Интеллектуальная модернизация машины для резки пленки: как технология Интернета вещей повышает эффективность резки?

Интеллектуальная модернизация оборудования для продольной резки плёнки — типичный пример движения обрабатывающей промышленности к «Индустрии 4.0». Технология Интернета вещей (IoT), как ключевая технология, революционизирует производственную модель продольной резки плёнки.

Ниже я подробно расскажу о том, как технология Интернета вещей может расширить возможности многомерного анализа для комплексного повышения эффективности резки пленки.

1. Проблемы традиционных продольно-резательных машин (предпосылки модернизации)

Прежде чем обсуждать возможности Интернета вещей, давайте сначала разберемся с узкими местами в эффективности традиционных машин для резки:

1. Эффективность производства зависит от мастеров: основные параметры, такие как настройка положения инструмента и контроль натяжения, сильно зависят от опыта оператора, что затрудняет их стандартизацию и тиражирование.

2. Длительный простой: процесс изменения заказов, замены материалов, отладки параметров и устранения неисправностей оборудования отнимает очень много времени, а эффективное время производства сжимается.

3. Задержка проверки качества: обычное автономное тестирование (отбор проб и проверка после производства) не позволяет обнаружить проблемы в режиме реального времени, что приводит к обнаружению большого количества отходов после их образования.

4. Отсутствие регистрации и анализа данных: производственные данные записываются вручную, являются фрагментированными и подверженными ошибкам, что затрудняет проведение систематического анализа для оптимизации процесса.

5. Разрыв между планированием и исполнением. После выпуска производственного плана невозможно в режиме реального времени получить информацию об исполнении на месте (например, о ходе работ и потерях), что приводит к появлению «слепых зон» в управлении.

6. Сложность профилактического обслуживания: Техническое обслуживание оборудования обычно основано на фиксированном времени или на постпродажном обслуживании, о котором невозможно предупредить до возникновения неисправностей, а непредвиденные простои случаются часто.

2. Каким образом технология Интернета вещей (IoT) обеспечивает эффективность резки?

В основе Интернета вещей лежит концепция «подключённость, данные, интеллект». Благодаря установке датчиков, интеллектуальных шлюзов и периферийных вычислительных устройств на продольно-резательный станок он подключается к сети, обеспечивая комплексное восприятие, передачу данных в режиме реального времени и интеллектуальный анализ состояния оборудования, производственного процесса и его параметров.

1. Оптимизация и прозрачность производственного процесса

• Мониторинг в режиме реального времени, а также удаленная эксплуатация и обслуживание: платформа Интернета вещей может отображать рабочее состояние машины для продольной резки в режиме реального времени (работа, простой, сбой), текущую скорость, запланированный объем производства, выполненный объем производства и т. д. Менеджеры могут удаленно контролировать несколько устройств с мобильных телефонов или компьютеров без необходимости физического присутствия, что значительно повышает эффективность управления и скорость реагирования на отклонения.

• Распределение и оптимизация параметров процесса в один клик: для плёнок из разных материалов (BOPP, PET, CPP, алюминиевая фольга и т. д.) и спецификаций оптимальные параметры процесса (натяжение, давление, скорость и т. д.) могут храниться в облаке в виде «рецептов». При изменении заказа соответствующий рецепт просто вызывается, и параметры автоматически передаются на машину продольной резки, что значительно сокращает время на отладку и зависимость от оператора, а также обеспечивает стабильность процесса.

• Точный анализ общей эффективности оборудования (OEE): системы Интернета вещей автоматически собирают и рассчитывают три основных элемента OEE: показатель доступности (статистика простоев), показатель производительности (реальная скорость по сравнению с теоретической) и показатель выхода годного. Благодаря интуитивно понятному дисплею на панели инструментов можно точно определить первопричину снижения эффективности (слишком ли долгое время для изменения заказов?), слишком медленно? Или слишком много брака?), чтобы внести необходимые улучшения.

2. Прогностическое обслуживание работоспособности оборудования

• Мониторинг состояния: датчики вибрации, температуры и давления установлены в ключевых деталях (таких как шпиндели, подшипники, двигатели и воздушные контуры) для мониторинга их состояния в режиме реального времени.

• Предупреждение об аномальных ситуациях и профилактическое обслуживание: анализируя исторические тенденции в данных датчиков и моделях машинного обучения, система может заблаговременно предупреждать о незначительном ухудшении производительности оборудования (например, «Аномально повышенный уровень вибрации подшипника № X, предполагаемый остаточный ресурс XX часов»). Это позволяет бригадам по техническому обслуживанию перейти от «послеремонтного» к «профилактическому обслуживанию», используя плановые простои для выполнения обслуживания до возникновения отказов, избегая катастрофических повреждений и внеплановых простоев, а также обеспечивая непрерывность и эффективность производства.

3. Модернизация управления качеством

• Интеграция онлайн-контроля качества: подключайте существующие онлайн-системы визуального контроля (ПЗС-камеры) или камеры линейного сканирования к сетям Интернета вещей. Информация о дефектах, обнаруженная системой контроля (например, царапины, точки кристалла, полосы), больше не является изолированными данными, а может быть сопоставлена ​​с текущими параметрами оборудования (например, значением натяжения, скоростью).

• Анализ первопричин (RCA): когда система обнаруживает внезапное увеличение количества дефектов в определённый период времени, она может немедленно отследить параметры оборудования в этот момент. Это может быть связано с колебаниями натяжения или слишком высокой скоростью, что позволяет быстро определить источник проблемы и помочь оператору внести необходимые изменения для снижения количества брака.

• Прослеживаемость всего процесса: мастер-рулон и рулон с нарезкой могут иметь уникальный идентификатор после каждого рулона. Все параметры, данные о качестве, операторы и другая информация в процессе производства регистрируются и сопоставляются. Если клиенты сообщают о проблемах с качеством, их можно быстро отследить вплоть до производственных партий или даже конкретных периодов эксплуатации оборудования, обеспечивая точную прослеживаемость и повышение качества.

4. Управление энергией и ресурсами

• Мониторинг энергопотребления: установите интеллектуальные счётчики для мониторинга энергопотребления машины продольной резки в режиме реального времени. Система может анализировать разницу в энергопотреблении при разных скоростях производства и характеристиках продукции, а также предоставлять данные для экономии энергии и снижения потребления, например, для выбора скорости производства с максимальным коэффициентом энергоэффективности при обеспечении качества.

• Управление материалами и инструментами: мониторинг расхода сырья и срока службы инструментов через системы Интернета вещей. Когда сырье подходит к концу или срок службы инструментов истекает, система автоматически напоминает складу или администратору о необходимости подготовить материалы или заменить инструменты, чтобы избежать перерывов в производстве.

3. Повышение эффективности после расширения прав и возможностей

Подводя итог, можно сказать, что расширение возможностей технологии Интернета вещей в конечном итоге отражается в следующих ключевых показателях эффективности:

1. Улучшить показатель OEE: за счет сокращения простоев (изменение заказов, сбои), повышения стабильности скорости производства и увеличения выхода продукции показатель OEE можно повысить напрямую, обычно на 10–20 % или даже больше.

2. Сокращение комплексных потерь: сокращение отходов на отладку, сокращение большого количества отходов, вызванных отклонениями, которые не были обнаружены вовремя, и непосредственное повышение коэффициента использования сырья.

3. Сокращение сроков выполнения заказа: более плавные производственные процессы, меньше поломок и более точное планирование, что сокращает общее время от заказа до доставки.

4. Снижение зависимости от опыта персонала: знания хранятся в «рецептах» и системах, что снижает риск текучести кадров и затраты на обучение новых сотрудников.

5. Реализуйте научное принятие решений на основе данных: менеджеры больше не принимают решения, основываясь на чувствах, а анализируют и оптимизируют работу на основе реальных, всесторонних и актуальных данных, предоставляемых системой.

заключение

Расширение возможностей оборудования для резки плёнки с помощью технологий Интернета вещей — это гораздо больше, чем просто «сетевое взаимодействие». Это кардинальный переход от «ориентированного на опыт» к «ориентированному на данные». Благодаря полной взаимосвязи оборудования, процессов, персонала и систем управления создаётся прозрачная, предсказуемая и оптимизированная интеллектуальная производственная система, что в конечном итоге обеспечивает общее повышение эффективности резки, качества и экономической выгоды. Для компаний, занимающихся обработкой плёнки, это стало ключевой инвестицией в сохранение конкурентоспособности в условиях жёсткой рыночной конкуренции.