U posljednjih nekoliko godina, najveće svjetske pivare i korisnici staklene ambalaže zahtijevali su značajno smanjenje ugljičnog otiska ambalažnih materijala, prateći megatrend smanjenja upotrebe plastike i smanjenja zagađenja okoliša. Dugo vremena je zadatak formiranja vrućeg kraja bio da se što više boca isporuči u peć za žarenje, bez velike brige o kvaliteti proizvoda, što je uglavnom bila briga hladnog kraja. Kao dva različita svijeta, topli i hladni krajevi su potpuno odvojeni peći za žarenje kao razdjelnom linijom. Stoga, u slučaju problema sa kvalitetom, teško da postoji pravovremena i efikasna komunikacija ili povratna informacija od hladnog do vrućeg kraja; ili postoji komunikacija ili povratna informacija, ali efikasnost komunikacije nije visoka zbog kašnjenja vremena peći za žarenje. Stoga će se, kako bi se osiguralo da se visokokvalitetni proizvodi ubacuju u punionicu, u zoni hladnog kraja ili u kontroli kvaliteta skladišta, pronaći tacne koje korisnik vraća ili ih treba vratiti.
Stoga je posebno važno riješiti probleme s kvalitetom proizvoda na vrijeme na vrućoj strani, pomoći opremi za kalupljenje da poveća brzinu stroja, postigne lagane staklene boce i smanji emisiju ugljika.
Kako bi pomogla industriji stakla da postigne ovaj cilj, kompanija XPAR iz Holandije radi na razvoju sve više senzora i sistema, koji se primjenjuju na vruće oblikovanje staklenih boca i limenki, jer informacije koje senzori prenose je dosljedan i efikasan.Više od ručne isporuke!
Previše je ometajućih faktora u procesu oblikovanja koji utječu na proces proizvodnje stakla, kao što su kvalitet stakla, viskozitet, temperatura, ujednačenost stakla, temperatura okoline, starenje i trošenje materijala za premazivanje, pa čak i podmazivanje, promjene proizvodnje, zaustavljanje/početak Dizajn jedinice ili boce može uticati na proces. Logično, svaki proizvođač stakla nastoji da integriše ove nepredvidive poremećaje, kao što su stanje grudvice (težina, temperatura i oblik), opterećenje na grudu (brzina, dužina i vremenska pozicija dolaska), temperatura (zelena, kalup, itd.), bušenje/jezgra. , matrica) kako bi se smanjio utjecaj na oblikovanje, čime se poboljšava kvalitet staklenih boca.
Precizno i pravovremeno poznavanje podataka o statusu, punjenju, temperaturi i kvaliteti boca temeljna je osnova za proizvodnju lakših, jačih boca i limenki bez oštećenja pri većim brzinama mašine. Polazeći od informacija u realnom vremenu koje dobije senzor, stvarni proizvodni podaci se koriste za objektivnu analizu da li će kasnije biti kvarova u bocama i limenkama, umjesto raznih subjektivnih prosudbi ljudi.
Ovaj članak će se fokusirati na to kako korištenje hot-end senzora može pomoći u proizvodnji lakših, jačih staklenih tegli i tegli s nižim stopama kvarova, uz povećanje brzine stroja.
Ovaj članak će se fokusirati na to kako korištenje hot-end senzora može pomoći u proizvodnji lakših, jačih staklenih posuda sa nižim stopama kvarova, uz povećanje brzine stroja.
1. Hot end inspekcija i praćenje procesa
Sa senzorom vrućeg kraja za inspekciju boce i limenke, veliki defekti se mogu eliminisati na vrućem kraju. Ali hot-end senzori za inspekciju boca i limenki ne bi se trebali koristiti samo za hot-end inspekciju. Kao i sa bilo kojom mašinom za inspekciju, toplom ili hladnom, nijedan senzor ne može efikasno pregledati sve nedostatke, a isto važi i za hot-end senzore. A budući da svaka proizvedena boca ili limenka već troši vrijeme i energiju (i stvara CO2), fokus i prednost hot-end senzora je na prevenciji kvarova, a ne samo na automatskoj inspekciji neispravnih proizvoda.
Glavna svrha inspekcije boca sa hot-end senzorima je uklanjanje kritičnih nedostataka i prikupljanje informacija i podataka. Nadalje, pojedinačne boce mogu se pregledati prema zahtjevima kupaca, dajući dobar pregled podataka o performansama jedinice, svake gob ili rangera. Otklanjanje velikih nedostataka, uključujući izlivanje i lijepljenje vrućeg kraja, osigurava da proizvodi prolaze kroz opremu za raspršivanje vrućeg kraja i opremu za kontrolu hladnog kraja. Podaci o performansama šupljine za svaku jedinicu i za svaki otvor ili klizač mogu se koristiti za efikasnu analizu uzroka (učenje, prevencija) i brze popravne akcije kada se pojave problemi. Brza popravna akcija od strane hot end-a zasnovana na informacijama u realnom vremenu može direktno poboljšati efikasnost proizvodnje, što je osnova za stabilan proces oblikovanja.
2. Smanjite faktore interferencije
Dobro je poznato da mnogi ometajući faktori (kvalitet stakla, viskoznost, temperatura, homogenost stakla, temperatura okoline, propadanje i trošenje materijala za oblaganje, čak i podmazivanje, promjene proizvodnje, stop/start jedinice ili dizajn boce) utiču na zanat proizvodnje stakla. Ovi faktori interferencije su osnovni uzrok varijacije procesa. I što je više faktora interferencije proces oblikovanja podvrgnut, to se stvara više defekata. Ovo sugerira da će smanjenje razine i učestalosti ometajućih faktora uvelike pomoći postizanju cilja proizvodnje lakših, jačih proizvoda bez kvarova i veće brzine.
Na primjer, hot end općenito stavlja veliki naglasak na podmazivanje. Zaista, podmazivanje je jedna od glavnih smetnji u procesu formiranja staklene boce.
Postoji nekoliko različitih načina da smanjite smetnje procesa uljem:
A. Ručno podmazivanje: Kreirajte standardni proces SOP, striktno pratite učinak svakog ciklusa podmazivanja kako biste poboljšali podmazivanje;
B. Koristite automatski sistem podmazivanja umjesto ručnog podmazivanja: U poređenju sa ručnim podmazivanje, automatsko podmazivanje može osigurati konzistentnost učestalosti podmazivanja i efekta podmazivanja.
C. Minimizirajte podmazivanje upotrebom automatskog sistema za podmazivanje: uz smanjenje učestalosti podmazivanja, osigurajte konzistentnost efekta podmazivanja.
Stepen smanjenja smetnji u procesu zbog podmazivanja je reda a
3. Tretman uzrokuje izvor procesnih fluktuacija kako bi distribucija debljine staklene stijenke bila ravnomjernija
Sada, kako bi se nosili sa fluktuacijama u procesu formiranja stakla uzrokovanim gore navedenim smetnjama, mnogi proizvođači stakla koriste više staklene tekućine za izradu boca. Da bi se zadovoljile specifikacije kupaca sa debljinom zida od 1 mm i postigle razumnu efikasnost proizvodnje, specifikacije za dizajn debljine zida kreću se od 1,8 mm (proces duvanja sa malim ustima) do čak više od 2,5 mm (proces puhanja i puhanja).
Svrha ove povećane debljine stijenke je izbjegavanje neispravnih boca. U ranim danima, kada industrija stakla nije mogla izračunati čvrstoću stakla, ova povećana debljina stijenke kompenzirala je prekomjerne varijacije procesa (ili niske razine kontrole procesa oblikovanja) i lako su je kompromitirali proizvođači staklenih kontejnera i njihovi kupci prihvatili.
Ali kao rezultat toga, svaka boca ima vrlo različitu debljinu stijenke. Kroz sistem za nadzor infracrvenog senzora na vrućem kraju, možemo jasno vidjeti da promjene u procesu oblikovanja mogu dovesti do promjena u debljini stijenke boce (promjena distribucije stakla). Kao što je prikazano na slici ispod, ova distribucija stakla je u osnovi podijeljena na sljedeća dva slučaja: uzdužna raspodjela stakla i bočna distribucija. Iz analize brojnih proizvedenih boca može se vidjeti da se distribucija stakla stalno mijenja , i vertikalno i horizontalno. Kako bismo smanjili težinu boce i spriječili defekte, trebali bismo smanjiti ili izbjeći ove fluktuacije. Kontrola distribucije rastaljenog stakla je ključ za proizvodnju lakših i jačih boca i limenki pri većim brzinama, s manje nedostataka ili čak blizu nule. Kontrola distribucije stakla zahtijeva kontinuirano praćenje proizvodnje boca i limenki i mjerenje procesa operatera na osnovu promjena u distribuciji stakla.
4. Prikupite i analizirajte podatke: stvorite AI inteligenciju
Korištenjem sve više i više senzora prikupljat će se sve više podataka. Inteligentno kombinovanje i analiza ovih podataka pruža više i bolje informacije za efikasnije upravljanje promenama procesa.
Krajnji cilj: stvoriti veliku bazu podataka dostupnih u procesu oblikovanja stakla, omogućavajući sistemu da klasifikuje i spoji podatke i kreira najefikasnije proračune zatvorene petlje. Stoga moramo biti prizemniji i krenuti od stvarnih podataka. Na primjer, znamo da su podaci o punjenju ili podaci o temperaturi povezani s podacima o boci, kada znamo ovaj odnos, možemo kontrolirati punjenje i temperaturu na takav način da proizvodimo boce s manjim pomakom u distribuciji stakla, tako da su nedostaci smanjeni. Takođe, neki hladni podaci (kao što su mehurići, pukotine, itd.) takođe mogu jasno ukazivati na promene procesa. Korištenje ovih podataka može pomoći u smanjenju varijacije procesa čak i ako se ne primijeti na vrućem kraju.
Stoga, nakon što baza podataka zabilježi ove procesne podatke, AI inteligentni sistem može automatski obezbijediti relevantne popravne mjere kada senzorski sistem hot-end otkrije kvarove ili otkrije da podaci o kvalitetu premašuju postavljenu vrijednost alarma. 5. Kreirajte SOP baziran na senzorima ili automatizaciju procesa kalupljenja
Nakon što se senzor koristi, trebali bismo organizirati različite mjere proizvodnje oko informacija koje senzor daje. Sve više i više stvarnih proizvodnih fenomena može se vidjeti pomoću senzora, a informacije koje se prenose su vrlo reduktivne i konzistentne. Ovo je veoma važno za proizvodnju!
Senzori kontinuirano prate status boce (težina, temperatura, oblik), punjenje (brzina, dužina, vrijeme dolaska, pozicija), temperaturu (preg, matrica, bušilica/jezgra, matrica) kako bi pratili kvalitetu boce. Svaka varijacija u kvaliteti proizvoda ima razlog. Kada je uzrok poznat, mogu se uspostaviti i primijeniti standardne operativne procedure. Primjena SOP-a olakšava proizvodnju u fabrici. Iz povratnih informacija kupaca znamo da oni smatraju da je sve lakše zaposliti nove zaposlenike na vrućoj strani zbog senzora i SOP-ova.
U idealnom slučaju, automatizaciju treba primijeniti što je više moguće, posebno kada ima sve više strojnih setova (kao što je 12 setova mašina sa 4 kapi gdje operater ne može dobro kontrolirati 48 šupljina). U ovom slučaju, senzor posmatra, analizira podatke i vrši neophodna prilagođavanja vraćajući podatke sistemu za rangiranje i određivanje vremena. Budući da povratna informacija radi sama preko računara, može se podesiti u milisekundama, što ni najbolji operateri/stručnjaci nikada neće moći da urade. U proteklih pet godina, automatska kontrola zatvorene petlje (hot end) bila je dostupna za kontrolu težine boca, razmaka boca na transporteru, temperature kalupa, udara jezgre i uzdužne distribucije stakla. Predvidljivo je da će više kontrolnih petlji biti dostupno u bliskoj budućnosti. Na osnovu sadašnjeg iskustva, korištenje različitih kontrolnih petlji može u osnovi proizvesti iste pozitivne efekte, kao što su smanjene fluktuacije procesa, manje varijacije u distribuciji stakla i manje nedostataka u staklenim bocama i teglama.
Kako bismo postigli želju za lakšom, jačom, (gotovo) bez grešaka, brzinom i proizvodnjom s većim prinosom, u ovom članku predstavljamo neke načine kako to postići. Kao član industrije staklene ambalaže, pratimo megatrend smanjenja plastičnog i ekološkog zagađenja, te slijedimo jasne zahtjeve velikih vinarija i drugih korisnika staklene ambalaže da značajno smanjimo ugljični otisak u industriji ambalažnih materijala. A za svakog proizvođača stakla, proizvodnja lakših, jačih staklenih boca (gotovo) bez kvarova i pri većim brzinama mašina može dovesti do većeg povrata ulaganja uz smanjenje emisije ugljika.
Vrijeme objave: Apr-19-2022