사이드 스텝 브래킷 구동 보드 브래킷 긴 페달 금형 EV 자동차용 브래킷 몰드

• 신청: 자동차
• 자료: 금속
• 탈형: 자동
• 표면 처리: 열처리
• 경도를 사용하여: HRC30 ~ 45
• 금형 생활: <500,000 샷
• 인증: RoHS 규제
• 사용자 지정: 사용자 지정
• 조건: 새로운
• 운송 패키지: Wooden Case
• 사양: To be customized
• 원산지: China
• 세관코드: 84804110
• 생산 능력: 3000sets/Year

제품 설명

제품 설명:
사이드 스텝 브래킷/러닝 보드 브래킷/롱 페달용 몰드 EV 자동차용 브래킷 몰드
크기			제품 크기에 따라 다릅니다
기계			350-3050T
금형 수명			300-100000 장
배달			60일
장점			1.매우 긴 금형 플래시 방지 측면 클램핑 메커니즘 2.초장형 금형 코어 인레이 기술

슈퍼밴드는  30년 동안 알루미늄 합금 주조 금형 및 알루미늄 합금 다이 주조 제품 분야에서 일해 온 중국 내 "중국 20대 다이 주조 금형 엔터프라이즈"입니다.


슈퍼밴드는 금형 제조업체일 뿐 아니라 알루미늄 합금 주조 문제의 솔루션 공급업체이기도 합니다. 고객에게 원스톱 서비스를 제공합니다.

알루미늄 합금 자동차 전동 휠 고정자 다이 주조 부품 및 몰드

Superband   는 고품질의 비용 효율적인 다이 캐스팅 자동 부품과 다이 주조 알루미늄 금형을 제공합니다.  

30년 이상의 경험을 바탕으로 우리는 생산 공정, 운영 및 탁월한 다이 캐스팅 서비스를 지속적으로 개선하여 슈퍼밴드 다이 캐스팅이 전 세계 소중한 고객에게 적합할 것을 약속합니다.

자동차 산업은 알루미늄 자동차 부품 다이 주조물의 최대 시장입니다. 알루미늄은 친환경적이고 비용 효율적인 기능을 갖추고 있어 강철보다 가벼우며, 차량의 연료 효율이 높습니다. 점점 더 많은 자동차 제조업체들이 알루미늄 다이 주조 자동 부품을 선택할 것입니다.

FAQ

1.슈퍼밴드와 경쟁사의 차이점은 무엇입니까?  
슈퍼밴드는 금형 제조업체뿐만 아니라 재료 연구, 제품 설계, 금형 기술, 공정 기술 서비스를 제공하는 첨단 기업이기도 합니다. 알루미늄 합금 주조 솔루션 공급업체.

2.슈퍼밴드가 왜 최고의 다이 주조 금형 제조업체가 될 수 있을까요?
1). 빠른 배송 시간: 금형 구조에 따라 20-40일, 처리 어려움 등
엄격한 품질 관리: CMM, 3D Handy Scanner, Waterway Tester, Falt Detector, Metallographic Microscope, Spectrum Analyzer, X선 결함 감지기, 이미지 측정 기기, 경도 테스터, Universal Tester
뛰어난 R&D 능력: 56명의 선임 전문 기술자들이 7개 그룹으로 나뉘어 있습니다.
A - 제품 설계 B-CAE 해석 C-Wheel 금형 설계  
D - 고압 금형 설계   E - 자동차 섀시 부품 금형 디자인  
F-R&D(엔지니어 3명)        G - 생산 엔지니어
4) 서비스: 제품 설계 제공 -- 고객을 위한 제품 성능 분석 -- 위험 항목 제안 -- 고객의 현장 프로세스 수준 및 습관에 따라 고객을 위한 가장 적합한 금형 구조 설계 -- 고객이 캐스팅 인덱스를 개선하도록 지원 -- 고객 프로세스 개선 지원 -- 추적 가능한 품질 기록. 모든 부속품에 대해 구매부터 배송까지 엄격한 감독 프로세스를 갖추고 있으며 모든 금형이 고객의 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
합리적인 가격

슈퍼밴드 회사의 기술적 강점의 정의
휠 몰드 메이커뿐만 아니라 알루미늄 합금 주조 문제의 솔루션 공급업체이기도 합니다.  
2) 정성적 구조를 확인하는 데 도움이 될 수 있는 캐스팅 시뮬레이션을 할 수 있습니다.
3) 당사는 금형 설계의 타당성 검증 및 고객의 참조용 주조 매개변수 출력에 사용되는 자체 시험 제조 매장을 보유하고 있습니다.

4.슈퍼밴드 금형의 제품 범주는 무엇입니까?
 자동차 알루미늄 휠 몰드, 스티어링 너클을 포함한 섀시 몰드, 서브프레임, 캘리퍼 등

금형 제조의 이점은 무엇입니까?
탁월한 사전 판매 서비스:  제품 설계/제공 금형 매개변수, 공정 등 참조
과학 연구 프로젝트를 통해 연구 개발 능력이 뛰어난 반면, 다른 사람들은 경험을 통해 데이터를 제조합니다.
변형 역계산, 데이터 정량화,