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影響塑膠射出品質的參數有哪些？
掌握好參數管理，就像擁有產品的製程優勢、穩定且優良的加工品質，並可縮短生產製造的時間周期。射出成型的『參數種類』和『影響成型條件的3種因素』各是什麼呢？
數據參數管理的挑戰中提到，塑膠在射出成型的生產過程中，數據參數就像是製造業廚房裡的機密配方，掌握好參數管理，就像擁有產品的製程優勢、穩定且優良的加工品質，並可縮短生產製造的時間周期。持續優化數據參數，讓產品品質更加精進，更是塑膠射出成型產業追求的高附加價值。
要如何利用數位軟體系統工具，以數位轉型、工業4.0和智慧製造的技術和方法，讓塑膠射出更數位化、智慧化並更有效率，是應該多加思考的。
射出成型的參數包含
成型條件
設定值，如加熱溫度、射出壓力 等，在設備機台上設定的數值，要求設備需要達到的成型條件參數。
設備狀況
實際值，如真實的射壓峰值、射膠終點等真實的數據。機台內大多數都會有相對應的感測器可以取得數據，供控制迴路使用。
環境狀況
當時生產環境狀況，如溫度、濕度 等。
以上這三種數據參數，需要互相參照，依據每次生產時，所使用的材料特性、當時的設備機台狀況，與當天的環境狀況，進行成型條件的調整，來保持射出的品質。例如，這批材料添加了比較多次料，或充填時間有不同變化，可能就需要調整相對應的成型條件來因應。因為每次生產的狀況都會有些不同，所以需要在每次生產時，微調成型條件設定值，才能讓品質維持穩定。
數據參數的搭配這麼複雜，沒有良好的管理，會有什麼影響呢？在生產加工過程各階段中，參數管理有什麼好處？如何做到參數管理呢？
數據參數管理的影響
參數管理的挑戰中提到，參數管理的各種影響
- 參數使用錯誤，會讓生產良率變低，造成產能、人力、材料和設備的資源浪費
- 數據收集困難，難以統計；因未將生產過程中使用的參數都數位化，故無法進行數據優化分析
- 首件的生產參數，因需透過有經驗的老師傅調機，故沒有一定的規範，造成耗費時間長且無法確保正確性
- 生產參數複雜，人員記錄易錯，造成下次生產參照時，生產品質不佳
- 場人員記錄草率，難以確保數據正確性，影響後續的品質溯源
影響成型條件的3種因素
材料特性
使用的主/次料與添加劑配比、含水量等材料特性。
設備和模具狀態
設備機台和模具的健康狀況，因為長時間使用後可能會有老化現象。
氣候狀況
每天變化的氣候環境狀況。
成型條件記錄中，有這麼多不同的參數組合，能否確保這次使用的參數設定，是最適合的？若由人員進行選擇或輸入，會不會因為人為疏失輸入錯誤，或使用了不適合的成型條件參數呢？
綜合以上影響成型條件的3種因素後，就可以想像，成型條件需要調整的數據繁多，要如何才能做到最快速、最佳化的調機呢？
生產前的參數管理效益：預防參數誤用、提高調機速度
生產前的試模調機時，若能透過數位軟體系統，使用知識庫中已建立好的標準參數當作基礎，再依據本次使用的材料特性、機台和模具特性，與當時環境狀況等，將標準參數中的成型條件進行微調，就有很大的機會，可以省下耗時又盲目無方向的調機時間，快速找到適合這次生產品質需求的成型條件參數。
調機完成後，也得將這次調整的參數數值，記錄回系統，包括因應材料、設備與環境的差異，作了哪些參數的調整。將這些數據詳實記錄回系統，納入知識庫中，當作下次調機參考與未來優化使用。
總結
掌握好數據參數管理，就像擁有產品的製程優勢、穩定且優良的加工品質，並可縮短生產製造的時間周期。可以利用數位軟體系統工具，以數位轉型、工業4.0和智慧製造的技術和方法，讓塑膠射出更數位化、智慧化且更有效率。
這次提到射出成型的『數據參數種類』和『影響成型條件的3種因素』。數據參數管理在塑膠射出各階段的效益和應用將會說明，生產前、中、後，數據參數管理的效益和應用各是什麼，並在用IoT建立自動記錄即時參數的生產環境說明要如何才能有效收集、管理和應用這些數據！
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