Dažos pēdējos gados pasaules galvenie alus darītavu un stikla iepakojuma lietotāji ir pieprasījuši ievērojamu samazinājumu iepakojuma materiālu oglekļa nospiedumam, ievērojot megatrendu plastmasas lietošanas samazināšanai un vides piesārņojuma samazināšanai. Ilgu laiku karstā gala veidošanas uzdevums bija piegādāt pēc iespējas vairāk pudeļu atkvēlināšanas krāsnei, ne pārāk neuztraucoties par produkta kvalitāti, kas galvenokārt bija bažas par auksto galu. Tāpat kā divas dažādas pasaules, karstos un aukstos galus pilnībā atdala rūdīšanas krāsns kā dalīšanas līnija. Tāpēc kvalitātes problēmu gadījumā gandrīz nav savlaicīga un efektīva komunikācija vai atgriezeniskā saite no aukstā gala līdz karstajam galam; Vai arī ir komunikācija vai atgriezeniskā saite, bet komunikācijas efektivitāte nav augsta atkvēlināšanas krāsns laika kavēšanās dēļ. Tāpēc, lai nodrošinātu, ka augstas kvalitātes produkti tiek ievadīti pildīšanas mašīnā, aukstā gala apgabalā vai noliktavas kvalitātes kontrolei, tiks atrastas paplātes, kuras atdod lietotājs vai kas jāatdod.
Tāpēc ir īpaši svarīgi karstā galā atrisināt produktu kvalitātes problēmas, palīdzēt veidņu aprīkojumam palielināt mašīnas ātrumu, sasniegt vieglas stikla pudeles un samazināt oglekļa emisijas.
Lai palīdzētu stikla nozarei sasniegt šo mērķi, XPAR Company no Nīderlandes strādā pie arvien vairāk sensoru un sistēmu izstrādes, kas tiek piemērotas stikla pudeļu un kārbu karstā formai, jo sensoru pārsūtītā informācija ir konsekventa un efektīva.Augstāks par manuālo piegādi!
Veidošanas procesā ir pārāk daudz traucējošu faktoru, kas ietekmē stikla ražošanas procesu, piemēram, kulletes kvalitāte, viskozitāte, temperatūra, stikla vienveidība, apkārtējās vides temperatūra, pārklājuma materiālu novecošanās un nodilums un pat eļļošana, ražošanas izmaiņas, pārtrauciet/sākiet vienības vai pudeles dizainu var ietekmēt procesu. Loģiski, ka katrs stikla ražotājs cenšas integrēt šos neparedzamos traucējumus, piemēram, GOB stāvokli (svaru, temperatūru un formu), GOB iekraušanu (ierašanās ātrums, garums un laika stāvoklis), temperatūra (zaļā krāsā, pelējums utt.), Punch/Core, mirst), lai samazinātu ietekmi uz veidni, tādējādi uzlabojot stikla pudeļu kvalitāti.
Precīzas un savlaicīgas zināšanas par GOB statusu, GOB iekraušanu, temperatūras un pudeļu kvalitātes datiem ir būtisks pamats vieglāku, spēcīgāku, bez defektu pudeļu un kārbu ražošanai ar lielāku mašīnas ātrumu. Sākot ar sensora saņemto reāllaika informāciju, reālie ražošanas dati tiek izmantoti, lai objektīvi analizētu, vai būs vēlāk pudele, un var defektus, nevis dažādus subjektīvus cilvēku spriedumus.
Šajā rakstā galvenā uzmanība tiks pievērsta tam, kā karstā klases sensoru izmantošana var palīdzēt radīt vieglākas, spēcīgākas stikla burkas un burkas ar zemāku defektu ātrumu, vienlaikus palielinot mašīnas ātrumu.
Šajā rakstā galvenā uzmanība tiks pievērsta tam, kā karstā klases sensoru izmantošana var palīdzēt radīt vieglākas, spēcīgākas stikla burkas ar zemāku defektu ātrumu, vienlaikus palielinot mašīnas ātrumu.
1. Karstās gala pārbaude un procesa uzraudzība
Izmantojot karstā klases sensoru pudelei un var pārbaudīt, karstā galā var novērst galvenos defektus. Bet karstā līmeņa sensori pudelei un to var pārbaudīt nevajadzētu izmantot tikai karstā līmeņa pārbaudei. Tāpat kā ar jebkuru pārbaudes mašīnu, karstu vai aukstu, neviens sensors nevar efektīvi pārbaudīt visus defektus, un tas pats attiecas uz karstā klases sensoriem. Un tā kā katra ārpus speciālā pudele vai var ražot jau izšķērdēt ražošanas laiku un enerģiju (un ģenerē CO2), karstā klases sensoru uzmanības centrā un priekšrocībām ir defektu profilakse, nevis tikai automātiska bojātu produktu pārbaude.
Pudeļu pārbaudes galvenais mērķis ar karstā līmeņa sensoriem ir novērst kritiskos defektus un apkopot informāciju un datus. Turklāt atsevišķas pudeles var pārbaudīt atbilstoši klienta prasībām, sniedzot labu pārskatu par vienības, katra GOB vai ranga veiktspējas datiem. Galveno defektu novēršana, ieskaitot karstā līmeņa ieliešanu un uzlīmēšanu, nodrošina, ka produkti iziet cauri karstā klases aerosolam un aukstās klases pārbaudes aprīkojumam. Dobuma veiktspējas datus katrai vienībai un katram GOB vai skrējējam var izmantot efektīvai cēloņu analīzei (mācīšanās, profilaksei) un ātru koriģējošu darbību, kad rodas problēmas. Ātra koriģējoša darbība ar karsto galu, pamatojoties uz reāllaika informāciju, var tieši uzlabot ražošanas efektivitāti, kas ir pamatā stabila veidošanas procesam.
2. Samaziniet traucējumu faktorus
Ir labi zināms, ka daudzi traucējoši faktori (kulletes kvalitāte, viskozitāte, temperatūra, stikla viendabīgums, apkārtējā temperatūra, pārklājuma materiālu pasliktināšanās un nodilums, pat eļļošana, ražošanas izmaiņas, apstāšanās/sākuma vienības vai pudeļu dizains) ietekmē stikla ražošanas kuģi. Šie traucējumu faktori ir procesa variācijas galvenais cēlonis. Un jo vairāk traucējumu faktori tiek pakļauti formēšanas procesam, jo vairāk defektu tiek ģenerēti. Tas liek domāt, ka traucējošo faktoru līmeņa un biežuma samazināšana būs tāls ceļš, lai sasniegtu mērķi radīt vieglākus, spēcīgākus, bez defektiem un augstāka ātruma produktus.
Piemēram, karstā gals parasti daudz uzsver eļļošanu. Ieeļļa patiešām ir viens no galvenajiem uzmanības novēršanas darbiem stikla pudeļu veidošanas procesā.
Ir vairāki dažādi veidi, kā samazināt procesa traucējumus, eļļojot:
A. Eļļošana ar manuālu: izveidojiet SOP standarta procesu, stingri uzraugiet katra eļļas cikla ietekmi, lai uzlabotu eļļošanu;
B. Izmantojiet automātisku eļļošanas sistēmu, nevis manuālu eļļošanas vietā: Salīdzinot ar manuālu eļļošanu, automātiskā eļļošana var nodrošināt eļļošanas frekvences un eļļošanas efekta konsistenci.
C. Samaziniet eļļošanu, izmantojot automātisko eļļošanas sistēmu: samazinot eļļošanas biežumu, pārliecinieties, vai eļļošanas efekta konsistence.
Procesa traucējumu samazināšanas pakāpe eļļošanas dēļ ir A secībā
3. Ārstēšana izraisa procesa svārstību avotu, lai stikla sienas biezums būtu vienveidīgāks
Tagad, lai tiktu galā ar stikla veidošanas procesa svārstībām, ko izraisa iepriekš minētie traucējumi, daudzi stikla ražotāji pudelēm izmanto vairāk stikla šķidruma. Lai atbilstu klientu specifikācijām ar sienas biezumu 1 mm un panāktu saprātīgu ražošanas efektivitāti, sienas biezuma dizaina specifikācijas svārstās no 1,8 mm (mazs mutes spiediena pūšanas process) līdz pat vairāk nekā 2,5 mm (pūšanas un pūšanas process).
Šī paaugstinātā sienas biezuma mērķis ir izvairīties no nepilnīgām pudelēm. Pirmajās dienās, kad stikla rūpniecība nevarēja aprēķināt stikla stiprumu, šis palielinātais sienas biezums kompensēja pārmērīgas procesa variācijas (vai zemu veidņu procesa kontroles līmeni), un stikla konteineru ražotāji to viegli apdraud un to klienti to pieņem.
Bet tā rezultātā katrai pudelei ir ļoti atšķirīgs sienas biezums. Izmantojot infrasarkano sensoru uzraudzības sistēmu karstajā galā, mēs skaidri redzam, ka formēšanas procesa izmaiņas var izraisīt pudeles sienas biezuma izmaiņas (stikla sadalījuma izmaiņas). Kā parādīts zemāk redzamajā attēlā, šis stikla sadalījums principā ir sadalīts šādos divos gadījumos: stikla gareniskais sadalījums un sānu sadalījums. No daudzo saražoto pudeļu analīzes var redzēt, ka stikla sadalījums pastāvīgi mainās gan vertikāli, gan horizontāli. Lai samazinātu pudeles svaru un novērstu defektus, mums vajadzētu samazināt vai izvairīties no šīm svārstībām. Izkausētā stikla sadalījuma kontrole ir atslēga, lai ražotu vieglākas un stiprākas pudeles un kārbas ar lielāku ātrumu, ar mazāk defektu vai pat tuvu nullei. Stikla sadalījuma kontrolei ir nepieciešama nepārtraukta pudeles uzraudzība, un tā var ražot un izmērīt operatora procesu, pamatojoties uz stikla sadalījuma izmaiņām.
4. Apkopojiet un analizējiet datus: izveidojiet AI intelektu
Izmantojot arvien vairāk sensoru, tiks apkopoti arvien vairāk datu. Inteliģenti šo datu apvienošana un analīze nodrošina vairāk un labāku informāciju procesa pārvaldīšanai efektīvāk.
Galīgais mērķis: izveidot lielu datu bāzi, kas pieejama stikla formēšanas procesā, ļaujot sistēmai klasificēt un apvienot datus un izveidot visefektīvākos slēgtā cikla aprēķinus. Tāpēc mums jābūt vairāk pazeminātam un jāsāk no faktiskajiem datiem. Piemēram, mēs zinām, ka dati par lādiņu vai temperatūru ir saistīti ar pudeles datiem, tiklīdz mēs zinām šīs attiecības, mēs varam kontrolēt lādiņu un temperatūru tādā veidā, ka mēs ražojam pudeles ar mazāku stikla sadalījuma maiņu, lai defekti tiktu samazināti. Arī daži aukstuma dati (piemēram, burbuļi, plaisas utt.) Var skaidri norādīt arī procesa izmaiņas. Šo datu izmantošana var palīdzēt samazināt procesa dispersiju pat tad, ja karstā galā tas netiek pamanīts.
Tāpēc pēc datu bāzes ierakstīšanas šie procesa dati AI inteliģenta sistēma var automātiski nodrošināt attiecīgus koriģējošus pasākumus, kad karstā klases sensoru sistēma atklāj defektus vai secina, ka kvalitātes dati pārsniedz iestatīto trauksmes vērtību. 5. Izveidot sensoru balstītu SOP vai veidlapas veidošanas procesa automatizāciju
Kad sensors ir izmantots, mums vajadzētu organizēt dažādus ražošanas pasākumus ap sensora sniegto informāciju. Arvien vairāk reālu ražošanas parādību var redzēt sensori, un pārsūtītā informācija ir ļoti reducējoša un konsekventa. Tas ir ļoti svarīgi ražošanai!
Sensori nepārtraukti uzrauga GOB statusu (svars, temperatūra, forma), lādiņš (ātrums, garums, ierašanās laiks, pozīcija), temperatūra (preg, die, perforators/serde, die), lai uzraudzītu pudeles kvalitāti. Jebkurām produktu kvalitātes izmaiņām ir iemesls. Kad iemesls ir zināms, var noteikt un izmantot standarta darbības procedūras. SOP pielietošana atvieglo rūpnīcas ražošanu. No klientu atsauksmēm mēs zinām, ka viņiem šķiet, ka sensoru un SOP dēļ ir vieglāk pieņemt jaunus darbiniekus karstā galā.
Ideālā gadījumā automatizācija būtu jāpiemēro pēc iespējas vairāk, it īpaši, ja ir arvien vairāk mašīnu komplektu (piemēram, 12 4 pilienu mašīnu komplekti, kur operators nevar labi kontrolēt 48 dobumus). Šajā gadījumā sensors novēro, analizē datus un veic nepieciešamās korekcijas, atgriezot datus ar ranga un vilciena laika sistēmu. Tā kā atgriezeniskā saite darbojas pati caur datoru, to var pielāgot milisekundēs, kaut kas pat labākie operatori/eksperti nekad nevarēs izdarīt. Pēdējo piecu gadu laikā ir pieejama slēgta cilpas (karstā gala) automātiskā vadība, lai kontrolētu GOB svaru, pudeļu atstatumu uz konveijera, pelējuma temperatūras, serdes perforatora gājiena un stikla garenvirziena sadalījuma. Paredzams, ka tuvākajā laikā būs pieejamas vairāk kontroles cilpu. Balstoties uz pašreizējo pieredzi, dažādu vadības cilpu izmantošana principā var radīt tādu pašu pozitīvu efektu, piemēram, samazinātas procesa svārstības, mazāk stikla sadalījuma atšķirības un mazāk stikla pudeļu un burku defektu.
Lai sasniegtu vēlmi pēc vieglākas, spēcīgākas (gandrīz) bez defektiem, augstākas un augstākas ražošanas ražošanas, mēs piedāvājam dažus veidus, kā to sasniegt šajā rakstā. Kā stikla konteineru nozares loceklis mēs sekojam plastmasas un vides piesārņojuma samazināšanai un ievērojamas galveno vīna darītavu un citu stikla iepakojuma lietotāju skaidrās prasības, lai ievērojami samazinātu iepakojuma materiālu nozares oglekļa pēdu. Un katram stikla ražotājam, ražojot vieglāku, spēcīgāku (gandrīz) stikla pudeles bez defektiem, un ar lielāku mašīnas ātrumu var izraisīt lielāku ieguldījumu atdevi, vienlaikus samazinot oglekļa emisijas.
Pasta laiks: 19.-19. Aprīlis