Како прећи од ручних до аутоматских линија за аутоматизацију машина за алуминијумска прозора?

Проценити спремност: Дијагностиковати уплитна уши и стандардизовати за прелазак на аутоматизацију алуминијумских прозора

Произвођачи који размишљају о преласку на аутоматизовану производњу алуминијумских прозора морају прво да утврде где их тренутни радни токови заустављају. Ручни приступ има тенденцију да се заглави у три главна подручја. Прво, постоји зависност од квалификованих радника за око 60 посто свих задатака. Затим видимо велике разлике у томе колико дуго ствари трају на различитим станицама, понекад преко 40% варијације. И на крају, проблеми се стално појављују током запечатања и монтажа који захтевају да се вратите и поправите ствари. Све ове проблеме заједно завршавају губљењем око 18% продуктивног времена у фабрици, на основу онога што друге компаније у индустрији извештавају.

Идентификовање ограничења радног тока: зависност од радног снага, варијација времена циклуса и гореће тачке за прераду

• Zavisnost od radne snage : Ручне операције сечења и резања стварају рањивост особља70% кашњења произилазе из недоступних специјалиста.
• Пролази у времену циклуса : Нестандардизовани процеси узрокују да стадије обраде раде 25~50% спорије од аутоматизованих еквивалента.
• Кластери за прераду : 30% проблема са квалитетом потиче од непостојанског заваривања углова и инсталације запкова.

Зашто су стандардизација профила и конзистенција података не-проговарани предуслови

Добивање правилног аутоматизације заиста зависи од постојаних профила екструзије и одржавања све дигитално повезаних током целог процеса. Када се толеранције не подударају, рецимо када добијемо ±0.5mm уместо потребних ±0.2mm, машине престају да раде правилно. И ако ЦАД/ЦАМ системи нису правилно повезани, око један од пет пута ће бити проблема са правилним преводом података. Фабрике које успевају да одржавају конзистентност профила виде да се времена за промену смањују за скоро две трећине, плус бацају око четири петине мање материјала због проблема са калибрацијом. Суштина је ова: без тих беспрекорног повезивања података од дизајна све до производње, аутоматизовани системи једноставно не могу да се поправију када нешто не иде на пут током рада. Та врста корекције у реалном времену је апсолутно неопходна ако желимо да операције раде гладко и да максимизирамо производњу.

Изаберите праву архитектуру аутоматизације за производњу алуминијумских прозора

Модуларни и интегрисани системи: Успоређивање ЦНЦ обраде, обраде делова и монтаже са вашим прозорним радним текстом

Када планирате прелазак на аутоматизацију алуминијумских прозора, дајте приоритет флексибилности. Модуларни системи омогућавају постепено усвајањеидеално за специјализоване ЦНЦ замене као што су резање митера или фрезирање хардвера. Интегрирана решења су погодна за монтажу великих количина, али ризикују крутост. Размислимо о следећим компромисима:

Водећа студија индустрије показала је да произвођачи који користе модуларне архитектуре смањују време за промену за 40% када се прилагођавају сезонским променама потражње.

Императив човека у петљи: Избегавање претераних автоматизационих капи у транзицији на аутоматизацију алуминијумских прозора

Превише аутоматизације заправо чини системе крхкијим током времена. Вештачки техничари су још увек неопходни за проверу квалитета и за правење тих сложених прилагођавања, посебно током завршне монтаже када ствари као што су наношење запечатача и усклађивање хардвера захтевају пажљиву пресуду. Размислите о томе на овај начин: прво аутоматизујте досадне ствари - пилење делова, бушење рупа, такве ствари. Али држите људе укљученим за инспекције и решавање проблема. Компаније које заборављају на ову основну равнотежу завршавају са око 23% више времена од пропуштених дефеката, што се додаје до око 740.000 долара изгубљених сваке године према истраживању Понемона из прошле године. Паметан приступ комбинује технологију са људском стручношћу. Модерне објекте сада користе сензоре ИОТ током свих операција, тако да оператери добијају тренутна упозорења када нешто не иде како треба. Овај систем раног упозорења омогућава особље да реши проблеме пре него што се претворе у веће проблеме.

Извршите стратешки: Постепено увођење, партнерство са произвођачима и међусобна вештина техничара

Увеђење са намаљеним ризиком: пилотне линије, основне линије КПИ-а и скалибилне интеграционе миљеже

Почињење пројекта аутоматизације алуминијумских прозора има највише смисла када прво почнемо са малом пилот линијом. То омогућава произвођачима да тестирају своје процесе без одмах пуштања. Шта се дешава током ових испита? Па, могу да открију где радни тек недостаје и поставе неке основне маркере перформанси. Ствари као што су колико се времена циклуса разликују од очекивања (+/- 15%) и да ли делови пролазе проверу квалитета у првом покушају постају важни бројеви за праћење. Неке компаније које су се унапред одвијале су виделе да се њихов прерадуц смањио за око 22% када су стандардизовали мерење профила током пилотних избора према прошлогодишњем извештају о индустрији прозора. Када се повећавате, размишљајте корак по корак, а не покушајте све одједном. Прво се бавимо аутоматизацијом ЦНЦ обраде, затим доносимо роботе за кретање делова, и на крају радимо на потпуно аутоматизованим монтажним станицама. Ако се овај поступан пут настави, ствари ће се одржавати без проблем у производњи, а истовремено ће бити простор за прилагођавање операција како се нови подаци појаве.

Изградња хибридне стручности: Обучавање тимова користећи правило аутоматизације 80/20

Развој радне снаге треба да следи Парето принцип, у основи аутоматизује оне понављајуће задатке који заузимају око 80% времена, а затим инвестира у развој вештина за преосталих 20% где је стварна вредност. Оператори морају знати и методе старог школа и како да решавају проблеме савремених система аутоматизације кроз стварне производне ситуације. Програм обуке мора да нагласи оне кључне моменте када људи морају да уђу у проверу квалитета, да се баве неочекиваним понашањем машина, то су тачке где добра пресуда штеди новац. Неке врхунске фабрике су видјеле око 30% побољшања у брзини имплементације када су мешали дигиталне стандардне оперативне процедуре са физичким лабораторијама за симулацију. Такви приступ одржава ствари прилагодљивим док компаније прелазе са традиционалних на аутоматизоване процесе производње прозора, све док припрема раднике за оно што долази у овој индустрији која се брзо мења.

Одржите и оптимизујте: предвиђање одржавања и праћење перформанси у реалном времену

Мониторинг са коришћењем Интернет ствари: Прерађивање података о машине у практичне информације о времену рада и квалитету

Када неочекиване губитке погоде производне линије алуминијумских прозора, произвођачи обично сваке године губе око 740.000 долара, према недавном извештају Института Понемон. Зато су паметни системи за праћење постали толико важни за одржавање аутоматских процеса који се одвијају. Уграђивање сензора у ЦНЦ машине и дуж монтажних појаса омогућава фабрикама да претворе основне информације о вибрацијама, нивоима топлоте и брзини производње у сигнале раног упозорења за потребе одржавања. Прелазак од решавања проблема након што се деси да се бави проблемима заснованим на стварним условима машине смањује изгубљено време за око 30 до можда чак 50 одсто, плус помаже машине да траје дуже пре него што је потребна замена. Већина фабрика се сада ослања на живе табле за праћење свих ових важних оперативних показатеља.

Машински системи за учење примећују те мале проблеме које би иначе могли пропустити, као што је необичан отпор када се мотори инсталирају у монтаже ремпе, што подстиче корективне акције пре него што се заправо појави дефект. Продолжени процес повратне информације помаже у повећању приноса првог пута кроз приносе и ствара квалитетне податке који испуњавају регулаторне захтеве. Када компаније повежу ове паметне угледе са својим ЕРП системима, добијају боље могућности за распоређивање. Тада се периоди одржавања могу природно уједначити са приликом доласка материјала на локацију. Многе продавнице које раде на преласку на аутоматизовану производњу алуминијумских прозора откривају да овакав интелигентан систем претвара некада скупе производне области у нешто што заправо позитивно доприноси резултатима током времена.