Anong mga bottlenecks ng kahusayan ang umiiral sa tradisyonal na mga linya ng paggawa ng extrusion?
Ang mga bottlenecks ng kahusayan sa Goma/Silica extrusion Production Line ay pangunahing puro sa tatlong aspeto. Una, ang katumpakan ng control ng parameter ay hindi sapat. Ang tradisyunal na control system ay may mabagal na tugon sa temperatura, presyon, at bilis ng extrusion, na madaling humantong sa pagbabagu -bago ng laki ng produkto, at nangangailangan ng madalas na pagsara at pagsasaayos, pagbabawas ng kahusayan sa produksyon. Pangalawa, ang rate ng scrap ay medyo mataas. Dahil sa mga problema tulad ng hindi pantay na plasticization ng mga hilaw na materyales at hindi matatag na presyon ng amag, ang mga depekto tulad ng pagkamagaspang sa ibabaw ng produkto at labis na mga sukat ng cross-sectional ay madalas na nangyayari, na nagdaragdag ng pagkawala ng materyal na materyal. Pangatlo, ang antas ng automation ay mababa, ang koleksyon ng data ay nakasalalay sa manu -manong pag -record, at imposibleng subaybayan ang katayuan ng produksyon sa real time. Ang mga hindi normal na sitwasyon ay natuklasan, na madaling maging sanhi ng mga problema sa kalidad ng batch, at ang kawastuhan ng mga manu -manong mga parameter ng pagsasaayos ay mahirap tiyakin.
Aling mga pag -upgrade ng teknolohiya ang maaaring masira sa kahusayan ng bottleneck?
Ang paggamit ng intelihenteng kontrol at teknolohiya ng pag -optimize ng system ay maaaring epektibong mapabuti ang kahusayan ng linya ng paggawa ng extrusion. Ang pangunahing pag-upgrade ay upang makabuo ng isang multi-parameter na pakikipagtulungan ng control control, na maaaring mabilis na tumugon sa mga pagbabagu-bago ng parameter sa paggawa sa pamamagitan ng mataas na pagganap na PLC (bilis ng pagproseso ng CPU ≥20MHz) at high-precision sensor network (katumpakan ≤0.1%). Bilang tugon sa problema sa hysteresis ng temperatura, ang isang diskarte sa composite control ng feedforward na feedforward ay maaaring gamitin upang mahulaan ang mga pagbabago sa temperatura nang maaga at ayusin upang matiyak ang pantay na plasticization ng mga hilaw na materyales. Bilang karagdagan, ang pagpapakilala ng pagsusuri ng data ng real-time at awtomatikong mga sistema ng pag-tune ay maaaring patuloy na ma-optimize ang mga parameter sa pamamagitan ng mga algorithm ng pag-aaral sa sarili, bawasan ang manu-manong interbensyon, at mag-set up ng isang hindi normal na mekanismo ng babala upang agad na makita at makitungo sa mga pagkabigo sa kagamitan o mga paglihis ng parameter.
Paano mapanatili ang na -optimize na kahusayan sa pang -araw -araw na operasyon?
Ang na -optimize na linya ng produksyon ay kailangang mapanatili nang mahusay sa pamamagitan ng pang -agham na operasyon at pagpapanatili. Ang una ay regular na pag -calibrate ng kagamitan, at ang mga pangunahing sangkap tulad ng mga sensor, mga gauge ng presyon, mga controller ng temperatura ay na -calibrate bawat buwan upang matiyak ang kawastuhan ng data ng pagtuklas. Ito ang batayan para sa katumpakan ng control ng parameter. Ang pangalawa ay ang kontrol ng hilaw na materyal na pagpapanggap. Ang mga hilaw na materyales ay kailangang matuyo at mai -screen upang alisin ang kahalumigmigan at mga impurities, at maiwasan ang kawalang -katatagan ng extrusion na sanhi ng mga problema sa hilaw na materyal. Bilang karagdagan, kinakailangan na magtatag ng isang ledger ng pagpapanatili ng kagamitan, regular na malinis na mga tornilyo, mga hulma at iba pang mga sangkap, suriin ang pampadulas na katayuan ng sistema ng paghahatid, at maiwasan ang pagkasira ng pagganap na dulot ng pagsusuot ng kagamitan. Kasabay nito, ang mga operator ay kailangang maging pamilyar sa operating logic ng intelihenteng sistema, magagawang tumpak na bigyang kahulugan ang feedback ng data, at makipagtulungan sa system upang magsagawa ng tumpak na regulasyon.
