AutoNester-L – Schnittoptimierung für Leder

AutoNester-L ist ein Software-Paket für automatische Schnittbildgenerierung auf Lederhäuten, das in der Lederindustrie und im Automobilbau weit verbreitet ist. Für andere Materialien als Leder bieten wir die Software AutoNester-T an.

AutoNester-L ist in der Lage, jede beliebige Menge von Teilen in sehr kurzer Zeit optimal zu verschachteln, den Verschnitt zu minimieren und dabei verschiedene Vorgaben zu beachten. Die Materialausnutzung der durch AutoNester-L erhaltenen Schnittbilder ist konkurrenzfähig mit den Schnittbildern erfahrener menschlicher Schnittbildleger.

Die AutoNester-L Software ist als Bibliothek (DLL) organisiert, um als Entwicklungswerkzeug benutzt werden zu können. Software-Entwickler können AutoNester-L in ihre Software (z. B. CAD-Systeme) einbinden.

Zusätzlich bieten wir für den Endanwender die Erstellung individueller eigenständiger Anwendungen an, welche eingesetzt werden können, um Schnittbilder auf der Grundlage spezieller Datenformate zu erzeugen.

Die abgebildeten Schnittbilder sind von AutoNester-L berechnet worden. Die angegebenen Laufzeiten beziehen sich auf einen Standard-PC.

Die Farben in den Teilen und der Lederhaut kennzeichnen unterschiedliche Qualitätsstufen. Blau markiert die beste Qualität auf der Lederhaut und die höchste Qualitätsanforderung auf einem Teil, gefolgt von pink und rot. Gelb steht für die geringste Qualität bzw. die geringste Qualitätsanforderung und schwarz kennzeichnet Defekte auf der Lederhaut.

Die Teile müssen so auf einer Lederhaut platziert werden, das jede Region eines Teils, die eine bestimmte Qualitätsanforderung besitzt, auf einer Region der Lederhaut liegt, die mindestens diese Qualitätsstufe aufweist.

AutoNester-L kombiniert viele aktuelle Optimierungstechniken, um die besten Ergebnisse in sehr kurzer Zeit zu erzielen. Wir benutzen lokale Such-Algorithmen, basierend auf neuen Varianten von Simulated Annealing, mehrfach iterierten Greedy-Strategien, kombiniert mit effizienten Heuristiken, Mustererkennungs-Techniken und schnellen Algorithmen zur Berechnung von Minkowski-Summen. In lokalen Such-Algorithmen benutzen wir zur Steigerung von Qualität und Geschwindigkeit vollständig dynamische und statistische Verfahren zur Parametereinstellung.