可量化的客户收益。