Цифровая машина для резки фольги с горячим тиснением: как повысить эффективность с помощью Интернета вещей?

Цифровая машина для резки фольги методом горячего тиснения модернизирована с помощью технологии Интернета вещей (IoT), что является ключевым шагом на пути к трансформации «Индустрии 4.0» и повышению конкурентоспособности. Технология IoT позволяет преобразовать отдельные машины и оборудование в интеллектуальные узлы сети, обеспечивая принятие решений на основе данных и автоматизацию операций.

Ниже приведено подробное решение и объяснение использования Интернета вещей для повышения эффективности цифровых машин для резки фольги методом горячего тиснения:

Во-первых, основные моменты повышения эффективности

Проблемы традиционных продольно-резательных машин: непрозрачность производственного процесса, зависимость от опыта мастера, длительные простои, задержка контроля качества, низкая эффективность планирования и изменения заказов. Технология Интернета вещей (IoT) помогает решить эти проблемы.

Во-вторых, план внедрения Интернета вещей

1. Сбор данных и мониторинг состояния (базовый уровень)

• Датчик состояния оборудования: на продольно-резательном станке установлены датчики вибрации, температуры и влажности для мониторинга рабочего состояния ключевых компонентов, таких как шпиндели и держатели инструментов, в режиме реального времени для предотвращения неисправностей.

• Мониторинг энергопотребления: установите интеллектуальные счётчики для мониторинга энергопотребления устройств в режиме реального времени. Автоматическая сигнализация или автоматическое отключение при слишком высоком энергопотреблении в режиме ожидания для экономии энергии.

• Система визуального распознавания: установите промышленные камеры для контроля плоскостности кромок резки и дефектов поверхности фольги (таких как царапины и пузырьки) в режиме реального времени, заменив собой визуальный осмотр человеком.

• Интерфейс данных ПЛК/ЧПУ: непосредственное считывание данных системы управления оборудованием (например, ПЛК Siemens, Mitsubishi) через шлюз и получение основных рабочих параметров: таких как текущая скорость, настройка натяжения, количество выходных данных, код тревоги и т. д.

2. Сетевой транспорт и облачная платформа (уровень подключения)

• Промышленный шлюз: собранные данные датчиков и ПЛК преобразуются через промышленный шлюз (например, Modbus, Profibus в MQTT, HTTP и т. д.) и безопасно передаются на облачную платформу или локальный сервер.

• 5G/Wi-Fi 6: использует высокоскоростные сети с малой задержкой для обеспечения стабильной передачи больших объемов данных, особенно потоков изображений визуального осмотра, и поддерживает удаленный доступ на мобильных устройствах.

3. Аналитика данных и интеллектуальные приложения (уровень платформы)

Это центральный мозг, который повышает эффективность и обычно представлен в виде цифровой панели управления.

• Общая эффективность оборудования (OEE) рассчитывается в режиме реального времени:

◦ Система автоматически рассчитывает и отображает показатель времени работы (есть ли необъяснимые простои?), показатель производительности работы (работает ли оборудование на оптимальной скорости?), показатель качества продукции (сколько отходов?)）. Менеджеры могут сразу увидеть, где находится узкое место эффективности.

• Прогностическое обслуживание:

◦ Система формирует модель неисправностей, анализируя архивные данные о вибрации и температуре. Она может выдавать ранние предупреждения до износа подшипников и пассивации инструмента в критических точках, а также автоматически формировать заказы на техническое обслуживание для планирования работ во время перерывов в производстве, чтобы избежать незапланированных простоев.

• Оптимизация параметров процесса и база знаний:

◦ IoT регистрирует все параметры каждой производственной задачи: тип материала, ширину, натяжение, скорость, угол наклона инструмента и т. д., и сопоставляет их с качеством конечного продукта (оцениваемым системой машинного зрения).

◦ Благодаря алгоритмам машинного обучения система может рекомендовать оптимальные параметры резки для различных видов фольги, сокращая затраты на корректировочные образцы и позволяя новичкам достичь уровня мастеров.

• Прослеживаемость качества и замкнутый цикл управления:

◦ Каждый рулон готовой продукции имеет уникальный идентификатор, связанный со временем производства, параметрами, оператором, изображением контроля качества и другой информацией. Жалобы клиентов можно отслеживать быстро и точно.

◦ Когда система технического зрения обнаруживает отклонение качества, она автоматически подает сигнал ПЛК для точной настройки натяжения или скорости, обеспечивая замкнутый цикл управления качеством.

4. Удаленное управление и совместная работа (уровень приложений)

• Мобильное приложение/веб-мониторинг: менеджеры и технические инженеры могут отслеживать состояние машин для резки в любой точке мира в режиме реального времени, получать уведомления о сигналах тревоги и удаленно диагностировать проблемы с помощью своих мобильных телефонов или планшетов, что значительно повышает скорость реагирования.

• Цифровые рабочие заказы: производственные задания можно выводить непосредственно на экран HMI (человеко-машинный интерфейс) машины для продольной резки, что устраняет необходимость для операторов постоянно сверяться с бумажными рабочими заказами, сокращая время смены заказов и количество человеческих ошибок.

• Взаимодействие в цепочке поставок: платформы Интернета вещей можно подключить к ERP (системам планирования ресурсов предприятия) и MES (системам управления производством). После завершения резки данные о запасах автоматически обновляются, и можно запустить автоматическое размещение заказа и процесс отгрузки.

В-третьих, конкретные улучшения эффективности

1. Сокращение времени простоя:

◦ Прогностическое обслуживание сокращает количество внезапных отказов более чем на 70%.

◦ Удаленная диагностика для быстрого устранения ошибок программ и сокращения времени ожидания технической поддержки.

2. Увеличение скорости производства (OEE):

◦ Оптимизировать рекомендации по параметрам для сокращения времени настройки и сокращения производственных циклов.

◦ Мониторинг в режиме реального времени позволяет избежать вынужденных замедлений из-за необнаруженных незначительных проблем.

3. Сокращение отходов материалов:

◦ Визуальный контроль качества обеспечивает 100% полную проверку в режиме онлайн, своевременно выявляет дефекты и сокращает отходы и отходы материалов.

◦ Точный контроль параметров сокращает отходы при вводе образцов в эксплуатацию и проверке первых изделий.

4. Оптимизация человеческих ресурсов:

◦ Один сотрудник может одновременно обслуживать несколько машин для резки на базе Интернета вещей, и система автоматически уведомит станцию, требующую вмешательства.

◦ Снизить чрезмерную зависимость от опыта оператора и предоставить новичкам базу знаний.

5. Принятие решений на основе данных:

◦ Точно рассчитывать реальную стоимость каждого заказа (включая энергопотребление, материальные потери, трудозатраты).

◦ Предоставлять точные данные для инвестирования в новое оборудование и вывода из эксплуатации старого оборудования.

краткое содержание

Суть применения технологий Интернета вещей (IoT) к цифровому станку для резки фольги для горячего тиснения заключается в преобразовании производства, основанного на опыте, в интеллектуальное производство, основанное на данных. Это не просто «сетевое взаимодействие», а, благодаря сбору, анализу и применению данных, формирование экосистемы непрерывной оптимизации, прозрачного управления, эффективности и сотрудничества, что в конечном итоге обеспечивает общее повышение эффективности производства, качества продукции и экономической выгоды. При производстве материалов с высокой добавленной стоимостью, таких как фольга для горячего тиснения, преимущества от сокращения отходов и повышения качества будут значительно выше первоначальных инвестиций в системы Интернета вещей.