Tober Sun

จากแนวคิดของการบูรณาการความเป็นจริงและความเป็นจริงใน Industry 4.0 ที่กล่าวถึงในบทก่อนหน้านี้เราเข้าใจว่าการเคลื่อนไหวของเครื่องจักรมีความเกี่ยวข้องอย่างมากกับคุณภาพของผลิตภัณฑ์ในการฉีดขึ้นรูป เพื่อให้ได้การวิเคราะห์การเติมแม่พิมพ์ที่แม่นยำเราจะต้องพิจารณาการเคลื่อนที่ของเครื่องจักรรวมถึงการเร่งความเร็วของสกรูและการชะลอตัวในกระบวนการฉีดปฏิกิริยาของเครื่องจักรในขณะที่กระบวนการฉีดเปลี่ยนเป็นกระบวนการอัดและพฤติกรรมการป้องกันของเครื่องจักรเพื่อป้องกันแรงดันที่สูงเกินไป

ปัจจุบันอุปกรณ์สำคัญในการฉีดขึ้นรูปก็คือเครื่องฉีด ดังนั้นภายใต้ Industry 4.0 การใช้งานเครื่องจักรอัจฉริยะจึงเป็นสิ่งสำคัญในการออกแบบเครื่องฉีดพลาสติก สิ่งเหล่านี้รวมถึง: 1. เครื่องฉีดส่งข้อมูลการจัดการการผลิตกลับไป; 2. การแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างเครื่องฉีดและเครื่องช่วยต่อพ่วง 3. การปรับอย่างชาญฉลาดเพื่อกระบวนการขึ้นรูป การปรับอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับกระบวนการขึ้นรูปโดยเฉพาะอย่างยิ่งกำหนดอนาคตของอุตสาหกรรมการฉีดขึ้นรูป เหตุผลคือจนถึงตอนนี้การพัฒนาในอุตสาหกรรมนี้ยังต้องอาศัยประสบการณ์ของผู้คนเป็นอย่างมาก การวิเคราะห์การเติมแม่พิมพ์หรือเครื่องจักรอัจฉริยะไม่สามารถทดแทนประสบการณ์ของผู้คนได้ อย่างไรก็ตาม การเก็บรวบรวมข้อมูลและการจัดการ เช่นเดียวกับการเก็บรวบรวมข้อมูลการผลิตเราจึงอยู่ไม่ไกลจากการขึ้นรูปแบบทดลองอัตโนมัติ ในบทความนี้เราจะแนะนำวิธีที่ผู้ผลิตเครื่องฉีดใช้ข้อมูลการฉีดที่รวบรวมจากกระบวนการฉีดเพื่อเพิ่มเสถียรภาพคุณภาพของผลิตภัณฑ์

เพื่อเพิ่มเสถียรภาพคุณภาพของผลิตภัณฑ์เราสามารถปรับพารามิเตอร์การขึ้นรูปเพื่อชดเชยความไม่แน่นอนด้านคุณภาพที่เกิดจากความแปรปรวนของสภาพแวดล้อม จากประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญด้านการขึ้นรูปจะทราบว่าบางครั้งพวกเขาต้องปรับพารามิเตอร์การขึ้นรูปเพื่อชดเชยผลกระทบของอุณหภูมิสิ่งแวดล้อมในช่วงเช้าและเย็นรวมถึงในฤดูร้อนและฤดูหนาว แนวคิดของเครื่องจักรอัจฉริยะคือการเปลี่ยนสภาพการขึ้นรูปโดยตรงในทุกรอบการขึ้นรูปด้วยวิธีการทางวิทยาศาสตร์ ปัจจุบันเทคโนโลยีที่สำคัญ ได้แก่ Engel (iQ flow control), Wittmann Battenfeld (HiQ-Flow) และ KraussMaffei (APC) ยกตัวอย่าง Battenfeld HiQ-Flow พวกเขาตั้งค่าขีดจำกัดบนและล่างของความผันแปรของแรงดันการฉีดของผลิตภัณฑ์ที่ผ่านการรับรองโดยการตรวจสอบแรงดันการฉีด นั่นคือการใช้กราฟความดันการฉีดของผลิตภัณฑ์ที่มีคุณสมบัติเป็นมาตรฐาน หากแม่พิมพ์ ความหนืดของวัสดุ และความดันการฉีดยังคงเหมือนเดิม แรงดันในการฉีดจะไม่เปลี่ยนแปลง อย่างไรก็ตามหากสภาพแวดล้อมของแม่พิมพ์ (runnerของแม่พิมพ์แบบmultiple-cavity หรืออุณหภูมิแม่พิมพ์) หรือความหนืดของวัสดุ (ความสม่ำเสมอของอุณหภูมิการสลายตัวและความแตกต่างของแบทช์) การเปลี่ยนแปลงของกราฟความดันการฉีดจะลดลงจากผลิตภัณฑ์ที่ผ่านการรับรอง ความเร็วในการฉีดเดียวกัน จะทำให้คุณภาพของผลิตภัณฑ์ไม่เสถียร

แรงดันในการฉีดเป็นผลมาจากshear rateและค่าความหนืด หากเราสังเกตการลดลงของความดันในการฉีดในขณะที่ความเร็วในการฉีดของเครื่องยังคงเท่าเดิมแสดงว่าความหนืดของmeltลดลง ซึ่งมักจะเกิดจากการเพิ่มขึ้นของอุณหภูมิ ในขณะเดียวกันความหนาแน่นของmeltจะลดลงเนื่องจากอุณหภูมิสูงขึ้น ดังนั้นหากเราต้องการรักษาน้ำหนักของผลิตภัณฑ์ให้เหมือนกัน ปริมาตรที่ฉีด / สโตรกควรเพิ่มขึ้น หรือจุด VP สวิตช์ควรถูกเลื่อนออกไป ค่าที่ควรเลื่อนออกไปเป็นเท่าไหร่ขึ้นอยู่กับแรงดันในการขึ้นรูปนี้เบี่ยงเบนจากบรรทัดมาตรฐานของผลิตภัณฑ์ที่ผ่านการรับรอง ผู้ผลิตเครื่องฉีดมีวิธีการต่าง ๆ สำหรับปัญหานี้ การปรับ Battenfeld เป็นไปตามความเท่าเทียมกันของความดันและพื้นที่ทั้งหมดภายใต้ตำแหน่งนั้นคือความเท่าเทียมกันของการทำงานของการฉีดในระหว่างกระบวนการฉีด การปรับ KraussMaffei เป็นไปตามการชดเชยของคุณสมบัติ PVT ซึ่งหมายถึงความหนาแน่นของวัสดุ (ปริมาตรจำเพาะ) เปลี่ยนแปลง เมื่ออุณหภูมิเปลี่ยนแปลงโดยรู้ว่าแรงดันการฉีดนั้นแตกต่างจากพื้นฐาน เพื่อชดเชยการเปลี่ยนแปลงความหนาแน่นของวัสดุเราจะต้องแก้ไขจุดเปลี่ยน VP และความดันในการฉีดเพื่อให้น้ำหนักผลิตภัณฑ์ยังคงเหมือนเดิม ด้วยวิธีนี้เราจะต้องป้อนชนิดของพลาสติกที่ใช้ในส่วนต่อประสานของคอนโทรลเลอร์เพื่อให้ความสัมพันธ์ PVT ที่ถูกต้องสามารถตัดสินใจได้จากฐานข้อมูล ตารางต่อไปนี้สรุปเทคโนโลยีการปรับกระบวนการจากผู้ผลิตรายใหญ่:

เราสามารถเข้าใจได้ว่าเครื่องฉีดได้เปลี่ยนจากผู้ให้บริการที่เรียบง่ายของพลังงานจลน์ของวัสดุเป็นบทบาทในฐานะเซ็นเซอร์ นอกจากนี้เรายังสามารถเข้าใจวิธีการหลอมละลายของการฉีดเข้าไปในแม่พิมพ์เพื่อให้เราสามารถปรับกระบวนการสำหรับพฤติกรรมการหลอมภายใต้อุณหภูมิและแรงดันที่แตกต่างกัน สิ่งนี้ช่วยให้เราบรรลุเป้าหมายของการตระหนักถึงเครื่องจักรอัจฉริยะ การปรับทันทีระหว่างการผลิตสามารถรับรู้เป็น“ การผลิตแบบคาดการณ์ล่วงหน้า” ดร. เจย์ลีกล่าวอีกครั้งว่าการผลิตแบบคาดการณ์ไม่เพียงแต่จะสร้างมูลค่าการผลิตเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเพิ่มฟังก์ชั่น “การทบทวนความคิดของตนเอง” ในกระบวนการผลิต กล่าวอีกนัยหนึ่งทั้งระบบรวมถึงอุปกรณ์เองจะต้องดำเนินการทันทีเพื่อการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการผลิต ในการประชุมสุดยอดซีอีโอ Cross-Strait 2018 ดร. เจย์ลีผู้ซึ่งดำรงตำแหน่งรองประธานของ Foxconn Industrial Internet (FII) กล่าวว่า“ การผลิตอัจฉริยะไม่ได้เกิดมาเพื่อแก้ปัญหา แต่เกิดมาเพื่อรับรู้และทำนายปัญหาและแก้ปัญหาที่เราทำ ไม่สามารถแก้ไขได้ในอดีต” ดังนั้นเราจึงสามารถพูดได้ว่ายุคของอุตสาหกรรม 4.0 เป็นยุคของการผลิตเชิงทำนาย

Dr. Tober Sun ผู้อำนวยการศูนย์วิจัยmaterial ของ CoreTech System (Moldex3D) ด้วยปริญญาเอกของวิทยาศาสตร์พอลิเมอร์ที่มหาวิทยาลัยคอนเนตทิคัต ดร. Sun เอกการวิจัยของวัสดุคอมโพสิต, วัสดุชีวการแพทย์, โพลิเมอร์ย่อยสลายได้, การประยุกต์ใช้วัสดุพลาสติกในการออกแบบอุตสาหกรรมเช่นเดียวกับการไหลของพอลิเมอร์ เขาเป็นผู้จัดการฝ่ายสนับสนุนด้านเทคนิคของ Moldex3D และโครงการยานยนต์และเป็นวิทยากรระยะยาวของหลักสูตรและสัมมนาระดับมืออาชีพระดับโลกของ Moldex3D