Протягом останніх кількох років найбільші світові пивоварні та користувачі скляної упаковки вимагали значного скорочення вуглецевого сліду пакувальних матеріалів відповідно до мегатренду скорочення використання пластику та зменшення забруднення навколишнього середовища. Довгий час завдання формування гарячої частини полягало в тому, щоб доставити якомога більше пляшок до печі для відпалу, не особливо турбуючись про якість продукту, що в основному стосувалося холодної частини. Подібно до двох різних світів, гарячий і холодний кінці повністю розділені піччю для відпалу як лінією розділу. Таким чином, у разі проблем з якістю, навряд чи існує своєчасна та ефективна комунікація чи зворотний зв’язок від холодного кінця до гарячого; або є зв'язок або зворотній зв'язок, але ефективність зв'язку невисока через затримку часу печі для відпалу. Таким чином, щоб гарантувати, що високоякісні продукти подаються в розповсюджувальну машину, у холодильній зоні або на контролі якості складу, будуть знайдені лотки, які повертаються користувачем або повинні бути повернуті.
Тому особливо важливо вчасно вирішувати проблеми якості продукції на гарячому кінці, допомагати формувальному обладнанню підвищити швидкість машини, отримати легкі скляні пляшки та зменшити викиди вуглецю.
Щоб допомогти скляній промисловості досягти цієї мети, компанія XPAR з Нідерландів працює над розробкою все більшої кількості датчиків і систем, які застосовуються для гарячого формування скляних пляшок і банок, оскільки інформація, що передається датчиками, є послідовним і ефективним.Вище, ніж доставка вручну!
У процесі формування занадто багато факторів, що впливають на процес виробництва скла, наприклад, якість склобою, в’язкість, температура, однорідність скла, температура навколишнього середовища, старіння та знос матеріалів покриття та навіть змащення, зміни виробництва, зупинка/запуск Конструкція пристрою або пляшки може вплинути на процес. Логічно, що кожен виробник скла прагне інтегрувати ці непередбачувані порушення, такі як стан куски (вага, температура та форма), завантаження куски (швидкість, довжина та позиція часу прибуття), температура (зеленість, цвіль тощо), пуансон/серцевина , матриця), щоб мінімізувати вплив на формування, тим самим покращуючи якість скляних пляшок.
Точне та своєчасне знання даних про статус пляшки, її завантаження, температуру та якість пляшок є фундаментальною основою для виробництва легших, міцніших пляшок і банок без дефектів на вищих швидкостях машини. Починаючи з інформації в реальному часі, отриманої датчиком, реальні виробничі дані використовуються для об’єктивного аналізу того, чи будуть пізніше дефекти пляшок і банок, замість різноманітних суб’єктивних суджень людей.
У цій статті мова піде про те, як використання датчиків гарячого кінця може допомогти виробляти легші, міцніші скляні банки та банки з меншим рівнем браку, одночасно збільшуючи швидкість машини.
У цій статті мова піде про те, як використання датчиків гарячого кінця може допомогти виробляти легші, міцніші скляні банки з меншим рівнем браку, одночасно збільшуючи швидкість машини.
1. Інспекція гарячого кінця та моніторинг процесу
За допомогою датчика гарячого кінця для перевірки пляшок і банок основні дефекти можна усунути на гарячому кінці. Але датчики гарячого кінця для перевірки пляшок і банок не слід використовувати лише для перевірки гарячого кінця. Як і в будь-якій машині для перевірки, гарячій чи холодній, жоден датчик не може ефективно перевірити всі дефекти, і те саме стосується датчиків гарячого кінця. А оскільки кожна вироблена пляшка чи банка, що не відповідають специфікаціям, уже витрачає час і енергію на виробництво (і генерує CO2), фокус і перевага датчиків гарячого кінця зосереджені на запобіганні дефектам, а не лише на автоматичній перевірці дефектних продуктів.
Основна мета перевірки пляшок за допомогою датчиків гарячого кінця – усунути критичні дефекти та зібрати інформацію та дані. Крім того, окремі пляшки можна перевіряти відповідно до вимог замовника, що дає хороший огляд продуктивності агрегату, кожної порції або ранкера. Усунення основних дефектів, у тому числі заливки та злипання з гарячого кінця, забезпечує проходження продуктів через обладнання для розпилення гарячого кінця та контрольне обладнання для холодного кінця. Дані про продуктивність порожнини для кожного блоку та для кожної порції або бігуна можна використовувати для ефективного аналізу першопричини (навчання, запобігання) та швидкого усунення проблем у разі виникнення проблем. Швидкі коригувальні дії гарячого кінця на основі інформації в реальному часі можуть безпосередньо підвищити ефективність виробництва, що є основою для стабільного процесу формування.
2. Зменшити фактори перешкод
Добре відомо, що багато заважаючих факторів (якість склобою, в’язкість, температура, однорідність скла, температура навколишнього середовища, погіршення та знос матеріалів покриття, рівномірне змащування, зміни виробництва, блоки зупинки/запуску або конструкція пляшки) впливають на виробництво скла. Ці фактори перешкод є основною причиною зміни процесу. І чим більше факторів перешкод піддається процесу формування, тим більше дефектів утворюється. Це означає, що зменшення рівня та частоти заважаючих факторів значною мірою допоможе досягти мети виробництва легших, міцніших, бездефектних і високошвидкісних продуктів.
Наприклад, гарячий кінець зазвичай приділяє велику увагу змазуванню. Дійсно, змащування є одним із головних відволікаючих факторів у процесі формування скляних пляшок.
Існує кілька різних способів зменшити порушення процесу шляхом змащення:
A. Ручне змащення: створіть стандартний процес SOP, суворо стежте за ефектом кожного циклу змащення для покращення змащення;
B. Використовуйте автоматичну систему змащування замість ручного змащування: у порівнянні з ручним змащенням, автоматичне змащування може забезпечити послідовність частоти змащування та ефекту змащування.
C. Мінімізуйте змащування за допомогою автоматичної системи змащення: зменшуючи частоту змащування, забезпечте постійний ефект змащення.
Ступінь зменшення процесу перешкод через змазування становить приблизно a
3. Обробка викликає джерело коливань процесу, щоб зробити розподіл товщини скляної стінки більш рівномірним
Зараз, щоб впоратися з коливаннями в процесі формування скла, спричиненими вищезазначеними порушеннями, багато виробників скла використовують більше скляної рідини для виготовлення пляшок. Щоб відповідати специфікаціям клієнтів із товщиною стінки 1 мм і досягти розумної ефективності виробництва, технічні характеристики конструкції товщини стінки коливаються від 1,8 мм (процес видування з невеликим тиском рота) до навіть більше 2,5 мм (процес видування та видування).
Метою цієї збільшеної товщини стінок є уникнення бракованих пляшок. У перші дні, коли скляна промисловість не могла розрахувати міцність скла, ця збільшена товщина стінки компенсувала надмірні варіації процесу (або низький рівень контролю процесу формування) і була легко скомпрометована виробниками скляної тари та їхніми клієнтами.
Але в результаті цього кожна пляшка має дуже різну товщину стінок. Завдяки системі моніторингу інфрачервоного датчика на гарячому кінці ми можемо чітко бачити, 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 поперечний розподіл. З аналізу численних вироблених пляшок можна побачити, що розподіл скла постійно змінюється , як вертикально, так і горизонтально. Щоб зменшити вагу пляшки та запобігти дефектам, ми повинні зменшити або уникнути цих коливань. Контроль розподілу розплавленого скла є ключем до виробництва легших і міцніших пляшок і банок на вищих швидкостях, з меншою кількістю дефектів або навіть близькими до нуля. Контроль розподілу скла вимагає постійного моніторингу виробництва пляшок і банок і вимірювання процесу оператора на основі змін у розподілі скла.
4. Збирайте та аналізуйте дані: створюйте інтелект ШІ
Використання все більшої кількості датчиків дозволить збирати все більше і більше даних. Розумне поєднання та аналіз цих даних надає більше та кращу інформацію для більш ефективного керування змінами процесів.
Кінцева мета: створити велику базу даних даних, доступних у процесі формування скла, що дозволить системі класифікувати та об’єднувати дані та створювати найефективніші обчислення в замкнутому циклі. Тому нам потрібно бути більш приземленими і виходити з реальних даних. Наприклад, ми знаємо, що дані про заряд або температуру пов’язані з даними про пляшку, як тільки ми знаємо цей зв’язок, ми можемо контролювати заряд і температуру таким чином, щоб виготовляти пляшки з меншим зміщенням у розподілі скла, так що дефекти зменшуються. Крім того, деякі дані холодного кінця (такі як бульбашки, тріщини тощо) також можуть чітко вказувати на зміни процесу. Використання цих даних може допомогти зменшити дисперсію процесу, навіть якщо вона не помічається на гарячому кінці.
Таким чином, після того, як база даних записує ці дані процесу, інтелектуальна система штучного інтелекту може автоматично забезпечувати відповідні заходи щодо усунення несправності, коли система датчиків гарячого кінця виявляє дефекти або виявляє, що дані якості перевищують встановлене значення сигналу. 5. Створення СОП на основі датчиків або автоматизація процесу формування
Після того, як датчик буде використано, ми повинні організувати різні виробничі заходи навколо інформації, яку надає датчик. Все більше і більше реальних виробничих явищ можна побачити за допомогою датчиків, а інформація, що передається, є надзвичайно скороченою та послідовною. Це дуже важливо для виробництва!
Датчики безперервно контролюють стан куски (вага, температура, форма), заряд (швидкість, довжина, час прибуття, позиція), температуру (прег, матриця, пуансон/ядро, матриця) для контролю якості пляшки. Будь-яка різниця в якості продукції має свої причини. Коли причина стане відомою, можна встановити та застосувати стандартні операційні процедури. Застосування SOP полегшує виробництво на заводі. З відгуків клієнтів ми знаємо, що вони відчувають, що завдяки датчикам і СОП стає легше залучати нових співробітників у гарячу частину.
В ідеалі автоматизація повинна застосовуватися якомога більше, особливо коли наборів машин стає все більше (наприклад, 12 комплектів 4-крапельних машин, де оператор не може добре контролювати 48 порожнин). У цьому випадку датчик спостерігає, аналізує дані та вносить необхідні коригування, надсилаючи дані в систему синхронізації рядків і поїздів. Оскільки зворотний зв’язок працює самостійно через комп’ютер, його можна налаштувати за мілісекунди, чого ніколи не зможуть зробити навіть найкращі оператори/експерти. Протягом останніх п’яти років був доступний автоматичний контроль замкнутого циклу (гарячий кінець) для контролю ваги порції, відстані між пляшками на конвеєрі, температури прес-форми, ходу пуансону та поздовжнього розподілу скла. Передбачається, що найближчим часом буде доступно більше контурів керування. Базуючись на поточному досвіді, використання різних контурів керування може в основному призвести до тих самих позитивних ефектів, таких як зменшення коливань процесу, менша варіація розподілу скла та менше дефектів у скляних пляшках і банках.
Щоб досягти бажаного легшого, міцнішого, (майже) бездефектного, високошвидкісного та високопродуктивного виробництва, ми представляємо кілька способів досягнення цього в цій статті. Як учасник індустрії скляної тари, ми дотримуємося мегатенденції щодо зменшення забруднення пластиком і навколишнього середовища, а також дотримуємося чітких вимог великих виноробних підприємств та інших користувачів скляної упаковки щодо значного зменшення вуглецевого сліду промисловості пакувальних матеріалів. І для кожного виробника скла виробництво легших, міцніших (майже) бездефектних скляних пляшок і на вищих швидкостях машини може призвести до більшого повернення інвестицій, одночасно зменшуючи викиди вуглецю.
Час публікації: 19 квітня 2022 р