近代熱間押出製造ラインの自動化・ロボティクス

熱い放出の製造業の進化

熱い放出は建築アルミニウムプロフィールから高力大気空間の部品にすべてを作り出す現代金属の形成の礎石です。過去10年間に、オートメーションおよびロボティクスの統合は、手動で作動させた出版物から十分にネットワーク化された、理性的なシステムに動かすこれらの生産ラインを根本的に形づけました。今日の設備はプログラム可能な論理のコントローラー(PLCs)、ロボティックマニピュレーターおよび従来の方法と想像できないスループットレベルを達成する実時間データ分析を、活用します。この設備はプロダクトオートメーションおよびオートメーションを運転し、そしてオートメーションを運転する性能を改良します。

熱い放出のオートメーションの役割

熱い放出のオートメーションは、材料の処理、鋼片の暖房、放出の出版物周期、ダイスの潤滑、冷却および下流の仕上げを管理するためにコンピュータ制御システムの使用を包囲します。正確にタイムード、センサー主導の順序と手動介入を取り替えることによって、製造業者は変動を減らし、反復性を高めます。オートメーションはまたプロフィール間の急速な変化を可能にします、それは正式な生産環境のために重要である。

自動押出ラインの主要コンポーネント

現代の自動化された押出ラインには、通常、次のサブシステムが含まれています。

ベルトの取り扱いと予熱:[ 自動コンベアと誘導加熱器は、一貫した金属の流れに必要な正確な温度にビレットをもたらします。
圧力サイクル制御:] 油圧または電気サーボシステムが、ロードセルと位置センサーからリアルタイムのフィードバックに基づいて、ラム速度、圧力、およびドウェル時間を管理する。
金型・工具管理:[ロボットダイチェンジャーと自動潤滑システムが実行間ダウンタイムを削減します。
[: 待ち場所と冷却場所:[]]プログラム可能な水または空気の焼入れシステムは、冷却プロファイルを調整して、目的の機械的特性を達成し、歪みを最小限に抑えます。
[] スタンディングとソーイング:[ 自動ストレッチャは、精密な長さにカットされたCNCの鋸で、平坦度を堅くするために押出プロファイルを揃えました。
[]:検査・処理:[]] ビジョンシステムと座標測定機(CMM)の検証寸法、ロボットは、完成した部品を包装またはそれ以上の処理に転送しながら、寸法を検証します。

オートメーションの主要利点

増加した生産速度:[ 自動ラインは、サイクル時間の変動を最小限に抑え、全体的な機器の有効性を後押しして継続的に動作させることができます。
改良されたプロダクト一貫性:[の閉鎖ループ制御は壁厚さ、表面の終わりおよび機械特性の逸脱を減らします。
労働者の安全強化:[] 高温、高圧環境からの人員の除去は、焼跡、破砕、および繰り返しの緊張のリスクを低下させます。
]より運用コストが低い:[]]]は、最適化された加熱サイクルの省エネ、およびユニット出力あたりの人件費が少ないため、収益性が向上します。
データ主導の意思決定:[ プロセスデータの自動収集(温度、圧力、速度)により、継続的な改善と予測メンテナンスが可能になります。

ロボットによるホット押出ライン

自動化は、全体的なプロセスシーケンスを支配している間、ロボットは固定オートメーションだけのために複雑で反復的なタスクにデキステリティーと適応性をもたらします。熱い放出ラインでは、ロボットは材料のローディングとアンロード、ダイの処理、後押しの機械化、および最終検査を実行します。熱シールド、保護エンクロージャ、および高いIPの評価を使用して、過酷な環境で動作する能力は、押出プラントの要求条件に理想的です。

使用されるロボットの種類

連結ロボット:] は、6度以上の自由度で、これらのロボットは、プレスへのビレットのロード、クエントタンクによるホット押出の操作、およびバリ取りやトリミング操作などの複雑な動きに使用されます。
SCARAロボット:]高速ピッキングと場所のタスクのために設計されているSCARAロボットは、鋸からスタッキングステーションまたは包装ラインに切断長さを転送する際に優れています。
[ コラボレーションロボット(コボット):[] 力制限センサーと安全評価モニタリングを装備し、コボットは、ダイ検査、ラベルアプリケーション、または安全ケージなしで品質チェックなどのタスクのためのオペレータと一緒に動作します。
ガントリーロボット:[]]]大型オーバーヘッドシステムで、重ね手や長押しを処理し、炉間を移動させ、プレス、冷却ベッドを移動させます。

ロボット工学の応用事例

マテリアルハンドリングを超えて、ロボットは、以前マニュアルしていた精密タスクを実行します。

金型の清掃とメンテナンス:[]ロボットは、ワイヤブラシ、超音波ツール、またはレーザー洗浄ヘッドを使用して、金型からアルミニウムの蓄積を除去し、工具寿命を延ばします。
[]工程内測量:[レーザースキャナーや触覚プローブを装備し、押出がまだ熱く、即時工程調整が可能に、ロボットは重要な寸法を測定します。
二次操作:[]]ロボットは、CNCマシンと統合して、CNCマシンをドリル、タップ、またはミルは、直接インラインに押出し、別のワークステーションを排除します。
[]パッケージングとパレタイジング:[]]]ラインの最後に、ロボットは、保護層で押出しを積み重ね、出荷の準備が整いました。

統合・制御システム

集中制御アーキテクチャを介して一緒に織られているときに自動化とロボティクスの真のパワーが現れます。現代の押出ラインは、分散制御システム(DCS)またはプログラム可能な自動化コントローラ(PAC)を採用し、産業用 Ethernet(PROFINET、EtherNet/IP)を介して、フロア上のすべてのデバイスと通信します。監督制御とデータ取得(SCADA)システムは、オペレータ用のダッシュボードを提供し、エッジゲートウェイはクラウドベースの分析プラットフォームにデータをフィードします。

リアルタイムデータとセンサーネットワーク

センサーの千枚は、常に、鋼片、ラムフォースプロファイル、ダイ温度、押出速度、水流を埋め込む温度勾配を監視します。このデータは、次のために使用されます。

金型の摩耗や、手形の欠陥を早期に検出し、長時間の不足を防止します。
押出パラメータをモデル予測制御で各合金とプロファイルジオメトリに最適化します。
トリガー自動警報または重大な安全のしきい値が超過された場合、プレスを停止する。

予測メンテナンスとAI

高度な機械学習アルゴリズムは、過去のセンサーデータを分析して、故障を予測します。例えば、プレスメインシリンダーの振動パターンは、計画されたダウンタイム中にスケジュールされたメンテナンスを促す油圧シールの劣化を示すことができます。同様に、金型全体の温度プロファイルは、金型の洗浄を必要とするときに予測することができ、洗浄スケジュールを最適化し、スクラップを削減します。

次世代のホット押出自動化

次世代の熱間押出技術が、人工知能、デジタルツイン、さらにはインダストリアル4.0技術との融合により、イノベーションの次の波が加速されます。

プロセス最適化のための人工知能

AIシステムは、リアルタイムで押出パラメータを積極的に最適化するために、単純な予測メンテナンスを超えて移動します。最終製品品質メトリックで数千のプロセス変数を相関することにより、ニューラルネットワークは、合金や形状が頻繁に変化するたびに、各独自の押出実行のための理想的な温度、速度、圧力プロファイルを識別することができます。初期のリパッカーは、15〜20%のスクラップ削減と10〜12%の省エネを報告します。

デジタルツインとシミュレーション

押出ライン全体のデジタルツインは、エンジニアが新しいプロファイルをシミュレートし、設計をテストし、物理的な生産にコミットする前に仮想環境でプロセスの変更を検証することができます。これにより、新製品の市場投入までの時間を短縮し、プレスフロアのコストリーな試用とエラーを最小限に抑えます。

マシンラーニングによる高度なロボティクス

ビジョンシステムと機械学習を搭載したロボットは、鋼片のサイズ、形状、または表面の状態のバリエーションに適応することができます。例えば、ロボットは、ランダムな山から小板を選ぶことを学ぶことができ、表面欠陥を回避するためにグリップを調整したり、動的環境での衝突を避けるためのパスを変更したりすることができます。これらの機能は、特定の押出ラインのための完全にライトアウト操作を解除することができます。

IoTとエッジコンピューティングの活用が増加

産業用IoT(IIoT)デバイスは、各プレス、ロボット、コンベアが、地域分析を行うエッジサーバーに健康とパフォーマンスデータを伝送するより一層の人気が高まっています。これにより、時間厳守の遅延が軽減され、長期トレンド分析とクロスプラントベンチマーキングのためのクラウドに要約されたデータを送信するだけです。

課題と考察

明確な利点にもかかわらず、ホット押出ラインの自動化とロボティクスを実装することはハードルなしではいません。

高資本投資:]]]ロボットセル、制御システム、および統合のコストは、より小さな押出機のために禁止することができます。ただし、モジュール式アプローチとリースオプションが新興しています。
労働訓練と受入: オペレータは、ハンズオンのタスクを実行するのではなく、自動化システムを監督するために再訓練されなければならない。購入を獲得するために変更管理が不可欠である。
[システム信頼性と冗長性:[[]1つのロボットまたはセンサーで故障が全線を半分に引き出すことができます。バックアップコントローラと手動オーバーライドモードを備えた障害耐性の設計は不可欠です。
サイバーセキュリティリスク:]]の放出線がより接続されるため、サイバー攻撃に脆弱になります。植物ネットワークは、IEC 62443などの業界標準に従ってセグメント化され、保護する必要があります。

コンテンツ

オートメーションとロボティクスは、グローバル市場で競争を維持することを目指し、ホット押出メーカーにはオプションではありません。それらは、量産カスタマイズやオンデマンド生産などの新規ビジネスモデルを可能にする一方で、速度、品質、および安全の収益を調達します。人工知能、デジタルツイン、およびコラボレーションロボットとして成熟し、押出ラインはさらにスマートになります。自己最適化と予測自己メンテナンスの可能。今日にこれらの技術に賢く投資する企業は、明日の業界をリードするために最善を尽くします。

成形品の業界 4.0 のさらなる読み込みについては、押出加工の自動化に関する ] と ] の「FLT:3] の加工品の加工業者のカバレッジを参照してください。予測保守戦略への深い潜水については、 ] の産業オートメーションサイバーセキュリティに関するリソースを参照してください。