Dans le domaine de l'automatisation des emballages de produits de consommation, les machines de cartonage automatiques, en tant qu'équipement important à la fin de la chaîne de production, sont actuellement confrontées à deux contradictions importantes: d'une part, en raison des changements rapides de la demande du marché, les commandes deviennent de plus en plus dispersées et les types de spécifications de produits qui doivent être emballées augmentent également à forage. Par exemple, une entreprise pharmaceutique n'avait à l'origine que 5 types de boîtes d'emballage, mais doit maintenant faire face à 32 spécifications différentes, ce qui a entraîné une augmentation de plus de cinq fois dans la charge de travail du changement et de l'ajustement de l'équipement; D'un autre côté, l'efficacité du fonctionnement de l'équipement n'est pas à la hauteur des attentes, et l'efficacité globale des modèles traditionnels n'est généralement que de 65% à 75%, dont les temps d'arrêt inattendus peuvent représenter environ 20% du total des heures de travail, ce qui a un impact direct sur les coûts de production. Selon les statistiques des sociétés alimentaires, chaque heure de temps d'arrêt de l'équipement entraînera une perte d'environ 10, 000 yuan, et chaque augmentation de 1 point de pourcentage du taux de défaut de produit réduira les bénéfices annuels de près de 10%.
En réponse à ces points de douleur, l'optimisation de l'équipement doit atteindre une amélioration systématique de trois indicateurs clés: premièrement, le taux d'utilisation effectif de l'équipement doit être augmenté à plus de 95%, et les temps d'arrêt imprévus doivent être contrôlés à moins de 5%; Deuxièmement, la douceur de l'opération doit éliminer les pertes de vitesse telles que le ralenti des ceintures de convoyeur ou un travail inutile d'armes robotiques; Enfin, le taux de conformité du produit doit être réduit de 3% d'origine -5% à moins de 0. 5%. L'ensemble du cadre d'amélioration peut être compris comme une boucle fermée de trois liens: établir un mécanisme de maintenance préalable pour réduire la probabilité de défaillance, puis ajuster les paramètres en temps réel pour faire correspondre les conditions de travail actuelles et enfin combiner les opérations du personnel pour raccourcir le temps de réponse des urgences. En bref, il est nécessaire de prévenir les problèmes, de s'adapter dynamiquement et de coopérer entre les humains et les machines.
2. Amélioration de la structure mécanique: amélioration de la stabilité et de la vitesse du fonctionnement
À partir du scénario d'application réel, il y a des pertes évidentes dans le système de transmission de nombreux appareils pendant le fonctionnement. Par exemple, il existe un écart entre les engrenages, donc la plage d'erreur générée pendant le processus de transmission est d'environ {{0}}. 2 à 0,5 mm. Un autre exemple est le problème du glissement de la ceinture, qui provoque souvent des fluctuations de vitesse de plus de 5%. En termes de conception modulaire, chaque changement de la structure mécanique traditionnelle nécessite 6 à 8 heures de débogage. Un si long délai de préparation entraînera que la capacité de l'équipement ne soit pas entièrement utilisée.
Dans la sélection des plans d'amélioration, la mise à niveau des matériaux est une percée plus directe. Par exemple, après qu'une usine chimique quotidienne ait remplacé le matériau de l'arbre de transmission avec un alliage d'aluminium, le poids a été réduit d'environ 4 0} par rapport à l'original, et la vitesse de réponse a été augmentée d'un quart. Maintenant, il existe également des entreprises qui essaient d'utiliser des matériaux composites en fibre de carbone pour les joints de bras robot, et la précision de saisie peut être contrôlée dans la plage de ± 0. 1 mm. En termes de réglage de la charge dynamique, la solution de servomoteur avec couplage élastique est relativement typique. Autrement dit, la condition de charge est surveillée à tout moment via le capteur de couple, et la puissance de sortie est ajustée dynamiquement, de sorte que la force d'impact peut être réduite de 6 0%. Après une usine qui fait que les produits électroniques utilisaient des roulements magnétiques, la valeur de vibration de l'équipement à grande vitesse a été réduite de 0,8 mm par seconde à 0,2 mm par seconde.
Pour les situations où des changements de modèle fréquents sont nécessaires, la conception d'interface standardisée est une idée réalisable. Grâce à des connecteurs de connexion rapide pneumatiques et à des modules électriques pré-connectés, le temps de changement de modèle peut être comprimé à moins de deux heures. Maintenant, certaines entreprises créeront d'abord un modèle virtuel dans l'ordinateur pour déboguer les paramètres, puis importeront directement les paramètres de configuration dans la machine réelle à utiliser. Il existe un cas d'une entreprise pharmaceutique qui peut être utilisée comme référence. Ils ont remplacé la boîte de vitesses traditionnelle par une méthode de conduite directe de servomoteur, éliminant la liaison de transmission intermédiaire. En conséquence, la vitesse de chargement des boîtes est passée de 120 boîtes par minute à 156 boîtes, et le nombre d'échecs de boîte de vitesses a diminué de 18 fois par an à 3 fois.
3. Optimisation du processus de chargement de la boîte: Réduction du blocage des matériaux et de la défaillance de la confiture de boîte
Lors de l'analyse des problèmes spécifiques, il a été constaté que la situation la plus courante est qu'il y a des défauts dans la conception du chemin de transmission des matériaux. Par exemple, si le rayon de rotation de la boîte d'emballage est trop petit (par exemple, moins de 3 fois la longueur du matériau), la possibilité de brouillage augmentera considérablement. Une autre chose à laquelle faire attention est le contrôle de l'angle du processus de pliage. Lorsque l'écart dépasse environ 2 degrés, cela entraînera essentiellement le problème de la scellage lâche.
Pour ces situations, l'idée du traitement segmenté peut être adoptée: Premièrement, une structure tampon est installée dans la zone de la courroie du tapis roulant. Par exemple, une conception de courroie de tapis roulant segmentée adoptée par une usine de collations, chaque section de convoyeur est équipée d'un entraînement à moteur indépendant. Cette solution peut réduire la probabilité d'accumulation de matériau à moins de 2%. La seconde est l'amélioration du lien d'inspection de qualité, comme l'utilisation d'une caméra pour détecter avec un appareil pneumatique. Lorsque la boîte en papier est déformée, elle est immédiatement explosée avec une précision de plus de 99%.
En termes de réglage des paramètres, il est nécessaire de prêter attention à la coordination entre l'équipement, tel que la solution de coordination de vitesse, c'est-à-dire que la vitesse de transmission est automatiquement ajustée via le système de commande PLC pour garantir que la différence de temps entre la boîte de papier dépliant et le matériau poussant ne dépasse pas 0. 1 seconde. Il existe également une fonction de correction automatique pour l'angle de pliage, qui est ajusté en temps réel en fonction des données du capteur de pression, de sorte que le taux qualifié peut être augmenté d'environ 90% à près de 99%.
En application réelle, une usine laitière a constaté qu'après avoir optimisé l'arc du chemin de transmission et installé un système d'inspection de qualité qui surveille l'écran, les défaillances de la boîte de carte ont été réduites de plus de 80% et l'efficacité de production a été augmentée d'environ un cinquante
4. Réglage de la précision des paramètres: de l'expérience axée sur l'expérience
Premièrement, nous devons déterminer quels paramètres sont particulièrement critiques. Par exemple, le paramètre de la vitesse d'exécution de la courroie de convoyeur. Les données expérimentales montrent que lorsque la vitesse fluctue de plus de 5%, la probabilité d'écart des matériaux sera triple. Un autre exemple est la force du bras du robot pour saisir les choses. Si l'erreur de résistance dépasse 10%, elle peut ne pas être en mesure de saisir l'emballage, ou au contraire, il peut appuyer sur les marques à la surface du produit.
En termes de méthodes de débogage, les plus efficaces peuvent être divisées en deux catégories. La première catégorie consiste à utiliser la méthode de conception expérimentale, comme l'utilisation de L9, une table orthogonale à quatre facteurs à trois niveaux, pour faire des permutations et des combinaisons, et d'organiser les différents engrenages des paramètres tels que la vitesse de la courroie de tapis roulant et la résistance du bras du robot. Une usine électronique a trouvé la combinaison de paramètres optimale à travers cette méthode, comme le meilleur effet lorsque la courroie de convoyeur est ajustée à 1,2 m \/ s et que la résistance du bras du robot est contrôlée à 15 newtons. L'avantage de cette méthode est qu'il peut comprimer le cycle de débogage qui nécessitait à l'origine un mois à environ une semaine.
Le deuxième type de méthode de contrôle en temps réel repose principalement sur les capteurs et les algorithmes. Par exemple, en installant un capteur de pression sur la griffe mécanique et en le combinant avec l'algorithme de contrôle PID, une société pharmaceutique a réduit la fluctuation de la force de l'erreur d'origine 3 Newton à 0. 5 Newton. Un autre exemple consiste à utiliser un système visuel comme guide et à combiner la technologie de reconnaissance d'image pour corriger dynamiquement l'écart. Dans les tests réels, il a été constaté que la précision de positionnement peut atteindre plus ou moins 0. 3 mm.
Maintenant, de nombreuses entreprises ont commencé à utiliser des plateformes de simulation virtuelle pour aider à déboguer. Autrement dit, il s'agit de construire une usine virtuelle dans l'ordinateur et d'observer les changements d'efficacité de production en changeant les paramètres. Une entreprise de fabrication a utilisé cette méthode pour réduire le temps de débogage de 60%, et les coûts de vérification connexes ont également été réduits de près de la moitié. Ce qui est particulièrement intéressant, c'est que ce modèle numérique peut également simuler certaines combinaisons de paramètres extrêmes qui n'osent pas être essayées avec désinvolture en réalité, offrant aux ingénieurs plus de possibilités.
V. Maintenance préventive: de l'entretien passif à la gestion active de la santé
1. Points de douleur d'entretien traditionnels
· Une maintenance excessive est courante: par exemple, certaines usines doivent effectuer un entretien régulier chaque mois, ce qui entraîne environ 30% des roulements avant l'expiration de leur durée de vie. Cela peut provoquer plus de 500, 000 yuan en déchets chaque année;
· Les échecs soudains causés par les inspections manquées: selon les statistiques, environ 60% des échecs d'équipement sont en fait causés par une usure précoce qui n'a pas été détectée à temps. C'est comme un médecin ne voyant pas les premiers signes de lésions sur les rayons X, et lorsque le patient présente des symptômes, le meilleur moment pour le traitement a souvent été manqué.
2. Amélioration du système de maintenance
· En termes de technologie de surveillance des conditions: les capteurs de vibration sont désormais principalement utilisés en conjonction avec la technologie d'analyse du spectre (c'est-à-dire l'analyse FFT). Par exemple, une entreprise chimique quotidienne a utilisé cette méthode pour découvrir les caractéristiques d'usure anormales de la boîte de vitesses deux semaines à l'avance; Il existe également des méthodes telles que l'imagerie thermique infrarouge. Lorsque le moteur est surchargé, il s'accompagne généralement d'une augmentation de température anormale de 8-12 et le système déclenchera automatiquement une alarme de maintenance.
· À propos de la maintenance basée sur les conditions (CBM): De nombreuses entreprises créent désormais des modèles d'index de santé de l'équipement, qui peuvent intégrer plus de dix paramètres tels que les données de vibration, les changements de température, les fluctuations de courant, etc., et calculer dynamiquement quel équipement a besoin d'une maintenance prioritaire. Dans le même temps, il sera également lié au système d'inventaire des pièces de rechange. Par exemple, selon les résultats de la prédiction, les pièces clés peuvent être préparées trois jours à l'avance, de sorte que l'efficacité de renouvellement des stocks de pièces de rechange augmente d'environ 40%.
Autonomisation du personnel: des opérateurs aux partenaires d'amélioration de l'efficacité
1. Analyse de l'état actuel des capacités du personnel
· Discussion des compétences: à l'heure actuelle, les opérateurs restent principalement au niveau de fonctionnement de base tels que le démarrage et l'arrêt de l'équipement, par exemple, ils n'ont pas une compréhension approfondie de la logique de fonctionnement derrière les paramètres;
· Mécanisme de réponse: lorsqu'ils rencontrent des situations anormales, ils doivent souvent attendre que les ingénieurs fournissent un support à distance. Plus précisément, il faut en moyenne plus de 40 minutes pour résoudre le problème.
Plan de formation en capacité
Trainage des compétences:
· Système de formation de simulation VR: En permettant aux opérateurs de pratiquer à plusieurs reprises à gérer divers scénarios de défaillance de l'équipement dans un environnement virtuel, les travailleurs de la chaîne de montage automobile, par exemple, ont été formés de cette manière, et la vitesse d'identification des confitures de courroie de convoyeur a augmenté de 3 fois;
· Visualisation du processus de fonctionnement: Après avoir converti des données expérimentales en instructions de fonctionnement avec des icônes, le cas d'application d'une usine chimique montre que la précision des opérateurs ajustant les paramètres du réacteur est passé de plus de 60% à plus de 90%.
Niveau de mécanisme d'incitation:
· Prix d'amélioration des performances: par exemple, une usine électronique a mis en place un pool de bonus mensuel, et l'équipe sera récompensée 5 000} pour chaque augmentation de 1 pourcentage de la ligne de production;
· Mode de travail collaboratif: lorsque les opérateurs portent des lunettes AR pour collaborer à distance avec les ingénieurs, le temps de résoudre le dernier défaut de surchauffe du moteur a été raccourci de deux heures à 25 minutes.
Conclusion: Construire une boucle fermée de l'optimisation de l'efficacité de la liaison complète
En général, la formation d'une boucle fermée complète d'amélioration de l'efficacité nécessite une collaboration multidimensionnelle. En termes de modification de l'équipement, par exemple, la modification des roulements de courroie de convoyeur peut réduire la probabilité de brouillage de l'équipement de 20% à 30% (environ 20% -40% de réduction du taux de défaillance). L'optimisation du processus fait principalement référence à la surveillance en temps réel de la vitesse de la ligne de montage et à l'ajustement dynamique des paramètres de fonctionnement, ce qui peut économiser environ 15% à un quart de déchets de matériaux. En termes de formation du personnel, un exemple typique est d'organiser des sessions de partage d'expérience pour que les anciens maîtres dirigent des nouveaux arrivants. Grâce à ce type de formation, l'efficacité opérationnelle peut généralement être améliorée de plus de 10 points de pourcentage. Trois points clés peuvent être pris en compte pour les instructions de développement ultérieures: premièrement, installer des modules de mise en réseau sur l'équipement pour réaliser une gestion intelligente. Par exemple, la machine d'emballage ajustera automatiquement les paramètres de température en fonction des données des trois derniers mois. La seconde consiste à déployer des boîtes informatiques Edge à côté de l'équipement. Cette solution peut diagnostiquer et corriger 90% des défauts localement, et la vitesse de réponse est plusieurs ordres de grandeur plus rapidement que le traitement des nuages. Plus important encore, il s'agit d'établir un système autonome, permettant aux machines d'optimiser les paramètres de travail grâce à l'apprentissage continu, tout comme les humains accumulent l'expérience et réalisent progressivement la prise de décision autonome, et évoluent vers un modèle de production intelligent de "problèmes d'auto-perception, de paramètres auto-ajustés et de plans auto-exécutants".