제조 산업에서 자동 선반은 높은 정밀 부품을 효율적으로 생산하는 데 중요한 역할을합니다. 자동 선반 공급 업체로서 데이터 수집 및 분석이 이러한 기계의 성능을 크게 향상시키는 방법을 직접 목격했습니다. 이 블로그에서는 데이터 중심 접근 방식이 자동 선반 작동을 최적화 할 수있는 다양한 방법을 살펴 보겠습니다.
1. 기계 건강 모니터링
데이터 수집의 주요 이점 중 하나는 자동 선반의 건강을 모니터링하는 능력입니다. 스핀들, 모터 및 절단 도구와 같은 주요 구성 요소에 센서를 설치함으로써 온도, 진동 및 토크와 같은 요소에 대한 실제 시간 데이터를 수집 할 수 있습니다. 예를 들어, 비정상적인 진동 레벨은 잘못 정렬 된 절단 도구 또는 마모 된 베어링을 나타낼 수 있습니다. 이러한 매개 변수를 지속적으로 모니터링함으로써 잠재적 인 문제가 주요 고장으로 이어지기 전에 감지 할 수 있습니다.
수집 된 데이터를 정기적으로 분석하면 정상 작동을위한 기준 값을 설정할 수 있습니다. 이러한 기준선과의 편차는 경고를 유발하여 유지 보수 팀이 사전 조치를 취할 수 있습니다. 이 예측 유지 보수 방식은 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이며 이는 제조의 주요 비용 요소입니다. 예를 들어, 스핀들 온도의 갑작스런 증가는 윤활 문제의 징후 일 수 있습니다. 이 문제를 조기에 해결함으로써 스핀들 손상을 방지하고 비용이 많이 드는 수리를 피할 수 있습니다.
2. 절단 매개 변수 최적화
데이터 수집은 또한 다양한 재료 및 부분 형상에 대한 최적의 절단 매개 변수에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 절단 속도, 피드 속도 및 절단 깊이에 대한 데이터를 분석함으로써 최고 품질의 마감과 가장 긴 도구 수명을 초래하는 설정을 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 유형의 강철을 가공 할 때는 표면 마감 및 도구 마모에 대한 데이터를 다양한 절단 속도로 수집 할 수 있습니다.
회귀 분석 및 기타 통계 기술을 통해 주어진 작업에 가장 적합한 절단 매개 변수를 예측하는 모델을 개발할 수 있습니다. 이것은 가공 부품의 품질을 향상시킬뿐만 아니라 자동 선반의 효율성을 높입니다. 최적의 절단 매개 변수를 사용하면 사이클 시간을 줄이고 툴링 비용을 절약 할 수 있습니다. 예를 들어, 공급 속도가 약간 낮아지면주기 시간 측면에서 너무 많이 희생하지 않고 도구 마모가 크게 줄어들면 그에 따라 설정을 조정할 수 있습니다.
3. 품질 관리 및 프로세스 개선
제조에서 일관된 품질을 유지하는 것이 가장 중요합니다. 데이터 수집 및 분석은 품질 관리에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 부품 치수, 표면 마감 및 기타 품질 관련 매개 변수에 대한 데이터를 수집함으로써 추세와 패턴을 식별 할 수 있습니다. 예를 들어, 시간이 지남에 따라 가공 된 부품의 직경이 점차 증가하면 공구 마모 또는 기계의 교정에 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다.
통계 프로세스 제어 (SPC) 기술을 사용하여 생산되는 부품의 품질을 모니터링 할 수 있습니다. 제어 차트를 사용하여 주요 품질 특성의 변화를 추적 할 수 있습니다. 데이터 포인트가 제어 한계를 벗어나면 프로세스가 제어 불가능하고 시정 조치를 취해야한다는 신호입니다. 또한 데이터를 분석하여 품질 문제의 근본 원인을 식별하고 프로세스 개선을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 부품의 높은 비율이 표면 마감이 좋지 않은 경우 절단 도구 재료, 냉각수 유형 또는 기계의 스핀들 속도와 같은 요소를 조사 할 수 있습니다.
4. 운영자 성능 향상
데이터 수집을 사용하여 운영자 성능을 향상시킬 수도 있습니다. 설정 시간, 공구 변경 및주기 시간과 같은 운영자 동작에 대한 데이터를 추적함으로써 개선 영역을 식별 할 수 있습니다. 예를 들어, 한 연산자가 다른 연산자보다 일관되게 설정 시간이 길어지면 데이터를 분석하여 근본 원인을 결정할 수 있습니다. 교육 부족, 비효율적 인 작업 프로세스 또는 기계의 사용자 인터페이스 문제로 인한 것일 수 있습니다.
운영자에게 데이터 분석을 기반으로 피드백을 제공함으로써 기술과 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 교육 프로그램은 특정 약점 영역을 다루기 위해 맞춤화 될 수 있습니다. 또한 데이터 중심 지표를 기반으로 성능 인센티브를 도입 할 수 있습니다. 예를 들어, 더 짧은 사이클 시간 또는 품질 수준을 달성하는 운영자에게는 보상을받을 수 있으며 이는 동기 부여와 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다.
5. 제조 실행 시스템 (MES)과의 통합
자동 선반은 데이터 수집을 통해 제조 실행 시스템 (MES)과 통합 할 수 있습니다. MES는 제조 공정을 관리하고 모니터링하기위한 중앙 집중식 플랫폼을 제공합니다. 자동 선반에서 데이터를 수집하여 MES에 공급함으로써 생산 상태에 대한 실제 시간을 볼 수 있습니다.
MES는 데이터를 사용하여 작업을보다 효과적으로 예약하고 리소스를 효율적으로 할당하며 재고 수준을 추적 할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 작업에 특정 절단 도구가 필요한 경우 MES는 인벤토리 수준을 확인하고 그에 따라 작업을 예약 할 수 있습니다. 또한 생산 성능, 품질 지표 및 기계 활용에 대한 보고서를 생성 할 수 있습니다. 이 통합은 상점 바닥 수준에서 더 나은 결정을 내릴 수 있으며 제조업 운영의 전반적인 효율성을 향상시킵니다.
제품 예
자동 선반 공급 업체로서 우리는 데이터 수집 및 분석을 통해 이익을 얻을 수있는 다양한 고품질 기계를 제공합니다. 예를 들어, 우리회전 및 밀링 복합 CNC 수직 선반 - 중간 및 작은 CNC 수직 선반복잡한 부품의 정밀 가공을 위해 설계되었습니다. 절단력, 스핀들 속도 및 기타 매개 변수에 대한 데이터를 수집하고 분석 할 수 있으므로이 기계는 최적의 성능을 달성 할 수 있습니다.
우리의CNC 수직 선반 KV 시리즈 - 이동 열 유형제조업체에 대한 또 다른 훌륭한 옵션입니다. 기계 진동, 온도 및 공구 마모에 대한 데이터를 수집 할 수있는 고급 센서가 특징입니다. 이 데이터는 예측 유지 보수 및 프로세스 최적화에 사용될 수 있습니다.
더 작은 수직 선반을 찾고 있다면, 우리CNC 수직 선반 VTC70- 작은 수직 선반훌륭한 선택입니다. 소형 크기에도 불구하고 높은 정밀 가공 기능을 제공합니다. 데이터를 수집하고 분석 함으로써이 기계가 최상의 작동하여 고품질 부품을 일관되게 생성 할 수 있습니다.
결론
결론적으로, 데이터 수집 및 분석은 자동 선반의 성능에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다. 기계 건강 모니터링에서 절단 매개 변수 최적화, 품질 관리 개선, 운영자 성능 향상 및 ME와의 통합에 이르기까지 이점은 많습니다. 자동 선반 공급 업체로서 우리는 고품질뿐만 아니라 최신 데이터 수집 기술을 갖춘 기계를 제공하기 위해 노력하고 있습니다.
자동 선반으로 제조 작업의 성능을 향상시키는 데 관심이 있다면 자세한 토론을 위해 저희에게 연락하십시오. 당사의 전문가 팀은 데이터 수집 및 분석이 특정 요구에 맞는 방법과 기계가 생산 환경에 어떻게 적용 할 수 있는지 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 제조를 다음 단계로 끌어 올리기 위해 함께 노력합시다.
참조
- Dornfeld, DA, Minis, I., & Takeuchi, Y. (2009). 그라인딩 휠이있는 가공 핸드북. CRC 프레스.
- Groover, MP (2010). 현대 제조의 기본 사항 : 재료, 공정 및 시스템. 와일리.
- Wang, Y., & Dornfeld, D. (2006). 도구 조건 모니터링 : 방법 검토. 국제 공작 기계 및 제조 저널, 46 (7-8), 721-741.