유리병의 핫엔드 성형 제어

지난 몇 년 동안 세계 주요 양조장과 유리 포장 사용자들은 플라스틱 사용 감소와 환경 오염 감소라는 메가트렌드에 따라 포장재의 탄소 배출량을 크게 줄일 것을 요구해 왔습니다. 오랫동안 핫엔드를 형성하는 작업은 주로 콜드엔드의 관심사였던 제품의 품질에 큰 관심을 두지 않고 가능한 한 많은 병을 어닐링로에 전달하는 것이었습니다. 서로 다른 두 세계처럼 뜨거운 끝과 차가운 끝은 소둔로를 구분선으로 하여 완전히 분리됩니다. 따라서 품질 문제가 발생할 경우 콜드 엔드에서 핫 엔드까지 시의적절하고 효과적인 의사소통이나 피드백이 거의 없습니다. 또는 통신이나 피드백이 있으나 소둔로 시간이 지연되어 통신의 효율성이 높지 않습니다. 따라서 고품질 제품이 충전 기계에 공급되도록 보장하기 위해 콜드 엔드 영역 또는 창고의 품질 관리에서 사용자가 반환하거나 반환해야 하는 트레이를 찾을 수 있습니다.
따라서 핫 엔드에서 제품 품질 문제를 적시에 해결하고, 성형 장비의 기계 속도를 높이고, 유리병 경량화를 달성하고, 탄소 배출을 줄이는 데 도움을 주는 것이 특히 중요합니다.
유리 산업이 이러한 목표를 달성할 수 있도록 네덜란드의 XPAR 회사는 유리병과 캔의 핫엔드 성형에 적용되는 더 많은 센서와 시스템을 개발하기 위해 노력해 왔습니다. 일관되고 효율적입니다.수동 배송보다 높습니다!

파유리 품질, 점도, 온도, 유리 균일성, 주변 온도, 코팅 재료의 노후화 및 마모, 심지어 오일링, 생산 변경, 정지/시작 등 유리 제조 공정에 영향을 미치는 방해 요인이 성형 공정에 너무 많습니다. 장치나 병의 디자인이 공정에 영향을 미칠 수 있습니다. 논리적으로 모든 유리 제조업체는 고브 상태(무게, 온도 및 모양), 고브 로딩(속도, 길이 및 도착 시간 위치), 온도(그린, 몰드 등), 펀치/코어와 같은 예측할 수 없는 외란을 통합하려고 합니다. , 다이) 성형에 미치는 영향을 최소화하여 유리병의 품질을 향상시킵니다.
고브 상태, 고브 로딩, 온도 및 병 품질 데이터에 대한 정확하고 시의적절한 지식은 더 높은 기계 속도에서 더 가볍고 강하며 결함 없는 병과 캔을 생산하기 위한 기본 기반입니다. 센서가 수신한 실시간 정보를 바탕으로 사람들의 다양한 주관적 판단이 아닌 실제 생산 데이터를 바탕으로 추후 병, 캔 불량 여부를 객관적으로 분석한다.
이 기사에서는 핫엔드 센서를 사용하여 기계 속도를 높이면서 더 가볍고 강한 유리병과 결함률이 낮은 병을 생산하는 데 어떻게 도움이 되는지 중점적으로 설명합니다.

이 기사에서는 핫엔드 센서를 사용하여 기계 속도를 높이면서 결함률은 낮추고 더 가볍고 강한 유리병을 생산하는 데 어떻게 도움이 되는지 중점적으로 설명합니다.

1. 핫엔드 검사 및 공정 모니터링

병 및 캔 검사용 핫엔드 센서를 사용하면 핫엔드에서 주요 결함을 제거할 수 있습니다. 그러나 병 및 캔 검사용 핫엔드 센서는 핫엔드 검사에만 사용되어서는 안 됩니다. 뜨겁거나 차가운 모든 검사 기계와 마찬가지로 어떤 센서도 모든 결함을 효과적으로 검사할 수 없으며 핫엔드 센서의 경우에도 마찬가지입니다. 그리고 사양을 벗어난 모든 병이나 캔은 이미 생산 시간과 에너지를 낭비하고 CO2를 생성하므로 핫엔드 센서의 초점과 장점은 결함 제품의 자동 검사뿐만 아니라 결함 예방에 있습니다.
핫엔드 센서를 이용한 병 검사의 주요 목적은 심각한 결함을 제거하고 정보와 데이터를 수집하는 것입니다. 또한 고객 요구 사항에 따라 개별 병을 검사할 수 있어 장치, 각 덩어리 또는 랭커의 성능 데이터에 대한 좋은 개요를 제공합니다. 핫엔드 붓기 및 고착을 포함한 주요 결함을 제거하면 제품이 핫엔드 스프레이 및 콜드엔드 검사 장비를 통과할 수 있습니다. 각 유닛과 각 덩어리 또는 러너에 대한 캐비티 성능 데이터는 효과적인 근본 원인 분석(학습, 예방)과 문제 발생 시 빠른 해결 조치에 사용될 수 있습니다. 실시간 정보를 기반으로 한 핫엔드의 신속한 개선 조치는 생산 효율성을 직접적으로 향상시킬 수 있으며 이는 안정적인 성형 공정의 기반이 됩니다.

2. 간섭 요인 감소

많은 간섭 요인(파유리 품질, 점도, 온도, 유리 균질성, 주변 온도, 코팅 재료의 열화 및 마모, 심지어 오일링, 생산 변경, 정지/시작 장치 또는 병 설계)이 유리 제조 기술에 영향을 미친다는 것은 잘 알려져 있습니다. 이러한 간섭 요인은 공정 변동의 근본 원인입니다. 그리고 성형 공정에 간섭 요인이 많을수록 결함이 더 많이 발생합니다. 이는 간섭 요인의 수준과 빈도를 줄이는 것이 더 가볍고, 더 강하고, 결함이 없고, 더 빠른 속도의 제품을 생산한다는 목표를 달성하는 데 큰 도움이 될 것임을 시사합니다.
예를 들어, 핫엔드는 일반적으로 오일링에 많은 중점을 둡니다. 실제로, 기름칠은 유리병 형성 과정에서 주요 방해 요소 중 하나입니다.

오일링으로 인한 공정 방해를 줄이는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

A. 수동 급유: SOP 표준 프로세스를 만들고 각 급유 주기의 효과를 엄격하게 모니터링하여 급유를 개선합니다.

B. 수동 급유 대신 자동 윤활 시스템을 사용하십시오. 수동 급유와 비교하여 자동 급유는 급유 빈도 및 급유 효과의 일관성을 보장할 수 있습니다.

C. 자동 윤활 시스템을 사용하여 급유를 최소화합니다. 급유 빈도를 줄이면서 급유 효과의 일관성을 보장합니다.

오일링으로 인한 공정 간섭 감소 정도는 다음과 같습니다.

3. 처리로 인해 공정 변동의 원인이 발생하여 유리 벽 두께 분포가 더욱 균일해집니다.
이제 위의 교란으로 인한 유리 형성 공정의 변동에 대처하기 위해 많은 유리 제조업체에서는 병을 만드는 데 더 많은 유리 액체를 사용합니다. 벽 두께가 1mm인 고객의 사양을 충족하고 합리적인 생산 효율성을 달성하기 위해 벽 두께 설계 사양은 1.8mm(작은 입압 송풍 공정)에서 심지어 2.5mm 이상(불고 및 송풍 공정)까지 다양합니다.
이렇게 증가된 벽 두께의 목적은 결함이 있는 병을 방지하는 것입니다. 초기에는 유리 산업이 유리의 강도를 계산할 수 없었을 때 증가된 벽 두께는 과도한 공정 변화(또는 낮은 수준의 성형 공정 제어)를 보상했으며 유리 용기 제조업체와 고객이 쉽게 타협할 수 있었습니다.
그러나 그 결과 각 병의 벽 두께는 매우 다릅니다. 핫 엔드의 적외선 센서 모니터링 시스템을 통해 성형 공정의 변화가 병 벽의 두께 변화(유리 분포 변화)로 이어질 수 있음을 명확하게 확인할 수 있습니다. 아래 그림과 같이 이 유리 분포는 기본적으로 유리의 세로 분포와 가로 분포의 두 가지 경우로 나누어집니다. 생산된 수많은 병을 분석해 보면 유리 분포가 끊임없이 변화하고 있음을 알 수 있습니다. , 수직 및 수평 모두. 병의 무게를 줄이고 결함을 방지하기 위해서는 이러한 변동을 줄이거나 피해야 합니다. 용융 유리의 분포를 제어하는 ​​것은 결함이 적거나 거의 0에 가까운 더 가볍고 강한 병과 캔을 더 빠른 속도로 생산하는 데 핵심입니다. 유리 분포를 제어하려면 병 및 캔 생산을 지속적으로 모니터링하고 유리 분포 변화에 따른 작업자의 프로세스를 측정해야 합니다.

4. 데이터 수집 및 분석: AI 인텔리전스 생성
점점 더 많은 센서를 사용하면 점점 더 많은 데이터가 수집됩니다. 이 데이터를 지능적으로 결합하고 분석하면 프로세스 변경을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 더 많은 정보와 더 나은 정보가 제공됩니다.
궁극적인 목표는 유리 성형 공정에서 사용할 수 있는 대규모 데이터 데이터베이스를 생성하여 시스템이 데이터를 분류 및 병합하고 가장 효율적인 폐쇄 루프 계산을 생성할 수 있도록 하는 것입니다. 그러므로 우리는 좀 더 현실적으로 접근하여 실제 데이터부터 시작해야 합니다. 예를 들어, 충전 데이터 또는 온도 데이터가 병 데이터와 관련되어 있다는 것을 알고 나면 이 관계를 알면 유리 분포의 변화가 적은 병을 생산하는 방식으로 충전 및 온도를 제어할 수 있습니다. 결함이 줄어들도록 합니다. 또한 일부 냉간 데이터(예: 기포, 균열 등)도 공정 변화를 명확하게 나타낼 수 있습니다. 이 데이터를 사용하면 핫 엔드에서 발견되지 않더라도 프로세스 변동을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

따라서 데이터베이스에 이러한 프로세스 데이터가 기록된 후 AI 지능형 시스템은 핫엔드 센서 시스템이 결함을 감지하거나 품질 데이터가 설정된 경보 값을 초과하는 것을 발견하면 자동으로 관련 교정 조치를 제공할 수 있습니다. 5. 센서 기반 SOP 생성 또는 성형 공정 자동화

센서가 사용되면 센서가 제공하는 정보를 중심으로 다양한 생산 조치를 구성해야 합니다. 센서를 통해 점점 더 많은 실제 생산 현상을 볼 수 있으며, 전송되는 정보는 매우 간단하고 일관성이 있습니다. 이것은 생산에 매우 중요합니다!

센서는 덩어리의 상태(무게, 온도, 모양), 충전(속도, 길이, 도착 시간, 위치), 온도(프레그, 다이, 펀치/코어, 다이)를 지속적으로 모니터링하여 병의 품질을 모니터링합니다. 제품 품질의 차이에는 이유가 있습니다. 원인이 밝혀지면 표준 운영 절차를 수립하고 적용할 수 있습니다. SOP를 적용하면 공장 생산이 쉬워집니다. 우리는 센서와 SOP 덕분에 핫엔드에서 새로운 직원을 채용하는 것이 점점 더 쉬워지고 있다고 고객 피드백을 통해 알고 있습니다.

이상적으로는 자동화를 최대한 적용해야 하며, 특히 기계 세트가 점점 더 많아지는 경우(예: 작업자가 48개의 캐비티를 제대로 제어할 수 없는 12세트의 4드롭 기계) 더욱 그렇습니다. 이 경우 센서는 데이터를 관찰, 분석하고 순위 및 열차 타이밍 시스템에 데이터를 피드백하여 필요한 조정을 수행합니다. 피드백은 컴퓨터를 통해 자체적으로 작동하기 때문에 밀리초 단위로 조정할 수 있으며, 이는 최고의 운영자/전문가조차도 결코 할 수 없는 일입니다. 지난 5년 동안 덩어리 무게, 컨베이어의 병 간격, 금형 온도, 코어 펀치 스트로크 및 유리의 세로 분포를 제어하기 위해 폐쇄 루프(핫 엔드) 자동 제어를 사용할 수 있었습니다. 가까운 미래에 더 많은 제어 루프를 사용할 수 있을 것으로 예상됩니다. 현재 경험에 따르면 다양한 제어 루프를 사용하면 기본적으로 공정 변동 감소, 유리 분포 변동 감소, 유리병 및 단지의 결함 감소 등 동일한 긍정적인 효과를 얻을 수 있습니다.

더 가볍고, 더 강하고, (거의) 결함이 없고, 더 빠른 속도, 더 높은 수율의 생산에 대한 욕구를 달성하기 위해 이 기사에서는 이를 달성할 수 있는 몇 가지 방법을 제시합니다. 유리 용기 업계의 일원으로서 우리는 플라스틱 및 환경 오염을 줄이는 메가트렌드를 따르고 있으며, 주요 와이너리 및 기타 유리 포장 사용자의 명확한 요구 사항을 준수하여 포장재 산업의 탄소 배출량을 크게 줄입니다. 그리고 모든 유리 제조업체는 더 가볍고 강하며 (거의) 결함이 없는 유리병을 더 빠른 기계 속도로 생산함으로써 탄소 배출을 줄이면서 더 큰 투자 수익을 얻을 수 있습니다.