2022-11-29
莊馥綺
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當傳統CNC加工機的刀具裝上感測器,將切削力視覺化,做到智慧化切削後,是怎麼替企業做到精實生產?又怎麼做到製程改善、減少碳排呢?
在想要做到精實生產?就讓智慧化切削來幫你(上)這篇文章中,我們提到傳統加工業會面臨的問題,與智慧切削的應用模式,但到底智慧切削是如何幫助我們減少浪費、提高營收呢?讓我們接著往下看吧!
在生產的過程中,難免會遇到產品品質不良的情況,不但會造成額外的成本,如:材料損失、機械設備折舊、重工、做白工等問題,甚至間接造成訂單流失、公司信譽受損等傷害。這些損失與浪費不僅對企業造成實質性的傷害,其中所增加的碳排放量,更會對全球造成一定的風險,離淨零碳排的目標也更加遙遠了。
1.刀具即時監測,品質一目了然:將銑削力視覺化並以極座標的方式呈現,當刀子在切銷時,只要有一個刃不對稱,操作者便可以即時從圖上知道刀具有問題,不僅減少崩、斷刀危機,也讓加工產品的品質能維持在一定標準之上,減少不良品率與重工造成的碳排放量。
2.可視化與即時化讓刀具製程優化:利用PCbase與控制器協定通訊回授刀具動態變化等物理表現,讓我們不用再依靠老師傅的感覺與經驗進行加工與檢驗,便可以最有效率的方式完成試錯與達成訂單交付,這之中所減少的工作時間與原料成本,都是降低碳排的根本。
3.高靈敏度感測器提高產品精度:小於1N的切削力量感測:感測器靈敏度最小可達到眼睛不可視的範圍,讓汽車及航太產業所有產品可即時掌握加工時的品質,不會出現因為沒發現刀具輕微損壞而讓整批產品報廢的情形。
4.IoT物聯網+5G技術保證數據資料品質和速度:數據資料的品質是影響上述幾項特點的關鍵,除了利用IoT物聯網蒐集即時刀具加工時的路徑和參數,數據資料品質與傳輸速度也是關鍵,這時就要運用5G來做到相輔相成,才能將所蒐集的數據資料利用軟體系統整合,建立大數據模型,計算出最優秀的加工路徑參數,並即刻偵測工件的品質,降低不良品率。
◎以汽車製造行業為例
傳統問題:廢品量太高(產線速度太快,只要出現一個做壞零件被品管檢測出,基本上整條產線都是做壞的,很難去預防),品管loading很大(總共有600萬個零件,全部都要檢測),刀具成本高。
智慧化切削應用:除了達成0廢品的目標,省下一千七百多萬的費用,品管和刀具的成本也分別減少26%和25%。以時間成本來看,利用刀具稼動成本下去算,其實每一台能夠省的時間不多,但90台機械設備累計下來也是非常可觀。而電力能源則是因為運用智慧化切削後,以每小時18度耗電度數來看,台灣一度電為2.5,一年便可以省下十多萬電費。如果以碳排量來算,單指時間優化電的這件事,就可以減少2萬1千多公斤的碳。
省下這些碳排放量有哪些好處呢?
除了節省工廠支出成本,以歐盟ETS交易所訂定的碳定價來看,大概是84美金/噸,加總下來會有五萬多的碳價可以買賣,變成工廠的碳權增加收益,如果企業本身想要做到碳中和,也可以變成自己使用的碳權。
上面這個案例,只是利用優化刀具,協助工具機達到節能效果,優化的時間後所得出的結果值,並非全體的精實製造成果。而精實製造的效果,也會因為不同的工具機而有不同的效果。但確定的是碳排放量越小,精實管理的成果越高,利潤也就越大。
◎以切削為例
智慧化切削應用:切銷工件時可以將工具機的座標路徑形成3D圖,每一個切銷力量都不一樣,其中涵蓋震動、切削擠壓,加工的力量都是非常細緻,上面如果有花紋會完整呈現在3D圖上,如果再加上人工智慧,進行虛擬與現實的整合,便可以做到真正的數位孿生。
工具機在切銷時,會經由一台工業電腦進行類神經的邊緣運算(edge),將成品進一步做更精準的線下量測,將量測數據資料回饋給電腦運算是否匹配。從中不斷學習,之後進行參數上的調整,甚至可以調適到屬於那一台工具機合適的動盪度。
想要做到精實生產,創造出更多的潤,首要條件就是將機械設備智慧化,才能得到品質極佳的感測數據資料,收集大數據後透過電腦運算建立AI模型,再利用數據模型優化製程參數,達到精實管理的生產力。不僅減少各方面的浪費,提高生產良率、追求效率、提昇品質、縮短前置時間、降低成本及少量多樣化,將整體的庫存降低。追求無缺點、零庫存的完美境界,滿足顧客需求。也可以避免過多的投資而產生大量碳排放量,達到真正的智慧節能減碳。
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