新能源行業適配案例 - 鋰電池殼體折彎優化
行業挑戰：在鋰電池生產中，電池殼體的折彎質量直接關乎電池的安全性與穩定性。某鋰電池企業在生產過程中，頻繁遭遇殼體折彎后出現裂紋的問題，這不僅導致大量產品報廢，增加生產成本，還對產品的市場信譽構成嚴重威脅。
解決方案實施：該企業引入 FPC 折彎試驗機，利用其精準的板材折彎測試功能。通過對不同批次、材質的板材進行細致的折彎模擬，精準定位到模具設計與折彎工藝參數不匹配的問題。在發現問題后，企業基于測試數據對模具進行重新設計，并優化折彎工藝參數。
成果展示：經過調整，產品的良品率從原本較低的水平迅速提升至 99.8%。這一顯著成果不僅大幅降低了生產成本，還極大地增強了產品的市場競爭力，確保了鋰電池產品在安全性能與質量穩定性方面達到行業水平。
航空航天領域適配案例 - 新型碳纖維研發加速
行業挑戰：航空航天領域對材料性能要求高，新型碳纖維材料的研發周期長且成本高昂。某復合材料研究院在研發新型碳纖維過程中，面臨如何在短時間內準確評估材料在復雜環境下性能的難題，傳統測試手段無法滿足快速迭代研發的需求。
解決方案實施：借助 FPC 折彎機的溫濕度 + 振動復合測試功能，該研究院模擬出航空航天設備在高空飛行時所面臨的溫濕度及強烈振動環境。通過對新型碳纖維材料進行多輪次的復合環境測試，全面獲取材料在不同條件下的性能數據。
成果展示：基于這些精準的數據，研究院能夠快速調整研發方向，成功將新型碳纖維的研發周期縮短了 6 個月。這不僅為企業節省了大量的研發成本，還使該研究院在新型碳纖維材料研發領域搶占了先機，為航空航天事業的發展提供了強有力的技術支持。
汽車線束測試適配案例 - 端子折彎疲勞隱患預測
行業挑戰：汽車零部件廠商在生產汽車線束時，端子折彎疲勞問題可能導致線束連接不穩定，進而引發汽車故障，召回風險高。某汽車零部件廠商在生產過程中，難以提前察覺端子折彎疲勞隱患，傳統檢測方法無法滿足對產品可靠性的嚴格要求。
解決方案實施：該廠商運用 FPC 折彎機設備的 AI 算法預測功能。通過收集大量端子折彎數據，AI 算法對這些數據進行深度分析，建立起精確的端子折彎疲勞預測模型。在實際生產過程中，實時監測端子折彎數據，并與模型進行比對，提前發現潛在的疲勞隱患。
成果展示：通過 AI 算法預測，成功提前發現端子折彎疲勞隱患，有效減少了 30% 的召回風險。這一成果不僅提升了產品質量，還為企業節省了因召回帶來的巨額成本，增強了企業在汽車零部件市場的信譽與競爭力。
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