過去数年にわたり、世界の主要なビール醸造所とガラス包装のユーザーは、プラスチック使用量の削減と環境汚染の削減というメガトレンドに従って、包装材料の二酸化炭素排出量の大幅な削減を要求してきました。長い間、ホットエンドを形成する作業は、主にコールドエンドで懸念されていた製品の品質にはあまり関心がなく、できるだけ多くのボトルを焼鈍炉に送ることでした。2 つの異なる世界のように、ホット エンドとコールド エンドは焼鈍炉を境界線として完全に分離されます。したがって、品質問題が発生した場合、コールドエンドからホットエンドへのタイムリーで効果的なコミュニケーションやフィードバックはほとんどありません。あるいは、コミュニケーションやフィードバックはあるが、焼鈍炉時間の遅れによりコミュニケーションの有効性が高くない。したがって、高品質の製品が充填機に供給されることを保証するために、コールドエンドエリアまたは倉庫の品質管理で、ユーザーによって返品されたトレイまたは返品が必要なトレイが検索されます。
したがって、ホットエンドでの製品品質の問題を時間内に解決し、成形装置の機械速度の向上を支援し、ガラスボトルの軽量化を実現し、炭素排出量を削減することが特に重要です。
ガラス業界がこの目標を達成できるよう支援するために、オランダの XPAR 社は、ガラス瓶や缶のホットエンド成形に適用されるセンサーやシステムの開発にますます取り組んでいます。一貫性があり効率的です。手渡しよりも高い！
成形プロセスには、カレットの品質、粘度、温度、ガラスの均一性、周囲温度、コーティング材料の経年劣化や摩耗、さらには油の塗布、生産の変化、停止/開始など、ガラスの製造プロセスに影響を与える干渉要因が多すぎます。ユニットまたはボトルのデザインがプロセスに影響を与える可能性があります。論理的には、すべてのガラス メーカーは、ゴブの状態 (重量、温度、形状)、ゴブの荷重 (速度、長さ、到着時間位置)、温度 (グリーン、モールドなど)、パンチ/コアなどの予測不可能な外乱を統合しようとしています。 、金型）により成形への影響を最小限に抑え、ガラスびんの品質を向上させます。
ゴブのステータス、ゴブの積載量、温度、およびボトルの品質データに関する正確かつタイムリーな知識は、より高い機械速度でより軽量でより強力で欠陥のないボトルや缶を製造するための基本的な基盤です。センサーが受信したリアルタイム情報を基に、人間のさまざまな主観的な判断ではなく、実際の生産データを使用して、将来のボトルや缶の欠陥が発生するかどうかを客観的に分析します。
この記事では、ホットエンド センサーを使用することで、機械の速度を向上させながら、より軽量で強度の高いガラス瓶や不良率の低い瓶を製造する方法に焦点を当てます。
この記事では、ホットエンド センサーを使用することで、機械の速度を向上させながら、欠陥率を低くし、より軽くて丈夫なガラス瓶を製造する方法に焦点を当てます。
1. ホットエンド検査とプロセス監視
ボトルおよび缶検査用のホットエンドセンサーを使用すると、ホットエンドでの重大な欠陥を排除できます。ただし、瓶や缶の検査用のホットエンドセンサーは、ホットエンド検査のみに使用すべきではありません。他の検査機と同様、高温であろうと低温であろうと、すべての欠陥を効果的に検査できるセンサーはなく、ホットエンド センサーについても同様です。また、規格外のボトルや缶が生産されるたびにすでに生産時間とエネルギーが無駄になっている（そして CO2 が発生する）ため、ホットエンド センサーの焦点と利点は、欠陥製品の自動検査だけではなく、欠陥の防止にあります。
ホットエンドセンサーを使用したボトル検査の主な目的は、重大な欠陥を排除し、情報とデータを収集することです。さらに、顧客の要件に応じて個々のボトルを検査することができ、ユニット、各ゴブ、またはランカーのパフォーマンス データの概要を把握できます。ホットエンドの注入や固着などの重大な欠陥を排除することで、製品がホットエンド スプレーおよびコールドエンドの検査装置を通過することが保証されます。各ユニットおよび各ゴブまたはランナーのキャビティ パフォーマンス データは、問題が発生した場合の効果的な根本原因分析 (学習、予防) と迅速な是正措置に使用できます。リアルタイム情報に基づいたホットエンドによる迅速な是正措置は、安定した成形プロセスの基礎となる生産効率の向上に直接つながります。
2. 干渉要因を減らす
多くの干渉要因 (カレットの品質、粘度、温度、ガラスの均質性、周囲温度、コーティング材料の劣化と摩耗、さらには油の塗布、生産の変更、停止/開始ユニットやボトルの設計) がガラス製造技術に影響を与えることはよく知られています。これらの干渉要因は、プロセス変動の根本原因です。そして、成形プロセスがより多くの干渉要因にさらされるほど、より多くの欠陥が発生します。これは、干渉要因のレベルと頻度を減らすことが、より軽く、より強く、欠陥がなく、より高速な製品を製造するという目標の達成に大いに役立つことを示唆しています。
たとえば、ホットエンドでは一般的に注油が重視されます。実際、油を塗ることは、ガラス瓶の成形プロセスで最も邪魔になるものの 1 つです。
油を塗ることでプロセスの乱れを軽減するには、いくつかの方法があります。
A. 手動給油: SOP 標準プロセスを作成し、各給油サイクルの効果を厳密に監視して給油を改善します。
B. 手動給油の代わりに自動給油システムを使用します。手動給油と比較して、自動給油は給油頻度と給油効果の一貫性を確保できます。
C. 自動潤滑システムを使用して給油を最小限に抑えます。給油の頻度を減らしながら、給油効果の一貫性を確保します。
給油によるプロセス干渉の低減度は、次のとおりです。
3. 処理によりプロセス変動の原因が生じ、ガラスの壁の厚さ分布がより均一になります。
現在、上記の混乱によるガラス成形プロセスの変動に対処するために、多くのガラスメーカーはボトルを製造するためにより多くのガラス液を使用しています。肉厚1mmのお客様の仕様に応え、無理のない生産効率を実現するため、肉厚設計仕様は1.8mm（小口圧ブロー工程）から2.5mm以上（ブロー・ブロー工程）までの範囲となります。
この肉厚の増加の目的は、ボトルの欠陥を避けることです。初期の頃、ガラス業界がガラスの強度を計算できなかったとき、この肉厚の増加は過度のプロセス変動 (または低レベルの成形プロセス制御) を補っており、ガラス容器メーカーとその顧客は簡単に妥協することができました。
しかし、その結果、各ボトルの壁の厚さは大きく異なります。ホットエンドの赤外線センサー監視システムを通じて、成形プロセスの変化がボトル壁の厚さの変化 (ガラス分布の変化) につながる可能性があることが明確にわかります。このガラスの分布は、下図に示すように、基本的にガラスの縦方向の分布と横方向の分布の2つに分けられます。生産された多数のボトルを分析すると、ガラスの分布は常に変化していることがわかります。 、縦にも横にも。ボトルの重量を軽減し、欠陥を防止するには、この変動を軽減または回避する必要があります。溶融ガラスの分布を制御することは、より軽量で強度のあるボトルや缶をより高速で、欠陥を少なく、あるいはゼロに近づけて製造するための鍵となります。ガラスの分布を制御するには、ボトルや缶の生産を継続的に監視し、ガラス分布の変化に基づいてオペレーターのプロセスを測定する必要があります。
4. データの収集と分析: AI インテリジェンスの作成
より多くのセンサーを使用すると、より多くのデータが収集されます。このデータをインテリジェントに組み合わせて分析することで、プロセスの変更をより効果的に管理するためのより多くのより優れた情報が提供されます。
最終的な目標は、ガラス成形プロセスで利用可能なデータの大規模なデータベースを作成し、システムがデータを分類および結合して、最も効率的な閉ループ計算を作成できるようにすることです。したがって、より現実的で実際のデータから始める必要があります。たとえば、充電データまたは温度データがボトルのデータに関連していることがわかります。この関係がわかれば、ガラスの分布の変化が少ないボトルを製造できるように充電と温度を制御できます。欠陥が減りますように。また、一部のコールドエンド データ (気泡、亀裂など) もプロセスの変化を明確に示す可能性があります。このデータを使用すると、ホットエンドで気付かない場合でもプロセスの差異を減らすことができます。
したがって、データベースがこれらのプロセスデータを記録した後、ホットエンドセンサーシステムが欠陥を検出した場合、または品質データが設定されたアラーム値を超えていることが判明した場合、AIインテリジェントシステムは自動的に関連する是正措置を提供できます。5. センサーベースの SOP またはフォーム成形プロセスの自動化を作成する
センサーを使用したら、センサーから提供される情報を中心にさまざまな生産措置を組織する必要があります。センサーで実際の生産現象を確認できるようになり、送信される情報は高度に還元的で一貫性のあるものになります。これは制作において非常に重要です！
センサーはゴブの状態 (重量、温度、形状)、チャージ (速度、長さ、到着時間、位置)、温度 (プレグ、ダイ、パンチ/コア、ダイ) を継続的に監視し、ボトルの品質を監視します。製品の品質にばらつきがある場合には、必ず理由があります。原因が判明したら、標準の操作手順を確立して適用できます。SOPを適用することで工場の生産が容易になります。お客様からのフィードバックから、センサーと SOP のおかげで、ホットエンドでの新入社員の採用が容易になったと感じていることがわかりました。
理想的には、特に機械セットの数が増えている場合 (オペレーターが 48 個のキャビティを適切に制御できない 4 ドロップ機械の 12 セットなど)、可能な限り自動化を適用する必要があります。この場合、センサーはデータを観察、分析し、ランクアンドトレイン タイミング システムにデータをフィードバックすることで必要な調整を行います。フィードバックはコンピュータを介して自動的に動作するため、ミリ秒単位で調整できますが、これは最高のオペレーター/専門家でも決して行うことはできません。過去 5 年間にわたり、ゴブの重量、コンベア上のボトルの間隔、金型の温度、コアのパンチ ストローク、およびガラスの長手方向の分布を制御するために、閉ループ (ホット エンド) 自動制御が利用可能になりました。近い将来、さらに多くの制御ループが利用可能になることが予想されます。現在の経験に基づくと、異なる制御ループを使用すると、プロセス変動の減少、ガラス分布の変動の減少、ガラス瓶や瓶の欠陥の減少など、基本的に同じプラスの効果が得られます。
より軽く、より強く、（ほぼ）欠陥がなく、より高速で、より高い歩留まりの生産を実現するために、この記事ではそれを達成するためのいくつかの方法を紹介します。ガラス容器業界の一員として、当社はプラスチックと環境汚染を削減するというメガトレンドに従い、包装材料業界の二酸化炭素排出量を大幅に削減するための大手ワイナリーやその他のガラス包装ユーザーの明確な要件に従っています。そして、どのガラスメーカーにとっても、より軽く、より強く、（ほぼ）欠陥のないガラスボトルをより高い機械速度で製造することは、二酸化炭素排出量を削減しながら投資収益率の向上につながる可能性があります。
投稿日時: 2022 年 4 月 19 日