Geçtiğimiz birkaç yılda, dünyanın önde gelen bira fabrikaları ve cam ambalaj kullanıcıları, plastik kullanımını azaltma ve çevre kirliliğini azaltma yönündeki mega trendi takip ederek, ambalaj malzemelerinin karbon ayak izinin önemli ölçüde azaltılmasını talep ediyor. Uzun bir süre boyunca, sıcak ucu oluşturma görevi, esas olarak soğuk ucun endişesi olan ürünün kalitesine fazla önem vermeden, tavlama fırınına mümkün olduğunca çok sayıda şişe teslim etmekti. İki farklı dünya gibi, sıcak ve soğuk uçlar tav fırını tarafından ayrım çizgisi olarak tamamen ayrılmıştır. Bu nedenle, kalite sorunları durumunda, soğuk uçtan sıcak uca doğru zamanda ve etkili bir iletişim veya geri bildirim hemen hemen hiç yoktur; veya iletişim veya geri bildirim var ancak tavlama fırını süresinin gecikmesi nedeniyle iletişimin etkinliği yüksek değil. Bu nedenle dolum makinesine yüksek kaliteli ürünlerin beslenmesini sağlamak için soğuk uç alanında veya deponun kalite kontrolünde kullanıcı tarafından iade edilen veya iade edilmesi gereken tepsiler bulunacaktır.
Bu nedenle, sıcak uçta ürün kalitesi sorunlarını zamanında çözmek, kalıplama ekipmanının makine hızını artırmasına, hafif cam şişeler elde edilmesine ve karbon emisyonlarının azaltılmasına yardımcı olmak özellikle önemlidir.
Cam endüstrisinin bu hedefe ulaşmasına yardımcı olmak amacıyla Hollandalı XPAR şirketi, cam şişelerin ve teneke kutuların sıcak uçla şekillendirilmesinde uygulanan daha fazla sensör ve sistem geliştirmek için çalışıyor; çünkü sensörler tarafından iletilen bilgiler tutarlı ve etkilidir.Manuel teslimattan daha yüksek!
Kalıplama prosesinde, cam üretim prosesini etkileyen kırıntı kalitesi, viskozite, sıcaklık, cam homojenliği, ortam sıcaklığı, kaplama malzemelerinin eskimesi ve aşınması ve hatta yağlanma, üretim değişiklikleri, durdurma/başlatma gibi çok fazla engelleyici faktör bulunmaktadır. Ünitenin veya şişenin tasarımı süreci etkileyebilir. Mantıksal olarak her cam üreticisi, damla durumu (ağırlık, sıcaklık ve şekil), damla yükleme (hız, uzunluk ve varış zamanı konumu), sıcaklık (yeşil, küf, vb.), zımba/çekirdek gibi bu öngörülemeyen bozuklukları entegre etmeye çalışır. kalıplama üzerindeki etkiyi en aza indirmek ve böylece cam şişelerin kalitesini artırmak için.
Parçacık durumu, damla yükleme, sıcaklık ve şişe kalitesi verilerine ilişkin doğru ve zamanında bilgi, daha yüksek makine hızlarında daha hafif, daha güçlü, hatasız şişeler ve kutular üretmenin temel temelidir. Sensörün aldığı gerçek zamanlı bilgilerden yola çıkarak, insanların çeşitli subjektif yargıları yerine, daha sonra şişe ve kutu kusurlarının olup olmayacağını objektif bir şekilde analiz etmek için gerçek üretim verileri kullanılıyor.
Bu makale, sıcak uçlu sensörlerin kullanımının, daha hafif, daha güçlü cam kavanozlar ve daha düşük kusur oranlarına sahip kavanozlar üretmeye ve aynı zamanda makine hızını artırmaya nasıl yardımcı olabileceğine odaklanacaktır.
Bu makale, sıcak uçlu sensörlerin kullanımının, makine hızını artırırken daha düşük kusur oranlarına sahip daha hafif, daha güçlü cam kavanozlar üretmeye nasıl yardımcı olabileceğine odaklanacaktır.
1. Sıcak uç denetimi ve süreç izleme
Şişe ve kutu kontrolüne yönelik sıcak uç sensörüyle, sıcak uçtaki büyük kusurlar ortadan kaldırılabilir. Ancak şişe ve kutu denetimi için sıcak uç sensörleri yalnızca sıcak uç denetimi için kullanılmamalıdır. Sıcak veya soğuk herhangi bir muayene makinesinde olduğu gibi, hiçbir sensör tüm kusurları etkili bir şekilde inceleyemez ve aynı durum sıcak uçlu sensörler için de geçerlidir. Ayrıca üretilen her standart dışı şişe veya kutu, üretim zamanını ve enerjisini boşa harcadığından (ve CO2 ürettiğinden), sıcak uçlu sensörlerin odak noktası ve avantajı, yalnızca kusurlu ürünlerin otomatik denetimi değil, kusur önleme üzerindedir.
Sıcak uçlu sensörlerle şişe denetiminin temel amacı, kritik kusurları ortadan kaldırmak ve bilgi ve veri toplamaktır. Ayrıca, bireysel şişeler müşteri gereksinimlerine göre incelenerek ünitenin, her parçanın veya sıralayıcının performans verilerine ilişkin iyi bir genel bakış sağlanır. Sıcak uçtan dökme ve yapıştırma dahil olmak üzere büyük kusurların ortadan kaldırılması, ürünlerin sıcak uç spreyinden ve soğuk uç muayene ekipmanından geçmesini sağlar. Her ünite ve her damla veya koşucu için kavite performansı verileri, etkili temel neden analizi (öğrenme, önleme) ve sorunlar ortaya çıktığında hızlı düzeltici eylem için kullanılabilir. Sıcak ucun gerçek zamanlı bilgiye dayalı hızlı iyileştirme eylemi, istikrarlı bir kalıplama prosesinin temeli olan üretim verimliliğini doğrudan artırabilir.
2. Parazit faktörlerini azaltın
Pek çok engelleyici faktörün (kırık kırıntı kalitesi, viskozite, sıcaklık, cam homojenliği, ortam sıcaklığı, kaplama malzemelerinin bozulması ve aşınması, hatta yağlama, üretim değişiklikleri, durdurma/başlatma üniteleri veya şişe tasarımı) cam üretim zanaatını etkilediği iyi bilinmektedir. Bu girişim faktörleri süreç değişkenliğinin temel nedenidir. Ve kalıplama işlemi ne kadar çok müdahale faktörüne maruz kalırsa, o kadar çok kusur oluşur. Bu, müdahale eden faktörlerin düzeyinin ve sıklığının azaltılmasının, daha hafif, daha güçlü, hatasız ve daha yüksek hızlı ürünler üretme hedefine ulaşmada uzun bir yol kat edeceğini göstermektedir.
Örneğin, sıcak uç genellikle yağlamaya çok önem verir. Gerçekten de yağlama, cam şişe şekillendirme prosesinde dikkati dağıtan ana unsurlardan biridir.
Yağlama yoluyla prosesin rahatsızlığını azaltmanın birkaç farklı yolu vardır:
A. Manuel yağlama: SOP standart sürecini oluşturun, yağlamayı iyileştirmek için her yağlama döngüsünün etkisini sıkı bir şekilde izleyin;
B. Manuel yağlama yerine otomatik yağlama sistemini kullanın: Manuel yağlamayla karşılaştırıldığında, otomatik yağlama, yağlama frekansı ve yağlama etkisinin tutarlılığını sağlayabilir.
C. Otomatik yağlama sistemi kullanarak yağlamayı en aza indirin: Yağlama sıklığını azaltırken, yağlama etkisinin tutarlılığını sağlayın.
Yağlama nedeniyle proses girişiminin azalma derecesi
3. İşlem, cam duvar kalınlığı dağılımını daha düzgün hale getirmek için işlem dalgalanmalarının kaynağına neden olur
Artık birçok cam üreticisi, cam oluşturma sürecinde yukarıdaki rahatsızlıkların neden olduğu dalgalanmalarla başa çıkabilmek için şişe yapımında daha fazla cam sıvısı kullanıyor. 1 mm et kalınlığına sahip müşterilerin spesifikasyonlarını karşılamak ve makul üretim verimliliği elde etmek için, duvar kalınlığı tasarım spesifikasyonları 1,8 mm'den (küçük ağız basınçlı üfleme işlemi) 2,5 mm'ye (üfleme ve üfleme işlemi) kadar değişmektedir.
Bu artan duvar kalınlığının amacı, kusurlu şişeleri önlemektir. Cam endüstrisinin camın gücünü hesaplayamadığı ilk günlerde, bu artan duvar kalınlığı, aşırı işlem değişkenliğini (veya düşük seviyedeki kalıplama işlemi kontrolünü) telafi ediyordu ve cam kap üreticileri ve onların müşterileri tarafından kolayca tehlikeye atılıyordu.
Ancak bunun sonucunda her şişenin et kalınlığı çok farklı oluyor. Sıcak uçtaki kızılötesi sensör izleme sistemi sayesinde, kalıplama işlemindeki değişikliklerin şişe duvarının kalınlığında değişikliklere (cam dağılımında değişiklik) yol açabileceğini açıkça görebiliyoruz. Aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi, bu cam dağılımı temel olarak iki duruma ayrılmıştır: camın boylamasına dağılımı ve yanal dağılım. Üretilen çok sayıda şişenin analizinden, cam dağılımının sürekli değiştiği görülmektedir. , hem dikey hem de yatay. Şişenin ağırlığını azaltmak ve kusurları önlemek için bu dalgalanmaları azaltmalı veya önlemeliyiz. Erimiş camın dağıtımını kontrol etmek, daha hafif ve daha güçlü şişe ve kutuların daha yüksek hızlarda, daha az kusurla ve hatta sıfıra yakın şekilde üretilmesinin anahtarıdır. Cam dağıtımının kontrol edilmesi, şişe ve kutu üretiminin sürekli izlenmesini ve cam dağıtımındaki değişikliklere göre operatörün sürecinin ölçülmesini gerektirir.
4. Verileri toplayın ve analiz edin: Yapay zeka zekası oluşturun
Giderek daha fazla sensör kullanmak giderek daha fazla veri toplayacak. Bu verileri akıllı bir şekilde birleştirmek ve analiz etmek, süreç değişikliklerini daha etkili bir şekilde yönetmek için daha fazla ve daha iyi bilgi sağlar.
Nihai hedef: cam şekillendirme prosesinde mevcut olan geniş bir veri veritabanı oluşturmak, sistemin verileri sınıflandırmasına, birleştirmesine ve en verimli kapalı döngü hesaplamalarını oluşturmasına olanak tanımak. Bu nedenle daha gerçekçi olmamız ve gerçek verilerden başlamamız gerekiyor. Örneğin şarj verilerinin veya sıcaklık verilerinin şişe verileriyle ilişkili olduğunu biliyoruz, bu ilişkiyi bildiğimizde şarjı ve sıcaklığı, camın dağılımında daha az kayma olan şişeler üretecek şekilde kontrol edebiliriz, Böylece Kusurlar azaltılır. Ayrıca bazı soğuk uç verileri (kabarcıklar, çatlaklar vb.) de proses değişikliklerini açıkça gösterebilir. Bu verilerin kullanılması, sıcak uçta fark edilmese bile süreç değişkenliğinin azaltılmasına yardımcı olabilir.
Bu nedenle, veritabanı bu proses verilerini kaydettikten sonra, yapay zeka akıllı sistemi, sıcak uç sensör sistemi kusurları tespit ettiğinde veya kalite verilerinin ayarlanan alarm değerini aştığını tespit ettiğinde otomatik olarak ilgili iyileştirici önlemleri sağlayabilir. 5. Sensör tabanlı SOP veya form kalıplama proses otomasyonu oluşturun
Sensör kullanıldıktan sonra, sensörün sağladığı bilgiler etrafında çeşitli üretim önlemleri organize etmeliyiz. Sensörler tarafından giderek daha fazla gerçek üretim olayı görülebiliyor ve aktarılan bilgiler oldukça indirgeyici ve tutarlı. Bu üretim için çok önemli!
Sensörler, şişenin kalitesini izlemek için damlanın durumunu (ağırlık, sıcaklık, şekil), şarjı (hız, uzunluk, varış süresi, konum), sıcaklığı (preg, kalıp, zımba/çekirdek, kalıp) sürekli olarak izler. Ürün kalitesindeki herhangi bir değişikliğin bir nedeni vardır. Nedeni bilindikten sonra standart çalışma prosedürleri oluşturulabilir ve uygulanabilir. SOP'nin uygulanması fabrikanın üretimini kolaylaştırır. Müşteri geri bildirimlerinden, sensörler ve SOP'ler sayesinde sıcak uçta yeni çalışanları işe almanın daha kolay hale geldiğini düşündüklerini biliyoruz.
İdeal olarak, özellikle makine setlerinin sayısı giderek arttığında (operatörün 48 boşluğu iyi kontrol edemediği 12 set 4 damlalı makine gibi) otomasyon mümkün olduğu kadar uygulanmalıdır. Bu durumda sensör, verileri gözlemler, analiz eder ve verileri sıra ve eğitim zamanlama sistemine geri besleyerek gerekli ayarlamaları yapar. Geri bildirim bilgisayar aracılığıyla kendi başına çalıştığı için milisaniyeler içinde ayarlanabiliyor; bu, en iyi operatörlerin/uzmanların bile asla yapamayacağı bir şey. Geçtiğimiz beş yılda, damla ağırlığını, konveyördeki şişe aralığını, kalıp sıcaklığını, göbek delme vuruşunu ve camın uzunlamasına dağılımını kontrol etmek için kapalı döngü (sıcak uç) otomatik kontrolü kullanıma sunuldu. Yakın gelecekte daha fazla kontrol döngüsünün mevcut olacağı öngörülebilir. Mevcut deneyimlere dayanarak, farklı kontrol döngülerinin kullanılması temel olarak süreç dalgalanmalarının azalması, cam dağıtımında daha az çeşitlilik ve cam şişe ve kavanozlarda daha az kusur olması gibi aynı olumlu etkileri üretebilir.
Daha hafif, daha güçlü, (neredeyse) hatasız, daha hızlı ve daha yüksek verimli üretim arzusunu elde etmek için bu makalede bunu başarmanın bazı yollarını sunuyoruz. Cam ambalaj sektörünün bir üyesi olarak, plastik ve çevre kirliliğini azaltma yönündeki mega trendi takip ediyoruz ve ambalaj malzemeleri sektörünün karbon ayak izini önemli ölçüde azaltmak için büyük şarap imalathanelerinin ve diğer cam ambalaj kullanıcılarının net gerekliliklerini takip ediyoruz. Ve her cam üreticisi için daha hafif, daha güçlü, (neredeyse) hatasız cam şişeler ve daha yüksek makine hızlarında üretmek, karbon emisyonlarını azaltırken daha fazla yatırım getirisi sağlayabilir.
Gönderim zamanı: Nis-19-2022