유리 병에 대한 핫 엔드 형성 제어

지난 몇 년 동안 세계의 주요 양조장 및 유리 포장 사용자는 플라스틱 사용을 줄이고 환경 오염을 줄이는 데 따른 포장 재료의 탄소 발자국을 크게 감소시켜야했습니다. 오랫동안 핫 엔드를 형성하는 작업은 제품의 품질에 대한 많은 관심없이 가능한 한 많은 병을 어닐링 용광로에 전달하는 것이 었습니다. 두 가지 다른 세계와 마찬가지로, 뜨겁고 차가운 끝은 어닐링 용광로에 의해 분할 선으로 완전히 분리됩니다. 따라서 품질 문제의 경우 콜드 엔드에서 핫 엔드에 이르기까지시기 적절하고 효과적인 의사 소통이나 피드백이 거의 없습니다. 또는 의사 소통이나 피드백이 있지만 어닐링 퍼니스 시간의 지연으로 인해 의사 소통의 효과가 높지 않습니다. 따라서 고품질 제품이 충전 기계, 콜드 엔드 지역 또는 창고의 품질 관리에 공급되도록하기 위해 사용자가 반환하거나 반품 해야하는 트레이가 발견됩니다.
따라서 핫 엔드에서 제 시간에 제품 품질 문제를 해결하고, 성형 장비가 기계 속도를 높이고, 경량 유리 병을 달성하며, 탄소 배출을 줄이는 것이 특히 중요합니다.
유리 산업 이이 목표를 달성하도록 돕기 위해 네덜란드 출신의 XPAR Company는 센서에 의해 전송 된 정보가 일관되고 효율적이기 때문에 유리 병 및 캔의 핫 엔드 형성에 적용되는 점점 더 많은 센서 및 시스템을 개발하기 위해 노력하고 있습니다.수동 배송보다 높습니다!

성형 공정에는 컬렛 품질, 점도, 온도, 유리 균일 성, 주변 온도, 코팅 재료의 노화 및 마모와 같은 유리 제조 공정에 영향을 미치는 성형 공정에 너무 많은 간섭 요인이 있습니다. 심지어 오일 링, 생산 변경, 장치의 설계를 중지/시작하는 것은 공정에 영향을 줄 수 있습니다. 논리적으로, 모든 유리 제조업체는 GOB 상태 (무게, 온도 및 모양), GOB 하중 (도착 속도, 길이 및 시간 위치), 온도 (녹색, 곰팡이 등), 펀치/코어, 다이)와 같은 이러한 예측할 수없는 교란을 통합하여 유리 병의 품질을 향상시킵니다.
GOB 상태, GOB 적재, 온도 및 병 품질 데이터에 대한 정확하고시기 적절한 지식은 더 가볍고 강력하며 결함이없는 병 및 더 높은 기계 속도에서 캔을 생산하는 기본 기초입니다. 센서가 수신 한 실시간 정보에서 시작하여 실제 생산 데이터는 사람들의 다양한 주관적 판단 대신 나중에 병이 있을지 여부를 객관적으로 분석하는 데 사용됩니다.
이 기사는 핫 엔드 센서를 사용하면 결함 속도가 낮은 가볍고 강한 유리 병과 항아리를 생산하는 동시에 기계 속도를 높이는 방법에 중점을 둘 것입니다.

이 기사는 핫 엔드 센서를 사용하면 결함이 낮은 가볍고 강한 유리 항아리를 생산하는 동시에 기계 속도를 높이는 방법에 중점을 둘 것입니다.

1. 핫 엔드 검사 및 프로세스 모니터링

병용 핫 엔드 센서 및 CAN 검사를 통해 핫 엔드에서 주요 결함을 제거 할 수 있습니다. 그러나 병을위한 핫 엔드 센서 및 CAN 검사는 핫 엔드 검사에만 사용해서는 안됩니다. 검사기와 마찬가지로 핫 또는 콜드 인 경우 센서는 모든 결함을 효과적으로 검사 할 수 없으며 핫 엔드 센서에 대해서도 마찬가지입니다. 그리고 모든 스펙크 외 병 또는 생산 된 모든 생산량은 이미 생산 시간과 에너지 (CO2를 생성)를 폐기하기 때문에 핫 엔드 센서의 초점과 장점은 결함있는 제품의 자동 검사뿐만 아니라 결함 예방에 있습니다.
핫 엔드 센서를 사용한 병 검사의 주요 목적은 임계 결함을 제거하고 정보 및 데이터를 수집하는 것입니다. 또한 고객 요구 사항에 따라 개별 병을 검사하여 장치의 성능 데이터, 각 gob 또는 랭커에 대한 적절한 개요를 제공 할 수 있습니다. 핫 엔드 붓기 및 고착을 포함한 주요 결함을 제거하면 제품이 핫 엔드 스프레이 및 콜드 엔드 검사 장비를 통과 할 수 있습니다. 각 단위 및 각 GOB 또는 러너의 캐비티 성능 데이터는 효과적인 근본 원인 분석 (학습, 예방) 및 문제가 발생할 때 빠른 치료 조치에 사용될 수 있습니다. 실시간 정보를 기반으로 한 핫 엔드에 의한 빠른 치료 조치는 생산 효율성을 직접 향상시킬 수 있으며, 이는 안정적인 성형 공정의 기초입니다.

2. 간섭 요인을 줄입니다

많은 간섭 요인 (컬릿 품질, 점도, 온도, 유리 동질성, 주변 온도, 코팅 재료의 악화 및 마모, 심지어 오일 링, 생산 변경, 정지/시작 장치 또는 병 설계)이 유리 제조 공예에 영향을 미칩니다. 이러한 간섭 요소는 프로세스 변화의 근본 원인입니다. 그리고 성형 공정이 적용되는 간섭 요인이 많을수록 더 많은 결함이 생성됩니다. 이는 간섭 요인의 수준과 빈도를 줄이면 더 가볍고 강력하며 결함이 없으며 고속 제품을 생산하는 목표를 달성하는 데 먼 길을 갈 것임을 시사합니다.
예를 들어, 핫 엔드는 일반적으로 오일 링에 많은 중점을 둡니다. 실제로, 오일 링은 유리 병 형성 과정에서 주요 산만 함 중 하나입니다.

오일 링을 통해 과정의 교란을 줄이는 몇 가지 방법이 있습니다.

A. 수동 오일 링 : SOP 표준 공정을 만들고 오일 링을 개선하기 위해 각 오일주기의 효과를 엄격하게 모니터링합니다.

B. 수동 오일 대신 자동 윤활 시스템 사용 : 수동 오일 링과 비교하여 자동 오일 링은 오일 링 주파수 및 오일 링 효과의 일관성을 보장 할 수 있습니다.

C. 자동 윤활 시스템을 사용하여 오일 링을 최소화하십시오. 오일 링 주파수를 줄이면 오일 링 효과의 일관성을 확인하십시오.

오일로 인한 공정 간섭 감소 정도는 순서입니다.

3. 처리는 공정 변동 원이 유리 벽 두께 분포를 더욱 균일하게 만듭니다.
이제 위의 교란으로 인한 유리 형성 공정의 변동에 대처하기 위해 많은 유리 제조업체가 병을 만들기 위해 더 많은 유리 액체를 사용합니다. 벽 두께가 1mm 인 고객의 사양을 충족시키고 합리적인 생산 효율성을 달성하기 위해 벽 두께 설계 사양은 1.8mm (작은 입 압력 부는 공정)에서 2.5mm 이상 (부는 과정)에 이르기까지 다양합니다.
이 증가 된 벽 두께의 목적은 병을 결함이있는 병을 피하는 것입니다. 초기에는 유리 산업이 유리의 강도를 계산할 수 없었을 때,이 증가 된 벽 두께는 과도한 공정 변화 (또는 낮은 수준의 성형 공정 제어)를 보상했으며 유리 컨테이너 제조업체와 고객이 쉽게 손상되었습니다.
그러나 그 결과 각 병은 벽 두께가 매우 다릅니다. 핫 엔드의 적외선 센서 모니터링 시스템을 통해 성형 공정의 변화가 병 벽의 두께 변화 (유리 분포의 변화)를 초래할 수 있음을 분명히 알 수 있습니다. 아래 그림과 같이,이 유리 분포는 기본적으로 유리의 세로 분포와 측면 분포로 나뉩니다. 생산 된 수많은 병의 분석에서 유리 분포가 수직 및 수평으로 지속적으로 변화하고 있음을 알 수 있습니다. 병의 무게를 줄이고 결함을 방지하려면 이러한 변동을 줄이거 나 피해야합니다. 용융 유리의 분포를 제어하는 ​​것은 더 가볍고 강한 병과 캔을 더 빠른 속도로 생산하는 열쇠이며, 결함이 적거나 0에 가까운 것입니다. 유리 분포를 제어하려면 병을 지속적으로 모니터링해야하며 유리 분포의 변화에 ​​따라 운영자의 프로세스를 생산하고 측정 할 수 있습니다.

4. 데이터 수집 및 분석 : AI 인텔리전스 생성
점점 더 많은 센서를 사용하면 점점 더 많은 데이터가 수집됩니다. 이 데이터를 지능적으로 결합하고 분석하면 프로세스 변경을보다 효과적으로 관리하기위한 더 나은 정보를 제공합니다.
궁극적 인 목표 : 유리 형성 프로세스에서 사용 가능한 대규모 데이터베이스를 작성하여 시스템이 데이터를 분류하고 병합하고 가장 효율적인 폐쇄 루프 계산을 생성 할 수 있습니다. 따라서, 우리는 더 내려 오르고 실제 데이터에서 시작해야합니다. 예를 들어, 우리는 충전 데이터 또는 온도 데이터가 병 데이터와 관련이 있음을 알고 있습니다.이 관계를 알면 유리 분포가 줄어든 병을 생산하여 결함이 줄어든다. 또한 일부 콜드 엔드 데이터 (기포, 균열 등)는 프로세스 변경을 명확하게 나타낼 수 있습니다. 이 데이터를 사용하면 핫 엔드에서 눈에 띄지 않더라도 프로세스 차이를 줄일 수 있습니다.

따라서 데이터베이스가 이러한 프로세스 데이터를 기록한 후 AI 지능형 시스템은 핫 엔드 센서 시스템이 결함을 감지하거나 품질 데이터가 설정 경보 값을 초과한다는 것을 알 때 관련 치료 측정을 자동으로 제공 할 수 있습니다. 5. 센서 기반 SOP 또는 형태 성형 공정 자동화를 만듭니다

센서가 사용되면 센서가 제공 한 정보를 중심으로 다양한 생산 측정을 구성해야합니다. 센서에서 점점 더 많은 실제 생산 현상을 볼 수 있으며 전송 된 정보는 매우 환원적이고 일관성이 있습니다. 이것은 생산에 매우 중요합니다!

센서는 병의 품질을 모니터링하기 위해 GOB (무게, 온도, 모양), 충전 (속도, 길이, 도착 시간, 위치), 온도 (Preg, Die, Punch/Core, Die)의 상태를 지속적으로 모니터링합니다. 제품 품질의 변동은 이유가 있습니다. 원인이 알려지면 표준 운영 절차를 설정하고 적용 할 수 있습니다. SOP를 적용하면 공장 생산이 더 쉬워집니다. 우리는 고객 피드백을 통해 센서와 SOP로 인해 핫 엔드에서 신입 사원을 채용하는 것이 더 쉬워지고 있다고 생각합니다.

이상적으로는 자동화가 가능한 한 많이 적용되어야합니다. 특히 더 많은 기계 세트가있을 때 (예 : 작업자가 48 개의 캐비티를 잘 제어 할 수없는 12 세트의 4 드롭 시스템과 같은) 자동화가 적용되어야합니다. 이 경우 센서는 데이터를 순위 및 훈련 타이밍 시스템에 공급하여 데이터를 관찰하고 분석하며 필요한 조정을 수행합니다. 피드백은 컴퓨터를 통해 자체적으로 작동하기 때문에 밀리 초로 조정할 수 있습니다. 최고의 운영자/전문가조차도 할 수 없습니다. 지난 5 년 동안, 컨베이어 무게, 컨베이어의 병 간격, 곰팡이 온도, 코어 펀치 스트로크 및 유리의 종 방향 분포를 제어하기 위해 폐쇄 루프 (핫 엔드) 자동 제어 기능이 제공되었습니다. 가까운 시일 내에 더 많은 제어 루프가 제공 될 예정입니다. 현재 경험에 기초하여, 다른 제어 루프를 사용하면 기본적으로 공정 변동 감소, 유리 분포의 변화가 줄고 유리 병 및 항아리의 결함이 줄어들 수 있습니다.

더 가볍고 강력하며 (거의) 결함이없고, 고속 및 고수익 생산에 대한 욕구를 달성하기 위해, 우리는이 기사에서이를 달성 할 수있는 몇 가지 방법을 제시합니다. 유리 컨테이너 산업의 일원으로서, 우리는 플라스틱 및 환경 오염을 줄이는 메가 트렌드를 따르고 주요 와이너리 및 기타 유리 포장 사용자의 명확한 요구 사항을 따라 포장 재료 산업의 탄소 발자국을 크게 줄입니다. 또한 모든 유리 제조업체의 경우 가볍고 강력하며 (거의) 결함이없는 유리 병을 생산하고 기계 속도가 높을수록 탄소 배출량을 줄이면서 투자 수익률이 높아질 수 있습니다.