星期四, 5月 19

    传统射出成型工厂的智能化管理之路

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    ■型创科技/ 唐兆璋

    射出行业面临的困境?
    射出成型行业正目前著诸多挑战,例如:劳动力短缺、 蓝领员工自身能力限制、同业竞争激列、东协国家正在 崛起、客户需求多样化,少量多样且交货期缩短,如何 让射出成型机在换模频繁的条件下,维持品质一致性, 及生产效率最大化,这将是射出成型工厂迈入智慧工厂 成败的关键。

    图 1: 注塑工厂的设备损失分析

    随着物联网(IoT)的发展,日常生活变的越来越智慧, 物联网经由实体物体,经由嵌入式传感器和API等装置, 透过网际网路所形成的讯息链接与交换网路,面对万物 皆联网的未来趋势,如何建构智慧射出成型工厂,射出 成型机首先要具备网路链接能力,成型生产智能管理方 案 (Internet of Molding, 简称为IoM)是由型创科技顾问 公司自主开发的物联网解决方案,其智慧机上盒(IoMDC)具备体积轻巧,可以简单且快速安装於任何品牌的 射出成型机,只要将射出成型机的接点连接於智慧机上盒即可上线。

    成型生产智能管理方案 (Internet of Molding, 简称为 IoM),IoM高度融合边缘计算器、路由装置、交换装 置、中继装置、数位标牌、采集装置、回报装置…等 物联网设备,采用IEEE 802.11(电机电子工程师协会, The Institute of Electrical and Electronics Engineers) 的无线局域网设计,便於快速部署、容易维护。以 30台射出机规模的工厂举例,工程团队可在两天内让 系统上线,在不改变工厂操作习惯的情况下,无痛导 入成型生产智能管理方案。即可直接透过智慧机上盒 撷取射出机的数据,无论何时何地都可透过浏览器、 智慧手机APP、或通讯软体LINE掌握工厂即时状况, 直接记录射出成型过程中所生成的即时资讯。

    图2: 注塑机的生产量分析图

    图3: 总产量分析图

    衡量射出工厂的关键指标包括: 工单效率(Scheduling, S)、负荷效率 (Utilization, U)、稼动效率 (Availability, A)、产能效率(Productivity, P)、制品良率(Quality Q)… 等五项。相对于过去以人力作业进行收集和记录,错误及遗漏的比例偏高,也因为数据的不完整,即便计 算出上述指标恐怕也无法完整的解释实际的产能表 现。例如射出机为什么停机、浪费多少时间在换模、 稼动效率似满载,但真的无法再提昇了吗?

    IoM成为射出成型工厂迈入智能工厂的入门砖。借由 无线物联网系统,打破生产资讯的孤岛现象。搭配生 产管理中原有的资讯,如生产周期、生产数量、稳定 指标…等。就能让OEE的计算更加精準,而具有即时 性的数据资讯也可以在生产表现一经发现下降的同时 就主动介入,让生产数据不再只是单纯的落后指标, 同时让射出厂的老闾突破盲点,了解本身问题所在才 能对症下药,进而让智慧制造的效益更快浮现。

    模具与成型产业智慧物联网 (Artificial Intelligence over Internet of moldings, 简称AIoM),这是一套贯 穿於模具与成型产业的全生命周期的智能管理系统, 包括模具设计、模流分析、模具制造、模具保修、科 学试模、及成型生产六大智能管理方案。一套优秀的 射出成型行业管理系统重点不在于软体技术,而在于 管理理念;一套优秀的管理模式重点不在于理念,而在于实践,更在于理念与实践的结合;将无形的管理 理念与有形的管理行为相融合,这就是模具与成型产 业智慧物联网 (Artificial Intelligence over Internet of moldings, 简称AIoM)的管理模式。

    在传统管理模式下,射出工厂的射出成型机产能资讯 需由人工监视,抄录,并进行事后分析,发生产能或 品质异常时往往无法即时得知,只能事后进行品质检 验与相关异常补救措施,既没有效率也不易真正发现 异常原因。实现於现场或远端即时监控的射出成型工 厂,便於即时监控产能外,并提供设备稼动率、生产 效率、制品良率之分析与记录,能达到即时监看、同 步管理、节省时间、人力、及成本的目的,进一步深入到制造执行层,甚至有能力集成设备自动化控制资 讯,一步步实现智慧工厂蓝图。

    图4: 注塑机的周期时间分析图

    图5: 注塑机的生产稳定指标

    从塑胶制品生产流程角度看智能射出成型工厂
    目前的现况来看射出成型工厂,可能连工业2.0、3.0 都没达到,在这种情况下我们大谈工业4.0其实是非 常不务实的作法,模具与成型产业的智能化首要基础 便是运用CAE模流分析的电脑试模概念,协助工程人员检视其制品与模具设计的可行性,透过分析数据的 相互比较寻找出最适当的设计组別,使制品在开发阶 段即可将潜在的设计盲点挑出,若以”凭过去的设计 经验决定未来的制品设计”,试模次数与模具成本将 无法被预测,产业间的竞争优势将因此尚失。

    根据美国辛辛那提大学李杰教授长久观察与研究提出 的见解,工业4.0可以概括为6M+6C,型创科技顾 问公司认为该理论亦适用于射出成型工厂,并且将该 理论融合到射出成型工厂的流程改善,其中射出成型 车间的6M指的是制造生产过程的资讯化与自动化, 透过系统集成,让整个生产制造流程自动化与最佳 化,6M系统包括:

    ◆ 建 模 (Model): 指 的 是 模 型 建 立 与 模 拟 验 证 (Simulation)。
    ◆测量(Measurement):指的是生产过程的检测与制 品管控。
    ◆工艺(Method):指的是射出成型生产参数与工艺。
    ◆设备(Machine):指的是射出成型设备及周边辅机。
    ◆材料(Material):指的是塑胶原料与物件零件。
    ◆维护(Maintenance):指的是设备与模具的维护及保 养。

    图 6: 注塑机的单站看板

    其中建模(Model)部份,射出制品在设计阶段需要 分析塑胶制品的工艺要求,面向可制造分析(DFM, Design for Manufacturing)的模具设计,需要跨设 计和制造环节开发平台的支持,在模具设计过程, CAD与CAE系统如同资深工程师或专家一般的协同 作业,让工程师在操作CAD过程中,已经为CAE环 境準备好了先决条件与布局,CAD/CAE集成技术的 发展提供面向塑件及模具设计的技术支撑。CAE技 术可帮助工艺人员在制品设计阶段对制作的射出成型 工艺进行可行性及存在的缺陷进行评估,可预测潜在 的制造风险,并验证优化设计及制造工艺对制品的影响。

    测量 (Measurement) 部份,过去工程师主要关注 基於射出机参数的过程控制,但近年来基於模腔压 力的射出控制系统被证明是确保生产过程高度一致 性和优化质量的重要手法,从欧洲的克劳斯玛菲 KraussMaffei、阿博格 Arburg、及恩格尔 Engel 等设备商的大量采用即可获得印证。现今尚有熔胶温度、 模具温度、熔胶速度、熔胶前沿位置等模内传感器, 可进行多模穴的平衡确认、追溯不良品、验证模流分 析、成型周期的缩短、剪切黏滞的昇温、成型条件的 优化等等,蕴含着各种应用的可能,通过有效利用所 测量的数据,搭配模流分析及自动化工程可以提高生 产效率。

    工艺(Method)部份,由于射出成型产业的设备、人 员、及制造工序复杂,实际生产时由于一些关键工序 受射出成型机等资源的限制,或其他特殊情况导致存 在著多种加工工序流程并存的情况;不同工艺的使用, 一套模具必需结合多套设备才能生产,设置需要工程 人员参与,如何让工程人员具备正确的试模知识及技 能,就显得特別的重要,因此必需透过在职培训,持 续提升现场人员的工艺水平。

    设备(Machine)部份,射出成型机及自动化设备都是 非常昂贵的,相较於传统的标準工时方法(PACS)管理办法,IoM成型生产智能管理方案可自动记录每台 射出机在任一时间的生产效率,通过损失评估改善工厂的营运方向,提高设备整体生产效率,建立设备或 模具生产效率的基準参考值,另外射出成型工厂什么 时候该添加设备,什么时候又该招募员工呢?另外射 出成型工厂除了成型机之外,配置的辅机设备,如干 燥机、模温机、温度控制器、冰水机、中央供料、及 整厂水电气系统等,从监控工艺的角度,减少原料及水电气的浪费也是非常重要的。

    图 7:IoM 每日 / 周报表,由 IoM 系统定时寄出

    维护(Maintenance),模具作为射出成型加工过程中 最重要的成型治具,其品质优劣直接关系到塑胶制品 品质,模具生产周期长,加工复杂,生产成本高,在 成型过程中易出现锈蚀、龟裂、磨损及冲蚀等老化问 题,严重影响制品的品质及模具的壽命。因此,提高模具品质,定期对模具做维护和保养, 是企业提升制品品质及降低生产成本的重要手段, 目前,大多数工厂都是通过手工做保养,经常因模具 管理混乱而忘记保养、漏保养或者保养不及时,有资 料表明,定期有效的模具保养,可以使模具壽命提升 30%左右,这将有效的延长模具的使用模次,降低生 产成本,并且更能保证制品品质与交期。

    最后,现今射出成型工厂和许多制造商都面临同样的 问题,持续努力招聘工厂员工,尤其是在需要轮班的 岗位,实际情况是,现今环境没有很多人愿意从事射 出成型工作,如果没有足够的人手,工厂就不能运作 了。布署协作机器人执行秏时又具强重覆性但又不能 出错的任务,这样员工可把精力集中从事更具价值的 生产任务和活动上,在机器人市场,大家依然习惯用 传统机器人的标準来评判人机协作协器人,“精度” 与”速度”成为了协作机器人饱受诟病的两大问题, 事实上协作机器人完全足以满足射出成型工厂的生产需求。

    图 8: 欧洲及日本品牌设备的 IoM 实施实景

    图 9: 台湾品牌设备的 IoM 实施实景

    以型创科技顾问公司辅导的苏州诚模精密科技有限公司为例,该公司采用【模具与成型产业智慧物联网】, 产品设计、模具设计与成型工艺在模具开发过程中是 高度协同的任务,模具设计工程师在设计过程中,模流分析系统以标準化及智慧化流程自动启动,协助模具设计工程师验证模具是否能百分百符合产品设计及成型工艺需求;在生产线和产品混合变化很快的今日, 采用自动化以满足需求既烧钱又费力,全流程数字化管理可轻松切换任务并且对多变的工厂环境适应力很强。这也解放员工,让他们有更多时间培养创造性思想并且有机会从事更复杂的任务以解决更复杂的问题。■

    图 10: 客户导入 IoM 的即时看板及垷场

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