Per pastaruosius kelerius metus pagrindinės pasaulio alaus daryklos ir stiklo pakavimo vartotojai reikalavo žymiai sumažinti pakavimo medžiagų anglies pėdsaką, po to, kai mažinama plastiko naudojimu ir sumažinant aplinkos taršą. Ilgą laiką užduotis suformuoti karštą galą buvo pristatyti kuo daugiau butelių į atkaitinimo krosnį, be didelio susirūpinimo dėl produkto kokybės, o tai daugiausia kėlė šalčio galą. Kaip ir du skirtingi pasauliai, karšti ir šalti galai yra visiškai atskirti atkaitinimo krosnimi kaip skiriamosios linijos. Todėl kokybės problemų atveju beveik nėra savalaikio ir veiksmingo bendravimo ar atsiliepimų nuo šalto galo iki karšto galo; Arba yra ryšių ar atsiliepimų, tačiau komunikacijos efektyvumas nėra didelis dėl atkaitinimo krosnies laiko vėlavimo. Todėl, siekiant užtikrinti, kad aukštos kokybės produktai būtų tiekiami į užpildymo mašiną, šaltos spalvos ar sandėlio kokybės kontrolėje, bus rasta vartotojo grąžintų dėklų, kuriuos grąžina vartotojas ar turi būti grąžintos.
Todėl ypač svarbu laiku išspręsti produkto kokybės problemas karštame gale, padėti liejimo įrangai padidinti mašinos greitį, pasiekti lengvus stiklo butelius ir sumažinti anglies išmetimą.
Siekdama padėti stiklo pramonei pasiekti šį tikslą, „XPAR Company“ iš Nyderlandų stengiasi kurti vis daugiau jutiklių ir sistemų, kurios yra pritaikytos prie karšto galutinio stiklo butelių ir skardinių formavimo, nes jutiklių perduodama informacija yra nuosekli ir efektyvi.Didesnis nei rankinis pristatymas!
Laidinimo procese yra per daug trikdančių veiksnių, turinčių įtakos stiklo gamybos procesui, pavyzdžiui, skerdžimo kokybė, klampumas, temperatūra, stiklo vienodumas, aplinkos temperatūra, dangos medžiagų senėjimas ir nusidėvėjimas ir net alyvos keitimas, gamybos pokyčiai, sustabdyti/paleisti įrenginio projektavimą arba buteliuką gali turėti įtakos procesui. Logiškai mąstant, kiekvienas stiklo gamintojas siekia integruoti šiuos nenuspėjamus trikdžius, tokius kaip GOB būsena (svoris, temperatūra ir forma), GOB pakrovimas (greitis, ilgis ir laiko padėtis atvykimo padėtis), temperatūra (žalia, pelėsiai ir kt.), Perforatorius/šerdis, miršta), kad sumažintumėte poveikį formavimui, tokiu būdu pagerinant stiklinių butelių kokybę.
Tikslios ir savalaikės žinios apie GOB būseną, GOB pakrovimą, temperatūros ir buteliukų kokybės duomenis yra pagrindinis pagrindas gaminant lengvesnius, stipresnius, be defektų butelius ir skardines didesniu mašinos greičiu. Pradedant nuo jutiklio gautos informacijos realiojo laiko, tikrieji gamybos duomenys yra naudojami objektyviai išanalizuoti, ar vėliau bus buteliuko ir gali defektai, o ne įvairūs subjektyvūs žmonių sprendimai.
Šiame straipsnyje bus sutelktas į tai, kaip karštųjų galūnių jutiklių naudojimas gali padėti gaminti lengvesnius, stipresnius stiklinius stiklainius ir stiklainius, kurių defektai yra mažesni, tuo pačiu padidindamas mašinos greitį.
Šiame straipsnyje bus sutelktas į tai, kaip karštųjų galūnių jutiklių naudojimas gali padėti gaminti lengvesnius, stipresnius stiklo stiklainius, kurių defektai yra mažesni, tuo pačiu padidindamas mašinos greitį.
1. Karštos pabaigos patikrinimas ir proceso stebėjimas
Naudojant buteliuko ir CAN apžiūrėjimo karštos klasės jutiklį, didelius defektus galima pašalinti ant karšto galo. Tačiau karšto lygio buteliuko ir gali būti patikrinimo jutikliai neturėtų būti naudojami tik tikrinant karštai. Kaip ir bet kuriame tikrinimo mašinoje, karšta ar šalta, nė vienas jutiklis negali veiksmingai apžiūrėti visų defektų, ir tas pats pasakytina ir apie karšto galutinio jutiklius. Ir kadangi kiekvienas butelis iš „Spec“ ar gali gaminti jau atliekant gamybos laiką ir energiją (ir generuoja CO2), karštųjų galūnių jutiklių fokusavimas ir pranašumas yra defektų prevencijai, o ne tik automatiškai tikrinant sugedusius produktus.
Pagrindinis buteliuko patikrinimo su karštos klasės jutikliais tikslas yra pašalinti kritinius defektus ir rinkti informaciją bei duomenis. Be to, atskirus butelius galima patikrinti atsižvelgiant į klientų reikalavimus, pateikiant gerą įrenginio, kiekvieno GOB ar „Ranker“ našumo duomenų apžvalgą. Pašalinus didelius defektus, įskaitant karšto lygio pilavimą ir priklijavimą, užtikrinama, kad produktai praeis per karštos spalvos purškimo ir šalto galutinio patikrinimo įrangą. Kiekvieno vieneto ir kiekvieno GOB ar bėgiko ertmės našumo duomenys gali būti naudojami veiksmingoms pagrindinių priežasčių analizei (mokymui, prevencijai) ir greitam taisomojo veiksmui, kai kyla problemų. Greitas karštasis galas, pagrįstas realiojo laiko informacija, gali tiesiogiai pagerinti gamybos efektyvumą, o tai yra stabilaus liejimo proceso pagrindas.
2. Sumažinkite trukdžių veiksnius
Gerai žinoma, kad daugelis trikdančių veiksnių (skerdimo kokybė, klampumas, temperatūra, stiklo homogeniškumas, aplinkos temperatūra, dangos medžiagų pablogėjimas ir nusidėvėjimas, net alyvos keitimas, gamybos pokyčiai, sustabdymo/pradžios įrenginiai ar buteliukų dizainas) daro įtaką stiklo gamybos amatams. Šie trukdžių veiksniai yra pagrindinė proceso variacijos priežastis. Ir kuo daugiau trukdžių veiksnių, kuriuose taikomas liejimo procesas, tuo daugiau defektų sukuriama. Tai rodo, kad trikdančių veiksnių lygio ir dažnio sumažinimas nueis ilgą kelią siekiant tikslo gaminti lengvesnius, stipresnius, be defektų ir didesnio greičio produktus.
Pavyzdžiui, karštas galas paprastai daug dėmesio skiria alyvai. Iš tiesų, aliejus yra vienas iš pagrindinių stiklinių butelių formavimo proceso blaškymo.
Yra keletas skirtingų būdų, kaip sumažinti proceso sutrikimą aliejant:
A. Rankinis aliejus: sukurkite SOP standartinį procesą, griežtai stebėkite kiekvieno alyvos ciklo efektą, kad pagerintumėte alyvą;
B. Naudokite automatinę tepimo sistemą, o ne rankinį alyvą: Palyginti su rankiniu aliejumi, automatinis alyvavimas gali užtikrinti alyvos dažnio ir alyvos efekto konsistenciją.
C. Sumažinkite alyvą, naudodamiesi automatine tepimo sistema: mažindami alyvos kiekio dažnį, užtikrinkite alyvos efekto konsistenciją.
Sumažintas proceso trukdžių laipsnis, atsirandantis dėl alyvos
3. Gydymas sukelia proceso svyravimų šaltinį, kad stiklo sienos storio pasiskirstymas būtų vienodas
Dabar, norėdami susidoroti su stiklo formavimo proceso svyravimais, kuriuos sukelia aukščiau išvardyti sutrikimai, daugelis stiklo gamintojų buteliams gaminti naudoja daugiau stiklo skysčio. Siekiant patenkinti klientų, kurių sienos storis yra 1 mm, specifikacijas ir pasiekti pagrįstą gamybos efektyvumą, sienų storio projektavimo specifikacijos svyruoja nuo 1,8 mm (mažo burnos slėgio pūtimo procesas) iki dar daugiau nei 2,5 mm (pūtimo ir pūtimo procesas).
Šio padidėjusio sienos storio tikslas yra išvengti sugedusių butelių. Ankstyvomis dienomis, kai stiklo pramonė negalėjo apskaičiuoti stiklo stiprumo, šis padidėjęs sienos storis kompensuoja per didelius proceso variacijas (arba žemą liejimo proceso valdymo lygį) ir lengvai pakenkė stiklo konteinerių gamintojai ir jų klientai.
Tačiau dėl to kiekvieno buteliuko sienos storis yra labai skirtingas. Per karšto galo infraraudonųjų spindulių jutiklių stebėjimo sistemą galime aiškiai pamatyti, kad formavimo proceso pokyčiai gali pakeisti butelio sienos storio pokyčius (stiklo pasiskirstymo pokyčiai). Kaip parodyta žemiau esančiame paveikslėlyje, šis stiklo pasiskirstymas iš esmės yra suskirstytas į šiuos du atvejus: išilginį stiklo pasiskirstymą ir šoninį pasiskirstymą. Iš daugybės pagamintų butelių analizės, galima pastebėti, kad stiklo pasiskirstymas nuolat keičiasi tiek vertikaliai, tiek horizontaliai. Norėdami sumažinti butelio svorį ir užkirsti kelią defektams, turėtume sumažinti arba išvengti šių svyravimų. Išlydyto stiklo pasiskirstymo kontrolė yra raktas į lengvesnius ir stipresnius butelius ir skardines didesniu greičiu, turint mažiau defektų ar net arti nulio. Norint kontroliuoti stiklo pasiskirstymą, reikia nuolat stebėti buteliuką ir gaminti bei išmatuoti operatoriaus procesą, atsižvelgiant į stiklo pasiskirstymo pokyčius.
4. Surinkite ir analizuokite duomenis: sukurkite AI intelektą
Naudodamiesi vis daugiau jutiklių, surinksite vis daugiau duomenų. Intelektualiai derinant ir analizuojant šiuos duomenis suteikia daugiau ir geresnės informacijos efektyviau valdyti proceso pakeitimus.
Pagrindinis tikslas: sukurti didelę duomenų bazę, prieinamą stiklo formavimo procese, leidžiant sistemai klasifikuoti ir sujungti duomenis bei sukurti efektyviausius uždarojo ciklo skaičiavimus. Todėl turime būti labiau žemiški ir pradėti nuo faktinių duomenų. Pvz., Mes žinome, kad krūvio duomenys ar temperatūros duomenys yra susiję su butelio duomenimis, kai žinome šį ryšį, mes galime kontroliuoti krūvį ir temperatūrą taip, kad gaminame butelius, kurių stiklo pasiskirstymas mažesnis, kad defektai sumažėtų. Be to, kai kurie šaltos formos duomenys (pvz., Burbulai, įtrūkimai ir kt.) Taip pat gali aiškiai parodyti proceso pokyčius. Šių duomenų naudojimas gali padėti sumažinti proceso dispersiją, net jei jie nepastebimi karštuoju gale.
Todėl po duomenų bazės įrašo šiuos proceso duomenis, AI intelektualioji sistema gali automatiškai pateikti atitinkamas taisomosios priemones, kai karšto galo jutiklio sistema nustato defektus arba nustato, kad kokybės duomenys viršija nustatytą aliarmo vertę. 5. Sukurkite jutiklių pagrindu sukurtą SOP arba formos formavimo proceso automatizavimą
Kai jutiklis bus naudojamas, turėtume organizuoti įvairias gamybos priemones, susijusias su jutiklio pateikta informacija. Vis daugiau realių gamybos reiškinių gali pamatyti jutikliai, o perduodama informacija yra labai redukuojanti ir nuosekli. Tai labai svarbu gamybai!
Jutikliai nuolat stebi GOB (svorio, temperatūros, formos) būklę, įkrovą (greitį, ilgį, atvykimo laiką, padėtį), temperatūrą (preg, štampą, perforatorių/šerdį, mirti), kad būtų galima stebėti butelio kokybę. Bet koks produkto kokybės skirtumas turi priežastį. Kai priežastis bus žinoma, galima nustatyti ir pritaikyti standartines darbo procedūras. Taikymas SOP palengvina gamyklos gamybą. Iš klientų atsiliepimų mes žinome, kad jie mano, kad dėl jutiklių ir SOP yra lengviau įdarbinti naujus darbuotojus karštuoju gale.
Idealiu atveju automatizavimas turėtų būti naudojamas kuo daugiau, ypač kai yra vis daugiau mašinų rinkinių (pvz., 12 4 lašų mašinų rinkinių, kuriuose operatorius negali gerai valdyti 48 ertmių). Tokiu atveju jutiklis stebi, analizuoja duomenis ir atlieka būtinus pakeitimus, pateikdamas duomenis į rango ir traukinio laiko sistemos. Kadangi grįžtamasis ryšys savaime veikia per kompiuterį, jį galima pakoreguoti milisekundėmis, to, ko net ir geriausi operatoriai/ekspertai niekada negalės padaryti. Per pastaruosius penkerius metus buvo galima valdyti GOB svorį, buteliukų tarpus ant konvejerio, pelėsio temperatūros, šerdies perforatoriaus takto ir išilginio stiklo pasiskirstymo buvo galima valdyti GOB svorį. Numatoma, kad artimiausiu metu bus galima įsigyti daugiau valdymo kilpų. Remiantis dabartine patirtimi, naudojant skirtingas valdymo kilpas, iš esmės gali sukelti tą patį teigiamą poveikį, pavyzdžiui, sumažėjusius proceso svyravimus, mažesnius stiklo pasiskirstymo pokyčius ir mažiau defektų stikliniuose buteliuose ir stiklainiuose.
Norėdami pasiekti lengvesnio, stipresnio, (beveik) be defektų, didesnio greičio ir didesnio derlingumo gamybą, pateikiame keletą būdų, kaip tai pasiekti šiame straipsnyje. Būdami stiklo konteinerių pramonės nariu, mes laikomės mažinimo plastiko ir aplinkos taršos mažinimo ir laikomės aiškių pagrindinių vyno daryklų ir kitų stiklo pakuočių vartotojų reikalavimų, kad būtų galima žymiai sumažinti pakuočių medžiagų pramonės anglies pėdsaką. Kiekvienam stiklo gamintojui, gaminančiam lengvesnį, stipresnį, (beveik) stiklinius butelius be defektų ir esant didesniam mašinos greičiui, gali būti didesnė investicijų grąža, tuo pačiu sumažinant anglies išmetimą.
Pašto laikas: 2012 m. Balandžio 19 d