設備雲APP為射出成型業注入數位競爭力

温州某射出成型工廠導入案例

文:曹永誠 2020-11-10

智慧製造 射出成型 模具 工業APP 設備水晶球


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由於射出成型工藝的成品與耗用等都是互相關聯,可說是牽一髮而動全身,因此,綜合各方IT與OT數據的融合就變得特別重要∘例如:若要調整至最佳成型條件以穩定量產產品,就得因應生產當時的環境溫濕度、原料種類與參配(舉例,原料的親水性不同,對於濕度影響度就有差異),到模具與機台現況等∘在生產時還得隨時監控成品狀況,並將機聯網數據與人工數據,包括生產節拍、不良品種類與發生頻率等數據即時融合,動態調整成型條件,並預測生產結果優化排程派工,以全方位即時智慧管理,才能創造數字價值∘




射出成型是很常被使用的工藝之一,從一般民生用品到高端的手機鏡片都是應用範疇,涵蓋面非常廣∘但射出成型也是一種不那麼穩定的工藝,太多因子都會影響成品品質∘因此如何低成本、高產能的穩定量產就是競爭力的關鍵∘例如高端市場中特別薄的產品,為了確保品質與穩定生產,就得優化工藝參數並隨時微調之∘就算是低端的民生塑膠用品,要能穩定的量化生產,也得因應廠房溫溼度、主次料參配比、機台與模具狀況等等,隨時微調因應成型條件才行∘因此,透過機聯網與鼎新設備雲APP,深入工藝面與設備端的可視化、透明化,以敏態智慧管理賦能製造現場穩定生產; 並以全方位數據IT/OT融合後,協助客戶工程改善,持續強化競爭力∘


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圖一、以設備雲APP提供射出成型於工藝面與設備端的可視化與透明化


強化穩定量產- 以動制動的即時監控與應變力

對於射出成型工藝,最重要的事就是穩定量產∘但由於影響因子不可能被全面管控的情況下,很難保證穩定生產。當某些因子突然變異時,若是採用機器手臂自動取出的自動線,而品檢人員又只是定期檢驗(例如一小時一次)的情況下,就有可能會生產出一堆不良品,造成成本損失與交期延誤。因此,透過機聯網所蒐集的數據即時因應,以動制動進行敏態智慧管理,就變得非常重要。


對於機聯網,傳統作法大多數只會蒐集機況與產量數據,如此只能達到工單監控層級∘若要能確保射出成型工藝的穩定量產,就得把機聯網所蒐集的數據,深入到成型條件(工藝參數)與工業數據(感測器讀出的數據)∘例如生產週期監控,若因為某些因子影響讓生產週期改變(變慢或變快或忽快忽慢),就有可能會讓模溫不穩定造成品質問題,因此以機聯網數據監控成型週期,確保生產週期時間穩定在合理範圍內,並於突發變異時即時通知,以避免品質不穩定所造成的損失。又例如模溫的工業數據監控,如圖二∘雖然模溫在生產週期中會在範圍內浮動,但當突然升高時,若可以透過鼎新設備雲APP智慧通知,製造現場盡快確認壓力是否也異常∘若此時壓力隨之飆升,那就很有可能是因為碳酸鈣堵塞模具水路,必須盡快使用蛇管通管,避免損失擴大∘


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圖二、穩定量產後,模具溫度變化週期會趨向穩態變化


又例如產出成品的不良品種類,與發生頻率等數據的監控∘一般作法,當不良品的數量在尚可接受的範圍內時,傳統作法常不會暫停生產進行調機(例如調整成型條件),只會把這些不良品數量拿來扣除產量而已。但其實不同種類的不良原因,常是不同潛在問題的前兆,如圖三的要因分析圖∘若能把這些不良種類與發生頻率等數據,即時可視化,並以工廠長時間累積的『異常偵測法則』進行管控,就有機會早期偵測後續可能會發生的重大異常。例如缺料與溢料,雖然可能的原因不少,但若是發生在穩定生產時的偶發毛邊後,接著毛邊出現頻率持續增加的話,就有可能是模具損壞的前兆∘此時倘若沒有即時因應處理,待模具進一步損壞,就會讓問題更加惡化,不但浪費原料也會延誤交期∘目前這些判斷與應變,大多由現場資深人員依據個人經驗處理∘但這會變成因人而異,無法傳承與落實∘若能透過工藝參數、工業數據等OT數據,與工單任務、材料參配、不良品種類/頻率等IT數據,加上資深人員的智慧與經驗,緊密融合後累積為『異常偵測法則』,變成智慧製造系統的一環,並將處置流程放入KM中,形成智慧閉環並持續疊代∘如此就有機會逐步實現異常早期偵測,減少損失、確保達交∘ 


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圖三、不良品要因分析魚骨圖


持續工程改善- 以全方位IT/OT數據支持

射出成型工藝的競爭力,除了穩定量產之外,也需要持續降低成本與提高產能(縮短射出成型週期)∘無奈的是,射出成型工藝是很複雜的『系統』,各種外部因子(例如廠房溫溼度、原料/配比)與內部工藝參數(例如成型條件)環環相扣、互相關聯,可說是牽一髮而動全身∘因此,蒐集並融合全方位IT/OT數據,才能協助客戶持續性的進行工程改善,降低成本與提高產能並穩定量產∘


舉例來說,降低成本的手法之一是添加次料∘確實次料的添加可以降低成本,但卻也會影響成品的品質與生產穩定度,得調整成型條件(工藝參數)來因應,但這也會讓生產週期與模具壽命消耗連帶受到影響∘因此,不能單純只從節省成本的角度來規劃添加量,得綜合考量包括成本、交期與品質等,相互妥協以取得最佳點∘


或是像模具壽命管理,一般常用開合模次數進行管理∘但實際上模具壽命可不止與開合模次數相關,與模具材料以及受力都相關,這屬於材料力學的範疇,因此包括不同的成型條件都會對壽命有影響∘例如提高溫度可以降低塑膠黏度,讓受力降低,有效提高模具的可用模次∘但,模具壽命也與原料參配有關,因為次料中有些分子鏈已經被破壞了,雖然會降低成品的強度,但對模具壽命會比較好; 反之,添加了防火材之後,黏度常會暴增,這會讓模具可用模次變少∘因此,要能更精準的管理模具壽命,就得整合更多的工業數據,才能精準預估∘如此一來,當工單派工時,若發現所需生產的數量預估逼近模具可用次數上限時,才可以協助客戶在繼續生產、還是換新模、或是修模等方案選項中,輔助做出較佳的決策,善用數字產生價值∘


未來願景

對於射出成型這種不穩定且工藝能力是競爭關鍵的製程,單純工單管理是不夠的∘從工單任務為基礎,深入工藝層與設備端,融合任務IT數據、工藝參數與設備工業數據OT數據,付能製造現場強化穩定量產的能力,這就是鼎新設備雲APP的願景∘




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曹永誠

目前任職於鼎新電腦,深耕製造業自動化與大數據領域逾25年,專精於先進製程控制(APC)、智慧機台控制系統、機器人自動化、智慧能源管理等領域。實務輔導百餘家製造企業之智慧製造藍圖規畫與軟硬體整合應用。



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