지능형 제조로 제조 산업의 변화가 가속화되면서, 담그는 생산 라인의 업그레이드는 생산 효율성을 향상시키는 데 중요한 획기적인 혁신이되고 있습니다. 전통적인 디핑 라인은 종종 프로세스 연결 지연, 대규모 수동 제어 오류 및 고 에너지 소비와 같은 문제에 직면합니다. 그러나 차세대 지능적으로 업그레이드 된 함침 라인은 기술 혁신을 통해 "빠르고 매끄러운"생산 경험을 제공하고 있습니다.
전통적인 생산 라인의 통증 지점 : 효율성 병목 현상을 시급히 극복해야합니다.
과거에는 원자재 전처리에서 담그는 용액 혼합, 온도 제어 및 사후 건조에 이르기까지 담그는 생산 공정은 수동 작동 또는 단일 기계적 변속기에 크게 의존했습니다. 전통적인 함침 라인은 프로세스를 모니터링하기 위해 교대 근무하는 여러 근로자가 필요했을뿐만 아니라 종종 온도 변동으로 고통을 겪어 제품 품질이 감소했습니다. 프로세스 연결 지연은 전체의 일일 생산 능력에 큰 영향을 미쳤습니다.
함침 라인 . 또한, 다른 재료 (예 : 목재, 직물 및 금속 부품)는 함침 공정에 대한 요구 사항이 상당히 다릅니다. 기존의 임신 라인의 "고정 파라미터"모델은 유연하게 적응하기가 어렵고 생산 전환 중 디버깅은 종종 길어서 소규모 배치, 다중 범주 주문의 전달 효율을 심각하게 방해합니다.
지능형 업그레이드의 핵심 : 전체 생산 체인 연결과 인텔리전스 연결
새로운 세대의 지능형 함침 라인의 획기적인 것은 사물 인터넷 (IoT), 인공 지능 (AI) 및 자동 제어 기술을 통해 "인식 분석 결정-실행"의 폐쇄 루프 시스템을 구축하는 데 있습니다.
실시간 인식과 정확한 제어는 임신 라인을위한 지능형 업그레이드의 기초입니다. 함침 라인의 여러 센서는 함침 액체 농도, 온도, 압력 및 재료 전달 속도와 같은 주요 매개 변수에 대한 실시간 데이터를 수집합니다. 고주파수의 데이터 전송은 중앙 제어 시스템이 함침선에서 모든 노드의 상태를 정확하게 모니터링하도록합니다. AI 알고리즘은 재료 품질에 따라 최적의 프로세스 매개 변수를 자동으로 일치시킵니다. PID (비례-integral-differential) 제어 시스템은 온도 변동을 최소화하여 함침 라인의 제품 품질을 크게 향상시킵니다.
임신 라인의 공정 조정 및 유연한 생산은 생산주기를 상당히 단축시킵니다. 임신 라인의 지능형 시스템은 디지털 트윈 기술을 사용하여 가상 생산 라인을 만들어 미리 다른 주문의 생산 프로세스를 시뮬레이션하고 프로세스 전환의 흐름을 최적화합니다. 생산 변경이 필요할 때, 임신 라인 시스템은 자동으로 사전 저장된 프로세스 계획을 호출하여 로봇 암이 디핑 탱크 구성 요소를 빠르게 교체 할 수있게하여 커미셔닝 시간을 크게 줄이고 소규모 배치, 다중 범주 주문에 대한 임시 라인의 처리 용량을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.
에너지 소비 최적화와 임신 라인의 지능형 조기 경고 시스템은 회사가 비용을 절감하고 효율성을 높이는 데 도움이됩니다. 함침선 시스템은 과거 에너지 소비 데이터를 분석하여 장비 운영 전력을 자동으로 조정합니다. 예를 들어, 다양한 시간 동안 건조기의 난방력과 컨베이어 속도를 적절하게 조정하여 대기 전력 소비와 전반적인 에너지 소비를 감소시킵니다. 또한, 임신 라인의 AI 알고리즘은 장비 작동 데이터를 기반으로 잠재적 인 고장을 예측하여 장비 문제에 대한 조기 경고를 제공하고 함침 라인의 계획되지 않은 다운 타임으로 인한 손실을 피합니다.
구현 결과 : "반응 반응"에서 "사전 제어"까지
지능형 함침 라인의 구현은 많은 영역에서 중대한 변화를 가져올 수 있습니다. 함침 라인에서 생산 라인 운영자의 수를 줄이며, 모니터링 및 예외 처리를 위해 소수의 직원 만 필요합니다. 함침 라인의 일일 생산 능력을 증가시키고 단위 제품 당 액체 소비량 감소. 근로자는 더 이상 대시 보드를 지속적으로 모니터링하고 임신 라인의 데이터를 기록 할 필요가 없습니다. 이제 모바일 앱을 통해 임신 라인의 실시간 생산 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 함침 라인 시스템은 또한 모든 이상에 대한 알림을 자동으로 보냅니다. "기계 주변의 작업"에서 "지침에 따른 기계"로 작업을 변환합니다.
또한, 지능형 함침 라인 시스템에 의해 축적 된 생산 데이터는 관리 최적화를위한 중요한 기초가되었습니다. 임신 라인에서 다른 배치의 임신 결과와 프로세스 매개 변수 사이의 상관 관계를 분석함으로써 회사는 프로세스 계획을 지속적으로 반복 할 수 있습니다. 임신 라인의 주문 완료 시간에 따른 데이터 분석은보다 정확한 생산 계획을 가능하게하고 배송주기를 단축시킵니다.
