Протягом останніх кількох років основні світові пивоварні та користувачі скляної упаковки вимагають значного скорочення вуглецевого сліду пакувальних матеріалів, слідуючи за мегатрендом зменшення використання пластику та зменшення забруднення навколишнього середовища. Тривалий час завданням створити гарячий кінець полягало в тому, щоб доставити якомога більше пляшок до відпаленої печі, без особливого занепокоєння щодо якості продукту, що в основному викликає занепокоєння холодного кінця. Як і два різних світи, гарячі та холодні кінці повністю розділені відпалкою пічами як лінія ділянки. Тому у випадку проблем якості навряд чи є своєчасне та ефективне спілкування або відгуки від холодного кінця до гарячого кінця; Або є спілкування або зворотній зв'язок, але ефективність спілкування не є високою через затримку часу відпалу. Тому для того, щоб забезпечити, щоб високоякісні продукти подалися в машину для наповнення, в області холодного кінця або контролю якості складу, знайдені лотки, які повертаються користувачем або потребують повернення.
Тому особливо важливо вирішити проблеми якості продукції в часі в гарячому кінці, допомогти ліпленням обладнання збільшити швидкість машини, досягти легких скляних пляшок та зменшити викиди вуглецю.
Для того, щоб допомогти скляній промисловості досягти цієї мети, компанія XPAR з Нідерландів працює над розробкою все більшої кількості датчиків та систем, які застосовуються до гарячого формування скляних пляшок та банок, оскільки інформація, що передається датчиками, є послідовною та ефективною.Вища вручну доставку!
У процесі формування є занадто багато перешкод, які впливають на процес виготовлення скла, такі як якість клядачів, в'язкість, температура, рівномірність скла, температура навколишнього середовища, старіння та зношування покриття та навіть змащування, зміни виробництва, зупинити/розпочати конструкцію пристрою або пляшку можуть впливати на процес. Логічно, кожен виробник скла прагне інтегрувати ці непередбачувані порушення, такі як стан GOB (вага, температура та форма), завантаження GOB (швидкість, довжина та час прибуття), температура (зелена цвіль тощо), перфоратор/ядро, штамп), щоб мінімізувати вплив на формування, тим самим покращуючи якість скляних пляшок.
Точні та своєчасні знання про стан GOB, завантаження GOB, температуру та якість якості пляшок-це основна основа для отримання більш легких, сильніших пляшок без дефектів та банок при більш високій швидкості машини. Починаючи з інформації в режимі реального часу, отриманого датчиком, реальні дані виробництва використовуються для об'єктивного аналізу, чи буде пізніше пляшка і може дефекти, а не різні суб'єктивні судження людей.
Ця стаття буде зосереджена на тому, як використання гарячих датчиків може допомогти виробляти легші, сильніші скляні банки та банки з меншими показниками дефектів, при цьому збільшуючи швидкість машини.
Ця стаття буде зосереджена на тому, як використання гарячих датчиків може допомогти виробляти легші, сильніші скляні банки з меншими показниками дефектів, збільшуючи при цьому швидкість машини.
1. Огляд гарячого кінця та моніторинг процесів
З датчиком гарячого кінця для пляшки та може огляд, основні дефекти можна усунути на гарячому кінці. Але гарячі датчики для пляшки та огляд можуть не використовуватися лише для перевірки гарячого кінця. Як і будь-яка інспекційна машина, гаряча або холодна, жоден датчик не може ефективно перевірити всі дефекти, і те саме стосується датчиків гарячого кінця. А оскільки кожна пляшка поза специфікою або може виробляти вже витрачає час та енергію (і генерує CO2), фокус та перевага датчиків гарячого кінця зосереджуються на профілактиці дефектів, а не лише автоматичним оглядом дефектних продуктів.
Основна мета огляду пляшок з гарячим датчиком-усунути критичні дефекти та збирати інформацію та дані. Крім того, окремі пляшки можна перевірити відповідно до вимог клієнтів, що дає хороший огляд даних про ефективність підрозділу, кожної GOB або Ranker. Усунення основних дефектів, включаючи гарячу виливку та наклеювання, гарантує, що продукти проходять через гарячий спрей та обладнання для інспекції холодного кінця. Дані про продуктивність порожнини для кожної одиниці та для кожного GOB або бігуна можуть бути використані для ефективного аналізу першопричин (навчання, профілактика) та швидких дій виправлення, коли виникають проблеми. Швидкі дії з виправленням гарячої кінця на основі інформації в режимі реального часу можуть безпосередньо підвищити ефективність виробництва, що є основою для стабільного процесу формування.
2. Зменшити коефіцієнти перешкод
Добре відомо, що багато перешкоджаючих факторів (якість куллету, в'язкість, температура, однорідність скла, температура навколишнього середовища, погіршення та знос покриття, навіть змащування, зміни виробництва, зупинки/стартові блоки або дизайн пляшок) впливають на виробництво скла. Ці інтерференційні фактори є першопричиною зміни процесу. І чим більше втручання факторів піддається процес формування, тим більше генеруються дефекти. Це говорить про те, що зниження рівня та частоти втручальних факторів пройде довгий шлях до досягнення мети виробництва легших, сильніших, без дефектів та вищих продуктів.
Наприклад, гарячий кінець, як правило, робить великий акцент на змащенні. Дійсно, змащування є одним із основних відволікань у процесі формування скляної пляшки.
Існує кілька різних способів зменшити порушення процесу шляхом змащення:
A. Ручне змащування: Створіть стандартний процес SOP, суворо стежте за впливом кожного циклу змащення для поліпшення змащення;
B. Використовуйте автоматичну систему змащування замість ручного масла: порівняно з ручним змащуванням, автоматичне змащування може забезпечити консистенцію частоти змащення та ефекту змащення.
C. Мінімізуйте змащування за допомогою автоматичної системи змащування: зменшуючи частоту змащення, забезпечуйте узгодженість ефекту змащення.
Зниження ступеня процесу процесу внаслідок змащення знаходиться в порядку
3. Лікування викликає джерело коливань процесу, щоб зробити розподіл товщини скляної стінки більш рівномірним
Тепер, щоб впоратися з коливаннями в процесі формування скла, спричиненого вищезазначеними порушеннями, багато виробників скла використовують більше скляної рідини для виготовлення пляшок. Для того, щоб задовольнити технічні характеристики клієнтів з товщиною стіни 1 мм і досягти розумної ефективності виробництва, специфікації дизайну товщини стін становлять від 1,8 мм (невеликий процес видування тиску в роті) до навіть більше 2,5 мм (процес видування та видування).
Мета цієї підвищеної товщини стінок - уникати несправних пляшок. У перші дні, коли скляна промисловість не могла обчислити силу скла, ця збільшена товщина стінок компенсована надмірною варіацією процесів (або низьким рівнем контролю процесу ліплення) і була легко порушена виробниками скляних контейнерів, а їхні клієнти приймають.
Але внаслідок цього кожна пляшка має дуже різну товщину стіни. Через інфрачервону систему моніторингу датчиків на гарячому кінці ми можемо чітко побачити, що зміни в процесі формування можуть призвести до зміни товщини стінки пляшки (зміна розподілу скла). Як показано на малюнку нижче, цей розподіл скла в основному поділяється на наступні два випадки: поздовжній розподіл скла та бічний розподіл. Від аналізу численних вироблених пляшок, видно, що розподіл скла постійно змінюється як вертикально, так і горизонтально. Для того, щоб зменшити вагу пляшки та запобігти дефектам, ми повинні зменшити або уникнути цих коливань. Контроль розподілу розплавленого скла є ключем до отримання більш легких і сильніших пляшок і банок на більшій швидкості, з меншими дефектами або навіть близько до нуля. Контроль розподілу скла вимагає постійного моніторингу пляшки та може виробляти та вимірювати процес оператора на основі змін у розподілі скла.
4. Збір та аналіз даних: Створіть інтелект AI
Використання все більше і більше датчиків збирає все більше і більше даних. Інтелектуально поєднання та аналіз цих даних забезпечує більше та кращу інформацію для більш ефективного управління змінами процесів.
Кінцева мета: створити велику базу даних даних, наявних у процесі формування скла, що дозволяє системі класифікувати та об'єднати дані та створити найбільш ефективні обчислення із закритою циклом. Тому нам потрібно бути більш приземленими і почати з фактичних даних. Наприклад, ми знаємо, що дані про заряд або дані про температуру пов'язані з даними пляшок, як тільки ми знаємо це співвідношення, ми можемо контролювати заряд і температуру таким чином, щоб ми виробляємо пляшки з меншим зсувом розподілу скла, щоб дефекти зменшувалися. Також деякі дані про холод (такі як бульбашки, тріщини тощо) також можуть чітко вказувати на зміни процесу. Використання цих даних може допомогти зменшити дисперсію процесу, навіть якщо її не помічають у гарячому кінці.
Тому після запису бази даних ці дані про процеси інтелектуальна система AI може автоматично надавати відповідні заходи з виправлення, коли система датчика гарячого кінця виявляє дефекти або виявляє, що якісні дані перевищують встановлене значення тривоги. 5. Створіть на основі датчика SOP або автоматизацію процесу формування формування форми
Після використання датчика ми повинні організувати різні заходи виробництва навколо інформації, наданої датчиком. Все більше реальних явищ виробництва можна побачити датчиками, а передана інформація є дуже редуктивною та послідовною. Це дуже важливо для виробництва!
Датчики постійно контролюють стан GOB (вага, температура, форма), заряд (швидкість, довжина, час прибуття, положення), температура (попередньо, штамп, перф/ядро, штамп) для контролю якості пляшки. Будь -яка зміна якості продукції має причину. Після того, як причина буде відома, стандартні операційні процедури можуть бути встановлені та застосовані. Застосування СОП полегшує виробництво фабрики. З відгуків клієнтів ми знаємо, що вони вважають, що йому стає легше набрати нових співробітників у гарячому кінці через датчики та СОП.
В ідеалі автоматизацію слід застосовувати якомога більше, особливо коли існує все більше і більше наборів машин (наприклад, 12 наборів з 4-х крапляних машин, де оператор не може добре контролювати 48 порожнин). У цьому випадку датчик зауважує, аналізує дані та вносять необхідні коригування, подаючи дані в систему термінів та поїздів. Оскільки зворотній зв'язок працює самостійно через комп'ютер, його можна скорегувати в мілісекундах, щось навіть найкращі оператори/експерти ніколи не зможуть зробити. За останні п’ять років було доступно автоматичний контроль із закритою петлею (гарячим кінцем) для управління вагою GOB, відстані на пляшках на конвеєрі, температурі цвілі, основного удару та поздовжнього розподілу скла. Передбачається, що найближчим часом будуть доступні більше контрольних циклів. Виходячи з поточного досвіду, використання різних циклів контролю в основному може спричинити однакові позитивні ефекти, такі як зменшені коливання процесу, менша зміна розподілу скла та менші дефекти скляних пляшок та банок.
Щоб досягти прагнення до більш легкого, сильнішого, (майже) без дефекту, більш високошвидкісної та вищої продукції, ми представляємо деякі способи досягнення цього в цій статті. Як член промисловості скляних контейнерів, ми дотримуємось мегатренду зменшення забруднення пластику та навколишнього середовища та слідуємо за чіткими вимогами основних виноробних заводів та інших користувачів упаковки скла, щоб значно зменшити вуглецевий слід промисловості пакувальних матеріалів. А для кожного виробника скла, який виробляє легші, сильніші, (майже) скляні пляшки без дефектів і на більш високих швидкостях машини, може призвести до більшої віддачі від інвестицій, зменшуючи викиди вуглецю.
Час посади: 19 квітня 201-2022 рр.