RAFI – platforma moneo IIoT pentru transparență în procesul de turnare prin injecție a materialelor plastice
|
|
Rezumat De la intuiție la o abordare bazată pe date: La RAFI din Bad Waldsee, tehnologia senzorilor și platforma IIoT moneo fac procesul de turnare prin injecție complet transparent. Temperaturile, debitele, aerul comprimat și consumul de energie sunt monitorizate, vizualizate și analizate în mod continuu. Astfel, RAFI poate identifica din timp abaterile, optimiza răcirea și consumul de utilități și poate crea baza pentru o calitate constantă, o eficiență sporită și o producție mai sustenabilă. |
Informații digitale despre matriță
Cum îmbunătățesc tehnologia senzorilor și IIoT calitatea și eficiența energetică în turnarea prin injecție
Prelucrarea modernă a materialelor plastice este caracterizată de cerințe tot mai ridicate privind calitatea, presiuni crescute asupra costurilor și necesitatea unei stabilități maxime a procesului. În special în procesul de turnare prin injecție, condițiile reproductibile și controlul precis al procesului sunt factori esențiali care influențează rata rebuturilor, consumul de energie și rentabilitatea. O condiție esențială în acest sens este disponibilitatea datelor de proces fiabile. La unitatea sa din Bad Waldsee, Grupul RAFI demonstrează cum utilizarea țintită a senzorilor și a platformei IIoT moneo poate transforma datele brute în informații valoroase pentru optimizarea producției.
La sediul din Bad Waldsee, RAFI produce piese din plastic turnate prin injecție atât pentru produsele sale standard HMI, cât și pentru aplicații personalizate destinate clienților. Domeniile de utilizare variază de la tehnologia medicală și agricolă până la aplicații industriale și din industria auto. Prin urmare, cerințele privind precizia dimensională, calitatea suprafeței și stabilitatea pe termen lung a componentelor sunt deosebit de ridicate.
În procesul de turnare prin injecție, granulele de material plastic preuscate sunt topite și injectate în matriță sub presiune ridicată. Faza de răcire ulterioară este crucială pentru calitatea componentelor. Temperatura matriței, debitul agentului de răcire și diferența de temperatură dintre circuitul de tur și cel de retur trebuie menținute cu mare precizie. Chiar și abateri minore pot afecta negativ timpul ciclului, stabilitatea dimensională sau aspectul vizual al pieselor.
Motivație: Vizibilitate asupra proceselor în locul presupunerilor
Proiectul s-a bazat pe utilizarea țintită a senzorilor și a platformei moneo IIoT de la specialistul în automatizări ifm. Scopul a fost renunțarea la evaluarea procesului de turnare prin injecție bazată exclusiv pe experiență și verificări punctuale. În schimb, s-a urmărit ca procesul să devină transparent și ușor de urmărit prin intermediul datelor.
Guido Zoll, din departamentul de dezvoltare și proiectare al RAFI, descrie abordarea după cum urmează: „Ne-am dorit să înțelegem exact ce se întâmplă în timpul unui ciclu de turnare prin injecție și care sunt parametrii care influențează cu adevărat calitatea și eficiența.”
Accentul a fost pus, în special, pe condițiile termice din matriță, utilizarea circuitelor de răcire și consumul de medii auxiliare, precum aerul comprimat și energia electrică. Scopul a fost acela de a crea transparență și, pe această bază, de a identifica oportunități specifice de îmbunătățire.
Imaginea 2: Temperaturile precise și sincronizarea exactă reprezintă baza unei calități excelente a produselor în procesul de turnare prin injecție.
Imaginea 3: Diferitele circuite de răcire ale matriței de turnare prin injecție sunt monitorizate cu ajutorul unor senzori de temperatură amplasați în conductele de alimentare și de retur, cu o precizie de o zecime de grad.
Senzori care servesc drept surse de date în cadrul matriței și al mașinii
În practică, diferitele circuite de răcire ale matrițelor de turnare prin injecție au fost echipate cu senzori de debit și senzori de temperatură. Acești senzori măsoară în mod continuu temperaturile de alimentare și de retur, precum și volumul corespunzător de apă de răcire. Pe baza acestor date, diferențele de temperatură pot fi determinate cu precizie, permițând formularea unor concluzii fiabile cu privire la eficiența răcirii matriței.
„Pe lângă circuitul de răcire, analizăm și consumul de energie al mașinii pentru a detecta din timp vârfurile de sarcină. De asemenea, monitorizăm alimentarea cu aer comprimat atât a brațului robotizat, cât și a mașinii de turnare prin injecție, deoarece orice scurgere sau racord slăbit se reflectă imediat în curbele caracteristice. Platforma moneo colectează și analizează continuu aceste date. Software-ul declanșează automat o alarmă dacă valorile măsurate depășesc limitele stabilite. „Acest lucru permite identificarea defecțiunilor în timp real, de exemplu atunci când un robot scapă o componentă din cauza presiunii insuficiente”, explică Guido Zoll. Întrucât aerul comprimat este una dintre cele mai costisitoare forme de energie, chiar și scurgerile minore au un impact economic semnificativ.
moneo ca platformă centrală IIoT
Un volum mare de date provenite de la senzori nu aduce, în sine, valoare adăugată. Ceea ce contează este colectarea, analiza și interpretarea structurată a acestora. Exact aici intervine moneo: „Platforma noastră IIoT asigură transparență la nivelul întregii fabrici și arată modul în care sunt operate în realitate utilajele”, explică Christoph Schneider, vicepreședinte pentru cazuri de utilizare IIoT la ifm solutions.
Guido Zoll adaugă: „Mai mult, toți membrii echipei, de la liderul de grup până la supervizorul de tură, au acces la indicatorii-cheie de performanță. Oricine poate vedea imediat, din curbele caracteristice, dacă un proces se desfășoară normal sau dacă există o problemă.”
Senzorii IO-Link utilizați comunică prin intermediul magistralelor IO-Link, care colectează datele și le transmit prin Ethernet către rețeaua companiei. De acolo, valorile măsurate sunt transmise către moneo. Structura modulară a platformei s-a dovedit avantajoasă încă din etapa de punere în funcțiune:
„Folosind modulul software moneo configure, am putut configura senzorii în avans și apoi să îi punem în funcțiune fără perioade de nefuncționare semnificative”, a declarat Christoph Schneider, care a sprijinit implementarea proiectului din partea ifm.
moneo are o structură modulară și acoperă mai multe niveluri, de la gestionarea dispozitivelor și achiziția datelor până la analiză și alarme.
Imaginea 4: Toate semnalele senzorilor digitali și analogici sunt consolidate prin intermediul modulelor AL2301 IO-Link și transmise ca semnale IO-Link atât către controler, cât și către moneo.
Imaginea 5: Transparență digitală: moneo colectează, vizualizează și analizează toate datele provenite de la senzori, emițând automat avertizări atunci când sunt depășite valorile-limită sau sunt detectate anomalii.
Colectarea, analiza, vizualizarea și arhivarea datelor
În moneo, toate datele provenite de la senzori sunt înregistrate, stocate centralizat și prelucrate astfel încât să permită urmărirea istoricului. Panourile de bord oferă o imagine de ansamblu, atât numerică, cât și grafică, asupra condițiilor actuale ale procesului. Utilizatorii pot vedea dintr-o privire dacă temperaturile, debitele sau valorile consumului se încadrează în toleranțele definite.
Această transparență, combinată cu analiza valorilor măsurate pentru a obține indicatori-cheie de performanță semnificativi, reprezintă un pas crucial, așa cum subliniază Christoph Schneider, vicepreședinte pentru cazuri de utilizare IIoT la ifm solutions: „Poți identifica de unde să începi abia după ce datele devin vizibile.”
Dincolo de simpla vizualizare a datelor, moneo permite urmărirea completă a istoricului. Astfel, tendințele procesului pot fi analizate pe parcursul mai multor ore, zile sau săptămâni și corelate cu caracteristicile de calitate ale componentelor fabricate.
Valori-limită, alarme și detectarea anomaliilor
O funcție esențială a moneo este monitorizarea automată a valorilor-limită definite. Sistemul generează alerte, de exemplu prin e-mail sau notificări în panoul de bord, atunci când aceste valori-limită sunt depășite sau nu sunt atinse. Astfel, abaterile pot fi detectate și remediate într-un stadiu incipient, înainte să ducă la apariția unor componente defecte.
În plus, moneo ajută la identificarea anomaliilor din proces. Modificările curbelor de temperatură sau debit, precum și analizele transferului de căldură calculat, pot indica, de exemplu, depuneri treptate în canalele de răcire.
„Se presupune adesea că totul este în regulă atât timp cât componenta arată bine. Cu toate acestea, datele arată dacă răcirea este posibil să fie prea intensă sau neuniformă”, spune Christoph Schneider. Aceste funcții inteligente de analiză ale moneo joacă un rol esențial în asigurarea unor procese stabile și a unei calități constant ridicate a produselor.
Imaginea 1: Mașină de turnare prin injecție a materialelor plastice cu un robot integrat pentru manipularea pieselor turnate.
De la monitorizare la optimizarea activă a proceselor
Valoarea adăugată a moneo nu constă doar în monitorizare, ci și în identificarea unor măsuri concrete pe baza datelor. La RAFI, datele au contribuit deja la identificarea potențialului de optimizare, de exemplu în ceea ce privește volumele de apă de răcire.
Într-un caz, s-a constatat că, în locul diferenței de temperatură țintă de două grade Celsius, se obținea o diferență de numai 0,8 grade, ceea ce indica în mod clar un debit excesiv.
Prin ajustarea circuitului de răcire, s-au realizat economii de energie fără a compromite stabilitatea procesului. În același timp, datele permit reducerea duratei ciclurilor în mod țintit și, astfel, creșterea producției în același interval de timp.
„Valoarea adăugată apare numai atunci când pe baza datelor sunt definite măsuri concrete, iar acestea sunt reintegrate în proces”, spune Christoph Schneider. Guido Zoll de la RAFI este de acord: „Ideea de bază a fost să conservăm resursele și să utilizăm doar atât cât este necesar, cu alte cuvinte, să folosim apa de răcire, energia electrică sau aerul comprimat în mod țintit. De asemenea, am dorit să evităm vârfurile de consum. Atunci când mai multe utilaje își pornesc simultan elementele de încălzire, acest lucru duce la vârfuri mari de sarcină. Folosind datele colectate, vom putea asigura ca, în viitor, mașinile să pornească la intervale eșalonate. Astfel, putem reduce aceste vârfuri și economisi energie.”
Pe termen lung, planul este conectarea directă a unor sisteme externe, precum unitățile de control al temperaturii, pentru a permite reglarea automată a variabilelor de control.
Eficiență energetică și sustenabilitate
Pe lângă calitate și optimizarea proceselor, eficiența energetică devine un obiectiv din ce în ce mai important. moneo permite înregistrarea, analiza și evaluarea rentabilă a consumului de energie și de utilități. Astfel, potențialul de economisire nu este doar evidențiat, ci și cuantificat. Un exemplu concret este consumul de aer comprimat: „La scurt timp după punerea în funcțiune a sistemului, am observat o creștere constantă a consumului de aer comprimat. Am putut identifica imediat cauza și am luat măsurile necesare”, spune Christoph Schneider.
Datorită colectării continue a datelor, chiar și cele mai mici scurgeri, cum ar fi cele care apar în timpul opririlor mașinilor, sunt detectate în mod fiabil. Pe baza informațiilor obținute, se poate determina cu precizie momentul în care măsurile de întreținere devin rentabile. Pe lângă reducerea directă a costurilor, această abordare bazată pe date contribuie în mod măsurabil la scăderea consumului de energie și a emisiilor de CO₂.
Scalare și dezvoltare ulterioară
RAFI a conceput în mod deliberat proiectul având în vedere scalabilitatea. Se vor conecta treptat utilaje suplimentare, iar instalarea unor senzori suplimentari, de exemplu pentru măsurarea temperaturii sau a umidității din hală, este deja planificată. Scopul este de a consolida în moneo toți factorii relevanți pentru calitate și de a-i corela între ei.
„În prezent, planificăm extinderea acestui sistem la alte utilaje. Intenționăm, de asemenea, să integrăm senzori suplimentari, de exemplu pentru măsurarea umidității din uscător, a presiunii din matriță, a temperaturii din hala de producție sau a parametrilor sistemului de climatizare. „Scopul este să înregistrăm în moneo toți parametrii care ar putea afecta calitatea pieselor turnate prin injecție”, spune Guido Zoll.
Îmbunătățirile viitoare, precum întreținerea bazată pe starea echipamentelor, recomandările automate de acțiune și analizele asistate de IA, vor contribui în continuare la tranziția de la transparență la o producție cu capacitate de auto-optimizare.
Fotografia 6: Debitmetrul de aer comprimat SD8500 măsoară debitul, consumul, presiunea și temperatura mediului cu o precizie ridicată. Toate valorile măsurate sunt transmise digital prin IO-Link atât către controler, cât și către moneo.
Concluzie
Exemplul RAFI demonstrează că senzorii utilizați în procesul de turnare prin injecție își valorifică întregul potențial doar atunci când sunt combinați cu o platformă IIoT performantă. moneo servește drept platformă centrală pentru producție, colectând, organizând și interpretând datele de proces și punându-le la dispoziția diferitelor categorii de utilizatori. Transparența astfel obținută permite nu doar asigurarea constantă a calității, ci și realizarea unor economii de energie țintite și optimizarea continuă a timpilor de ciclu. Astfel, moneo devine un instrument esențial pentru luarea deciziilor pe baza datelor și pentru menținerea competitivității sustenabile în domeniul turnării prin injecție a materialelor plastice.
