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Approvisionnement automatisé en usinage CNC pour la fabrication d’instruments de radiographie
GNR S.r.l. a intégré une plateforme d’approvisionnement en composants basée sur des modèles numériques afin d’accélérer les cycles de production et de réduire les coûts de fabrication de systèmes analytiques de haute précision.
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GNR S.r.l. conçoit et fabrique des instruments analytiques avancés, notamment des diffractomètres à rayons X (XRD), des spectromètres à fluorescence X (XRF) et des spectromètres d’émission optique (OES). Implantée en Italie depuis plus de 40 ans, l’entreprise développe des systèmes exigeant un haut niveau de précision, de fiabilité et de répétabilité pour les applications de radiographie industrielle.
La production de ces systèmes de métrologie nécessite des composants usinés destinés à être intégrés dans des assemblages calibrés. De faibles écarts de tolérance peuvent avoir un impact direct sur la fiabilité des instruments et sur les performances de mesure. Historiquement, GNR s’appuyait sur un processus d’approvisionnement nécessitant des plans 2D et de multiples échanges avec des fournisseurs externes. Cette approche manuelle allongeait les délais et limitait la visibilité sur les coûts pendant la phase d’ingénierie.
Accélération du cycle de conception à la production
GNR recherchait une solution pour optimiser sa chaîne d’approvisionnement. Les principaux objectifs étaient d’accélérer l’établissement des devis de composants, de simplifier les validations internes de conception et de disposer d’une meilleure prévisibilité des coûts, sans compromettre la précision dimensionnelle des instruments analytiques.
Pour répondre à ces contraintes opérationnelles, GNR a mis en œuvre une plateforme automatisée de fabrication à la demande capable de traiter directement des modèles 3D au format STEP. Cette approche basée sur les modèles élimine la dépendance aux plans 2D. Le système fournit instantanément une analyse de fabricabilité, des informations tarifaires et des délais de livraison pour les opérations d’usinage CNC, notamment le fraisage et le tournage.
GNR a choisi cette infrastructure numérique d’approvisionnement parce qu’elle intègre également les traitements de surface requis, tels que l’anodisation, le nickelage chimique et le marquage laser, au sein d’une interface de commande unique. Les composants sont ainsi livrés prêts à être assemblés.
Résultats opérationnels et optimisation des coûts
L’intégration de cette plateforme a permis à GNR d’adopter une méthodologie proactive de conception orientée coûts (« design-to-cost »). Les équipes d’ingénierie utilisent l’outil pour relier directement les itérations de conception assistée par ordinateur aux évaluations de fabrication et aux décisions d’achat.
Parmi les résultats mesurables figure une réduction d’environ 50 % des coûts pour certaines géométries complexes par rapport aux méthodes d’approvisionnement traditionnelles.
Lors de la fabrication d’un composant en forme d’arc destiné à un diffractomètre, considéré comme difficile à produire par plusieurs fournisseurs locaux, la plateforme automatisée a traité la géométrie et fourni la pièce à un coût équivalant à la moitié du coût historique.
Les délais d’obtention des devis sont passés d’un processus dépendant des réponses des fournisseurs à un résultat immédiat après le téléchargement du modèle 3D. De plus, les commandes répétitives peuvent être relancées directement à partir d’une archive numérique, sans clarification technique supplémentaire.
« Notre objectif était de créer un lien plus fluide entre la conception et la production, avec une visibilité immédiate sur les coûts et les délais de livraison », a déclaré Ali Cheayto, Responsable commercial France chez MISUMI.
Michael Manfredi, ingénieur en conception mécanique chez GNR, a ajouté : « Les devis sont générés beaucoup plus rapidement qu’en passant par un fournisseur tiers. Nous pouvons télécharger le modèle 3D et comparer instantanément les délais de livraison et les prix en fonction des quantités, ce qui nous permet de prendre rapidement des décisions éclairées. »
Édité par le journaliste industriel Lekshman Ramdas, avec l’assistance de l’IA.
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