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富强鑫剖析射出成型智慧制造的瓶颈

富强鑫

富强鑫剖析射出成型智慧制造的瓶颈(富强鑫

近年来随着智慧工业理念在全球不断发酵,不论是德国智慧工业、美国的先进制造政策、日本的人机共存未来工厂、韩国的下世代智能型工厂,还是中国制造二零二五 计划,全球主要国家均积极推动建构网实智慧化制造、生产、销售系统,以快速反应或预测市场需求成为全球抢单竞争关键。

台湾同样地也面临工作人口缩减及全球竞争的双重压力下,面对德国、日本技术领先者以及红色供应链威胁,台湾射出成型机产业面临极大的挑战,如何可以在强劲对手环绕四周中异军突起。如何跨领域整合各方技术资源来应用,使产业朝向高效率、高精度、高智慧化及客制化与整厂整线输出的方向来发展,以打破传统单机贩售商业模式,从垂直供应链到水平整合(外围设备、系统),以系统化方式销售,加速智机产业化及产业智机化。

工业物联网与智慧工业核心架构由三个领域技术进行高度整合。分别为信息系统、操作技术与通讯技术。智慧工业、物联网、大数据与云端智能的产业需求开启信息科技与操作技术两大领域的对话,操作技术领域的传感器获取数据,上传信息科技领域的云端中心执行大数据分析,再加上机器设备间的通讯技术的需求,未来将繁衍出各种创新应用的技术与服务。

射出制程受模具设计、材料配方、环境温湿、机台与周边设备性能与老化状态及工艺变量的变化而受影响。模具试模作业、量产作业或换线生产因机台与周边设备性能、生产环境略有差异,使试模工艺变量通常无法直接移植量产或换线使用,需再次进行人工变量调整。量产过程随时间演变,材料批次、环境温湿、工艺变量与机台与周边设备老化状态等因素使制程能力产生偏移,这些现象导致人力、时间与材料成本增加与浪费。

繁杂的射出成型操作技术领域制造状态,使得射出成型智慧制造系统在核心架构下即将面临新的瓶颈挑战:量测监视:量测什么,怎么量?数据收集:纪录什么,设备之间如何沟通?制程建模:怎么建模,用甚么方法建模?以及智慧决策:适应控制的算法则、如何管理生产降低浪费?

01、量测监视

射出成型工艺的变量难以计数,以大量的传感器监视制程的变量将造成生产成本的增加与数据演算资源的徒增,若能搭配量产的领域知识限缩监视的关键变量与使用适当的环境传感器,将有利于未来数据搜集、解析建模与智慧决策的执行。

02、数据收集

传统成型仅进行机台的设定变量纪录,未能扩及纪录熔体变量的概念,然而搜集的变量数据仅能就射出机台的稳定性进行解析。系统性地搜集熔体变量用以掌握熔体在模穴中流动的行为,完整复制生产过程的变量,才能确保塑件质量的一致性,这需确保机台、周边设备、模具系统有共同沟通的语言。除此之外,以专用的通讯协定在网络上传输庞大的数据有其困难度,这也关系着边缘运算的技术发展。

03、制程建模

射出制程工艺受模具设计、材料配方、环境温湿、工艺变量与机台与周边设备状态等数以百计的的变量变化而影响的生产特征,以大数据解析方式进行制程模型的建模解析,不利于射出成型的生产建模,常因尚未建模完成即结束生产,大数据解析方式可能阻碍射出成型领域智慧化的发展。

04、智慧决策

若量测监视、数据搜集与解析建模的方式得以突破,则如何让搜集的数据产生真正的加值将是重中之重的课题。当智慧化生产过程中传感器搜集数据与制程模型比对鉴别出品质或生产效益的差异时,生产设备系统如何产生工艺变量调整的对应决策;生产管理系统如何根据生产制程的统计报告进行资源调度的对应决策,此目标才是实现数字化工厂管理的目的。

熔体在模穴内部的流动行为是所有工艺变量的影响结果,若能确保熔体在模穴内部流动行为的一致性,即能确保每一个模次所生产的塑件质量的一致性。然而熔体在模穴内部的流动行为是一个黑盒子,射出机台现有的传感器仅能鉴别射出机作业性能的差异,因此射出机台若能透过设置于模穴内部的传感器感知熔体在模穴内部的流动行为,纪录每模次熔体在模穴内部流动的压力或温度的变化曲线,经过压力或温度的特征值萃取建立简单的比对模型,即可针对塑件质量的差异做及时的鉴别。

塑模者可根据模具试模作业纪录的模穴压力或温度讯号监视系统记录良品成型过程曲线,未来换线生产时,塑模者仅需依照纪录的模穴压力或温度曲线直觉式的进行射出成型变量的调整即可生产质量一致的产品。量产作业时材料批次、环境温湿、工艺变量及机台与周边设备老化状态影响产品质量时,监视系统将传送讯息至外围设备与机械手臂,进行自动补偿与不良品筛选作业,达到生产与统计质量控制过程中的人工与材料的成本节省。除此之外射出机台亦可针对模穴压力或温度讯号的差异自动进行工艺变量的实时修正与补偿的调控,确保产品生产过程质量的一致性。

传统改善的手法由人工手写纪录数据,进而分析、检讨订立改善目标,使用甚多的人力与工时,人力抄写下衍生出纪录遗漏或记录错误,让数据无法呈现真实与实时的异常原因,常导致生产管理改善的效果无法彰显。

生产管理是有计划、组织、指挥、监督调节的生产活动,面对复杂的生产环境,常有质量不稳定与交期延误等异常问题,要在繁琐的生产流程中找出问题的真因,需要仰赖数据的采集与分析。为了简化生产管理、降低管理人力成本,自动记录生产信息并进行动态分析极为重要。实时生产信息的动态呈现与纪录,才能把握生产资源调度的空间,探勘不易观察的隐性问题。

智能系统分成云端的生产管理系统与分析报告系统为主,现场端则以生产广告牌系统与生产执行系统为主。云端的生产管理系统以负责建立设备、模具、材料等数据库做为管理的基础、从事设立工单、制定排程等作业,现场端机器与辅机设备相互通讯,生产履历完整纪录,回传数据至分析报告系统进行统计分析产生分析报告,快速解析生产问题真因。

现场端以智慧化射出机为主体,周边设备及传感器通讯,采用欧洲塑料和橡胶工业机械制造商委员会规范,统一通讯方式,方便采集所有资料传送至机台控制器,将生产所需熔体变量都囊括在射出机的控制器内,透过当前数据通讯协定提供云端纪录与运算,系统以图形式数据管理界面回传生产广告牌系统,实时显示与监视生产趋势,提升现场生产异常的应变速度。生产执行系统辅助自动记录停机时间/异常事件,巡厂人员点选回填停机/不良成型原因,使分析报告系统能实时分析生产稼动效能与不良成型原因。云端与生产两端系统相辅相成以求资料真实、实时与改善。

智能系统有别于一般制造执行系统,本系统针对射出场域规划,有效融合操作科技、信息科技与通讯科技,亦即以操作技术萃取场域的生产特征,信息科技与通讯科技串联机台设备的讯息,架构精简实用,维护简单成本相对低廉,适合中小企业管理应用。同时也为大型企业保留资料交换接口,可快速结接运行的机械工程系统。

工业物联网与智慧工业核心价值即是数据创新、服务创新为轴心,意即制造业也需要如同服务业,将其经营核心摆在服务之上,凡事皆以满足客户需求为依归,届时机械设备业需跳脱传统设备实体销售、维修与教育训练等服务,必须懂得善用三大技术,直接或协助对最终用户提供实现数字化工厂生产管理的与技术服务方案。

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