Máy cắt lá kim loại dập nóng kỹ thuật số: Làm thế nào để cải thiện hiệu quả với IoT?

Máy cắt lá nhôm dập nóng kỹ thuật số được nâng cấp thông qua công nghệ Internet vạn vật (IoT), một bước tiến quan trọng trong việc hiện thực hóa chuyển đổi "Công nghiệp 4.0" và nâng cao năng lực cạnh tranh. Công nghệ IoT có thể biến máy móc và thiết bị độc lập thành các nút thông minh trong mạng lưới, cho phép ra quyết định dựa trên dữ liệu và vận hành tự động.

Sau đây là giải pháp và giải thích chi tiết về Internet vạn vật để cải thiện hiệu quả của máy cắt lá kim loại dập nóng kỹ thuật số:

Đầu tiên, các điểm cải thiện hiệu quả cốt lõi

Những điểm yếu của máy cắt truyền thống là: quy trình sản xuất không minh bạch, phụ thuộc vào kinh nghiệm của thợ chính, thời gian chết dài, kiểm tra chất lượng chậm trễ, hiệu quả lập lịch và thay đổi đơn hàng thấp. Công nghệ IoT chính là giải pháp cho những điểm yếu này.

Thứ hai, kế hoạch triển khai Internet vạn vật

1. Thu thập dữ liệu và giám sát trạng thái (Lớp cơ sở)

• Cảm biến trạng thái thiết bị: Cảm biến độ rung, nhiệt độ và độ ẩm được lắp trên máy cắt để theo dõi trạng thái hoạt động của các bộ phận chính như trục chính và giá đỡ dụng cụ theo thời gian thực nhằm ngăn ngừa lỗi.

• Giám sát điện năng: Lắp đặt đồng hồ đo thông minh để theo dõi mức tiêu thụ điện năng của thiết bị theo thời gian thực. Tự động báo động hoặc tự động tắt khi mức tiêu thụ điện năng ở chế độ nhàn rỗi quá cao để tiết kiệm năng lượng.

• Hệ thống nhận dạng hình ảnh: Lắp đặt camera công nghiệp để theo dõi độ phẳng của các cạnh cắt và các khuyết tật trên bề mặt lá kim loại (như vết xước và bong bóng) theo thời gian thực, thay thế cho việc kiểm tra bằng mắt thường.

• Giao diện dữ liệu PLC/CNC: đọc trực tiếp dữ liệu của hệ thống điều khiển thiết bị (như Siemens, Mitsubishi PLC) thông qua cổng và thu được các thông số vận hành cốt lõi: như tốc độ dòng điện, cài đặt độ căng, số lượng đầu ra, mã cảnh báo, v.v.

2. Vận chuyển mạng và nền tảng đám mây (lớp kết nối)

• Cổng công nghiệp: Dữ liệu cảm biến và PLC được thu thập sẽ được chuyển đổi thông qua cổng công nghiệp (ví dụ: Modbus, Profibus sang MQTT, HTTP, v.v.) và được truyền an toàn đến nền tảng đám mây hoặc máy chủ cục bộ.

• 5G/Wi-Fi 6: Sử dụng mạng tốc độ cao, độ trễ thấp để đảm bảo truyền ổn định lượng dữ liệu lớn, đặc biệt là luồng hình ảnh kiểm tra trực quan và hỗ trợ truy cập từ xa trên thiết bị di động.

3. Phân tích dữ liệu và ứng dụng thông minh (Lớp nền tảng)

Đây là bộ não cốt lõi giúp tăng cường hiệu quả, thường ở dạng bảng điều khiển kỹ thuật số.

• Hiệu quả thiết bị tổng thể (OEE) được tính toán theo thời gian thực:

◦ Hệ thống tự động tính toán và hiển thị tỷ lệ vận hành theo thời gian (có thời gian chết không giải thích được không?)), tỷ lệ vận hành theo hiệu suất (có chạy ở tốc độ tối ưu không?)), tỷ lệ sản phẩm đạt tiêu chuẩn (bao nhiêu chất thải?) ）。 Người quản lý có thể nhìn thoáng qua để thấy được điểm nghẽn về hiệu quả nằm ở đâu.

• Bảo trì dự đoán:

◦ Hệ thống thiết lập mô hình lỗi bằng cách phân tích dữ liệu rung động và nhiệt độ lịch sử. Hệ thống có thể đưa ra cảnh báo sớm trước khi ổ trục và dụng cụ bị mòn đến mức nghiêm trọng, đồng thời tự động tạo lệnh bảo trì để lên lịch bảo trì trong thời gian gián đoạn sản xuất nhằm tránh thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch.

• Tối ưu hóa thông số quy trình và cơ sở kiến ​​thức:

◦ IoT ghi lại tất cả các thông số của từng nhiệm vụ sản xuất: loại vật liệu, chiều rộng, độ căng, tốc độ, góc dụng cụ, v.v. và tương quan với chất lượng sản phẩm cuối cùng (được đánh giá bởi hệ thống thị giác).

◦ Thông qua các thuật toán học máy, hệ thống có thể đề xuất các thông số cắt tối ưu cho các lá kim loại khác nhau, giảm thiểu lãng phí mẫu điều chỉnh và cho phép người mới bắt đầu đạt đến trình độ bậc thầy.

• Khả năng truy xuất nguồn gốc chất lượng và kiểm soát vòng kín:

◦ Mỗi cuộn thành phẩm cắt có một ID duy nhất, liên quan đến thời gian sản xuất, thông số, người vận hành, hình ảnh kiểm tra chất lượng và các thông tin khác. Khiếu nại của khách hàng có thể được theo dõi nhanh chóng và chính xác.

◦ Khi hệ thống thị giác phát hiện ra sai lệch về chất lượng, hệ thống có thể tự động phản hồi tới PLC để tinh chỉnh độ căng hoặc tốc độ nhằm đạt được khả năng kiểm soát chất lượng vòng kín.

4. Quản lý và cộng tác từ xa (Lớp ứng dụng)

• Giám sát qua ứng dụng di động/web: Người quản lý và kỹ sư kỹ thuật có thể xem trạng thái của máy cắt ở bất kỳ đâu trên thế giới theo thời gian thực, nhận thông báo báo động và chẩn đoán sự cố từ xa trên điện thoại di động hoặc máy tính bảng, giúp cải thiện đáng kể tốc độ phản hồi.

• Lệnh công việc kỹ thuật số: Lệnh công việc sản xuất có thể được gửi trực tiếp đến màn hình HMI (Giao diện người máy) của máy cắt, giúp người vận hành không cần phải kiểm tra qua lại với lệnh công việc giấy tờ, giảm thời gian thay đổi lệnh và lỗi của con người.

• Hợp tác chuỗi cung ứng: Nền tảng IoT có thể được kết nối với ERP (Lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp) và MES (Hệ thống thực thi sản xuất). Sau khi hoàn tất việc cắt, dữ liệu tồn kho sẽ được tự động cập nhật và quy trình đặt hàng và vận chuyển tự động có thể được kích hoạt.

Thứ ba, cải thiện hiệu quả cụ thể

1. Giảm thời gian chết:

◦ Bảo trì dự đoán giúp giảm hơn 70% các lỗi đột ngột.

◦ Chẩn đoán từ xa để nhanh chóng giải quyết lỗi chương trình và giảm thời gian chờ đợi hỗ trợ kỹ thuật.

2. Tăng tốc độ sản xuất (OEE):

◦ Tối ưu hóa các khuyến nghị về tham số để giảm thời gian điều chỉnh và rút ngắn chu kỳ sản xuất.

◦ Giám sát theo thời gian thực giúp tránh tình trạng chậm lại đột ngột do không phát hiện được các vấn đề nhỏ.

3. Giảm thiểu lãng phí vật liệu:

◦ Kiểm tra chất lượng trực quan thực hiện kiểm tra toàn diện trực tuyến 100%, phát hiện lỗi kịp thời và giảm thiểu lượng chất thải ra ngoài cũng như lãng phí vật liệu.

◦ Kiểm soát thông số chính xác giúp giảm thiểu lãng phí trong quá trình lấy mẫu và kiểm tra sản phẩm đầu tiên.

4. Tối ưu hóa nguồn nhân lực:

◦ Một nhân viên có thể quản lý nhiều máy cắt IoT cùng lúc và hệ thống sẽ tự động cảnh báo đến trạm cần can thiệp.

◦ Giảm sự phụ thuộc quá mức vào kinh nghiệm của người vận hành và trao quyền cho người mới bằng nền tảng kiến ​​thức.

5. Quyết định dựa trên dữ liệu:

◦ Tính toán chính xác chi phí thực tế của mỗi đơn hàng (bao gồm mức tiêu thụ năng lượng, tổn thất vật liệu, giờ lao động).

◦ Cung cấp hỗ trợ dữ liệu chính xác cho việc đầu tư vào thiết bị mới và loại bỏ thiết bị cũ.

bản tóm tắt

Bản chất của việc ứng dụng công nghệ IoT vào máy cắt lá nhôm dập nóng kỹ thuật số là chuyển đổi sản xuất "dựa trên kinh nghiệm" thành sản xuất thông minh "dựa trên dữ liệu". Đây không chỉ là một "mạng lưới" đơn thuần, mà thông qua việc thu thập, phân tích và ứng dụng dữ liệu, nó hình thành một hệ sinh thái tối ưu hóa liên tục, quản lý minh bạch, hiệu quả và hợp tác, cuối cùng đạt được sự cải thiện tổng thể về hiệu quả sản xuất, chất lượng sản phẩm và lợi ích kinh tế. Đối với việc sản xuất các vật liệu có giá trị gia tăng cao như lá nhôm dập nóng, lợi ích giảm thiểu lãng phí và nâng cao chất lượng sẽ lớn hơn nhiều so với khoản đầu tư ban đầu vào hệ thống IoT.