ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਕਾਸਟ ਆਇਰਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਸਟੀਕ ਸਮਤਲਤਾ ਮਾਪ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰੀਖਕਾਂ ਲਈ, ਸਹੀ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਈਡ ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਮਤਲਤਾ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਲਈ 3 ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਕਾਸਟ ਆਇਰਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਕਰਣ ਵਿਧੀ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਚੁਣਨ ਅਤੇ ਮਾਪ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ-ਨਿਰਮਾਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਭਾਗ 1: ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦਾ ਅਸਲੀ ਸਮਤਲਤਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ 3 ਤਰੀਕੇ
ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਉੱਚ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਪਹਿਨਣ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਸ਼ੀਨਿੰਗ, ਮੈਟਰੋਲੋਜੀ ਅਤੇ ਟੂਲ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਤਲਤਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਪ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ 3 ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ, ਉਦਯੋਗ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਤਰੀਕੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਾਈਟ-ਸਾਈਟ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਹਨ।
1. ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਵਿਧੀ (ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਜਾਂਚਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼)
ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਵਿਧੀ ਇੱਕ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡਰਾਇੰਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲ ਹੈ ਜੋ ਸਮਤਲਤਾ ਮਾਪ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਪਹਿਲਾਂ, ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਟੈਸਟ ਪੁਆਇੰਟ ਦੇ ਮਾਪੇ ਗਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ।
- ਫਿਰ, ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੱਜੇ-ਕੋਣ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਅਨੁਪਾਤ ਵਿੱਚ ਪਲਾਟ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਗ੍ਰਾਫ ਪੇਪਰ 'ਤੇ 1mm = 1cm)।
- ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮੁੱਲ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਗ੍ਰਾਫ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਸਮਤਲਤਾ ਭਟਕਣ ਨੂੰ ਮਾਪੋ।
ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ:
- ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਔਜ਼ਾਰ ਦੇ ਸਧਾਰਨ ਕਾਰਜ - ਸਿਰਫ਼ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਪੇਪਰ, ਇੱਕ ਰੂਲਰ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੈਨਸਿਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
- ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਨੁਭਵੀ: ਸਮਤਲਤਾ ਭਟਕਣਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਟੀਮਾਂ ਜਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਚਾਰ:
- ਅਸਮਾਨ ਸਕੇਲਿੰਗ ਜਾਂ ਗਲਤ ਪਲਾਟ ਕੀਤੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਤੋਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਟੀਕ ਡਰਾਇੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਅਤਿ-ਉੱਚ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਤਸਦੀਕਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਪੂਰਵ-ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਨਿਰੀਖਣ ਜਾਂ ਰੁਟੀਨ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ) ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ।
2. ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀ (ਸਾਰੇ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਮੁੱਢਲੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ)
ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਮਾਪ ਸੰਦਰਭ (ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਘੁੰਮਾਉਣਾ ਜਾਂ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ) ਨੂੰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ - ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਨਤੀਜਾ "ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਥਿਤੀ" (ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਸੰਭਵ ਸਮਤਲਤਾ ਭਟਕਣਾ) ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕਦਮ:
- ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਮਾਪਣ ਵਾਲੇ ਯੰਤਰ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੈਵਲ ਜਾਂ ਆਟੋਕੋਲੀਮੇਟਰ) ਨੂੰ ਰੱਖੋ।
- ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਕਈ ਵਾਰ ਘੁਮਾਓ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਮਾਪ ਸੰਦਰਭ ਆਦਰਸ਼ ਸਮਤਲਤਾ ਸਮਤਲ ਨਾਲ ਓਵਰਲੈਪ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ।
- ਹਰੇਕ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਸਮਤਲਤਾ ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਦਲੋ।
ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ:
- ਡਰਾਇੰਗ ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਹੱਥੀਂ ਸਮਾਯੋਜਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਉੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ: ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿਧੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਵਿਚਾਰ:
- ਨਵੇਂ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਅਭਿਆਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਅਣਜਾਣਤਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ)।
- ਸੀਮਤ ਜਗ੍ਹਾ ਵਾਲੀਆਂ ਵਰਕਸ਼ਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਕਿਸੇ ਵੱਡੇ ਗਣਨਾ ਸਾਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ)।
3. ਗਣਨਾ ਵਿਧੀ (ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਮਾਪਾਂ ਲਈ ਸਹੀ)
ਗਣਨਾ ਵਿਧੀ ਸਮਤਲਤਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਗਣਿਤਿਕ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਡਰਾਇੰਗ ਜਾਂ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲੀ ਪਸੰਦ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਤਿ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਏਰੋਸਪੇਸ ਪਾਰਟ ਨਿਰੀਖਣ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ)।
ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ:
- ਇੱਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਾਪਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਇੱਕ ਲੇਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਰੋਮੀਟਰ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਾਰੇ ਟੈਸਟ ਪੁਆਇੰਟ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ।
- ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਰਗ ਵਿਧੀ ਜਾਂ ਤਿੰਨ-ਪੁਆਇੰਟ ਵਿਧੀ)।
- ਆਦਰਸ਼ ਸਮਤਲ ਦੇ ਸਾਪੇਖਕ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਸਮਤਲਤਾ ਭਟਕਣ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ।
ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ:
- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਜਾਂ ਸੰਚਾਲਨ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ISO ਜਾਂ ANSI ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਬੈਚ ਮਾਪਾਂ ਲਈ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ: ਇੱਕ ਵਾਰ ਫਾਰਮੂਲਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਲ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਗੰਭੀਰ ਨੋਟ:
- ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ "ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੇ ਬਿੰਦੂ" ਅਤੇ "ਸਭ ਤੋਂ ਹੇਠਲੇ ਬਿੰਦੂ" ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ - ਇੱਥੇ ਗਲਤ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਗਲਤ ਗਣਨਾਵਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ।
- ਮੁੱਢਲੇ ਗਣਿਤਿਕ ਗਿਆਨ ਜਾਂ ਮਾਪ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਭਾਗ 2: ਡਾਇਗਨਲ ਵਿਧੀ - ਕਾਸਟ ਆਇਰਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਫਲੈਟਨੈੱਸ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼
ਕਾਸਟ ਆਇਰਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਭਾਰੀ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਅਤੇ ਫੋਰਜਿੰਗ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ) ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਉੱਚ ਲੋਡ-ਬੇਅਰਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੱਧ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡਾਇਗਨਲ ਵਿਧੀ ਕਾਸਟ ਆਇਰਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਉਦਯੋਗ-ਮਿਆਰੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ, ਜੋ ਸਮਤਲਤਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ ਡਾਇਗਨਲ ਪਲੇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਡਾਇਗਨਲ ਵਿਧੀ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ
- ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ: ਕਾਸਟ ਆਇਰਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਕਰਾਸ-ਸੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਸਿੱਧੇਪਣ ਭਟਕਣ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਇੱਕ ਲੈਵਲ ਜਾਂ ਆਟੋਕੋਲੀਮੇਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਕਰਾਸ-ਸੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਦੋਵਾਂ ਸਿਰਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਾਲੀ ਲਾਈਨ ਦੇ ਸਾਪੇਖ ਭਟਕਣਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ।
- ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ: ਇਹਨਾਂ ਸਿੱਧੇਪਣ ਭਟਕਣਾਂ ਨੂੰ "ਡੈਗਨਲ ਪਲੇਨ" (ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਦੋ ਵਿਕਰਣਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਿਆ ਆਦਰਸ਼ ਪਲੇਨ) ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
- ਗਲਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ:
- ਵਿਕਰਣ ਸਿਧਾਂਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ: ਸਮਤਲਤਾ ਗਲਤੀ ਵਿਕਰਣ ਸਮਤਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਭਟਕਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਬੀਜਗਣਿਤਿਕ ਅੰਤਰ ਹੈ।
- ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਥਿਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ: ਆਦਰਸ਼ ਵਿਕਰਣ ਸਮਤਲ ਦੇ ਸਾਪੇਖਕ ਪਰਿਵਰਤਿਤ ਭਟਕਣਾਵਾਂ ਮੂਲ ਸਮਤਲਤਾ ਡੇਟਾ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ (ਇਹ ਡੇਟਾ ਅਕਸਰ ਹੋਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਮਾਯੋਜਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)।
ਕਾਸਟ ਆਇਰਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਡਾਇਗਨਲ ਵਿਧੀ ਕਿਉਂ ਚੁਣੋ?
- ਕਾਸਟ ਆਇਰਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨ ਤਣਾਅ ਵੰਡ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਕਾਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਠੰਢਾ ਹੋਣ ਤੋਂ)। ਵਿਕਰਣ ਸਮਤਲ ਇਸ ਅਸਮਾਨਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਖਿਤਿਜੀ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ।
- ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਔਨ-ਸਾਈਟ ਯੰਤਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ (ਮਹਿੰਗੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ), ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਕਰਣ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਸਹੀ ਤਰੀਕਾ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੀਏ?
ਸਾਰੇ 3 ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤਰੀਕੇ ਅਤੇ ਕਾਸਟ ਆਇਰਨ ਡਾਇਗਨਲ ਵਿਧੀ ਉਦਯੋਗ-ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹਨ—ਤੁਹਾਡੀ ਚੋਣ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ:
- ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਹਾਲਾਤ: ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਸੀਮਤ ਜਗ੍ਹਾ ਲਈ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਚੁਣੋ।
- ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ: ਉੱਚ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ ਨਿਰਮਾਣ) ਲਈ ਗਣਨਾ ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ।
- ਟੀਮ ਮੁਹਾਰਤ: ਉਹ ਤਰੀਕਾ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੋਵੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਹੈਂਡਸ-ਆਨ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀ, ਤਕਨੀਕੀ-ਸਮਝਦਾਰ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਗਣਨਾ ਵਿਧੀ)।
ZHHIMG ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਾਪ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦਿਓ
ZHHIMG ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ ਅਤੇ ਕਾਸਟ ਆਇਰਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਾਂ - ਨਾਲ ਹੀ, ਅਸੀਂ ਸਮਤਲਤਾ ਮਾਪ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ ਤਕਨੀਕੀ ਸਲਾਹ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਸਹੀ ਢੰਗ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮਤਲਤਾ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।
ਪੋਸਟ ਸਮਾਂ: ਅਗਸਤ-26-2025