Wittmann Battenfeld의 10주년 기념 행사에서 기술 쇼케이스

6월에는 48개국에서 온 1400명이 넘는 손님이 이틀간 Wittmann의 Battenfeld 인수 축하 행사에 참석하여 Wittmann Battenfeld를 설립했습니다. Wittmann Battenfeld는 사출 성형기 및 로봇부터 냉각기, TCU, 건조기, 블렌더, 호퍼 로더, 및 과립기. 오스트리아 Kottingbrunn에 있는 회사 본사에서 열린 이 행사는 새로 확장 및 개조된 기계 생산 시설과 회사의 최신 개발 및 일부 작업을 보여주는 기회였습니다. 후자 중에는 자체 인라인 품질 관리를 수행하고 그에 따라 자체적으로 조정되는 기계를 기반으로 하는 "미래의 자율 사출 성형"에 대한 진행 중인 연구 프로젝트에 대한 개요가 있었습니다.

기계 제작자와 고객이 긴 리드 타임을 한탄하는 시대에 Wittmann Battenfeld는 전 세계 시설에서 광범위한 신규 건설 및 개조 프로그램을 발표했습니다. 여기에는 작년에 2개의 확장이 포함되어 총 23,130피트 ² 입니다. 올 여름 완공 예정인 새로운 생산 공간과 새로운 개발 기술 센터의 건설. 생산 간소화를 목표로 하는 올해의 혁신에는 최대 400미터톤의 EcoPower 전기 및 SmartPower 서보유압 프레스의 시계 조립 라인 생산 구현이 포함되며, 이는 최대 180미터톤의 기계에 대한 이 접근 방식의 이전 사용을 보완합니다. 올해의 기타 개조에는 사출 장치의 조립 라인 생산과 MacroPower 대형 기계 생산 영역의 7개에서 12개 조립 스테이션으로 확장이 포함됩니다.

그리고 2018년 초부터 Wittmann Battenfeld는 각 기계의 ID 플레이트에 QR 코드를 추가했습니다. 이 코드는 서비스 기술자가 스캔하여 공장에서 배송된 이후로 유닛의 생산 테스트, 시작 및 서비스 작업에 대한 모든 데이터를 검색할 수 있습니다.

Kottinbrunn에서 계획된 향후 작업에는 새로운 3층 사무실 건물(28,000피트 ² ) 엔지니어링, 생산 관리, 품질 및 인사 부서의 경우 내년 6월 완료 예정 및 새로운 생산 물류 센터(32,275피트 ² ) 수직 및 특수 기계의 경우 2020년 6월에 완료될 예정입니다.

기계 라인 확장

7월 시작에서 보고된 바와 같이 Wittmann Battenfeld(코네티컷주 토링턴에 있는 미국 지사)는 사출기의 몇 가지 새로운 모델을 발표했으며 그 중 일부는 6월 행사에서 시연되었습니다. 여기에는 더 큰 400mt., 올해 말 SmartPower 모델이 포함됩니다. 그리고 두 번째로 더 큰(500m.t.) EcoPower Xpress 고속, 포장 및 기타 얇은 벽 부품용 전기 프레스 모델입니다. Kottingbrunn에서 7.95초 만에 4개 캐비티 금형에서 랩어라운드 IML이 있는 2.8L PP 버킷을 성형하는 데 사용되었습니다. 올해 말에 회사는 더 작은 모델(160, 210, 300mt.)도 추가할 계획이며 더 큰 모델인 650mt.도 추가할 예정입니다.

이 회사는 대형 기계 라인업에 추가하여 최초의 2000mt., 2액형 MacroPower Combimould 프레스를 선보였습니다(첫 번째 2000mt. 단일 부품 모델은 올해 초 제작됨). 이 시스템은 독일의 BSH Home Appliances가 일반적으로 열성형되는 PP 냉장고 내부 도어 패널을 성형하기 위해 제작되었습니다. 750g 부품(특허)은 두께가 0.8mm에 불과하고 크기는 약 1120 × 512mm입니다. 21개의 노즐을 통해 순차적으로 밸브 문이 열립니다.

Wittmann Battenfeld는 또한 2액형 MacroPower 1300에 자사 최초의 2000mm 서보 구동 회전 테이블을 전시했습니다.

아마도 쇼의 스타는 160미터였습니다. 120~300m.t 범위의 VPower 수직 서보유압 기계의 새로운 시리즈 프로토타입. 그리고 10월에 판매될 예정입니다. 이 기계의 주요 특징은 이전 모델의 경우 1.2~1.3m에 불과한 1m 미만의 낮은 인체 공학적 작업 높이입니다. 또한 중요한 것은 3개의 타이바에서 2개로 변경되어 턴테이블(서보 전기 구동, 1300에서 2000mm 직경)의 중심이 진동 또는 회전 유니온을 통해 중앙에서 미디어를 공급할 수 있도록 하는 것입니다.

다른 기능으로는 주입 장치를 수직에서 수평으로 또는 그 반대로 변환할 수 있습니다. 높은 클램프 속도(300mm/초); 및 금형에서 균일한 힘 분포를 위해 설계된 클램프.

Wittmann Battenfeld는 또한 새로운 로봇과 보조 장치를 선보였습니다. 더 크고 더 작은 모델 모두 Primus의 서보 로봇 경제 라인에 추가되었습니다(지난달 Keeping Up에서 보고됨). 그리고 회사는 새로운 "Feedmax basic" 호퍼 리시버와 S-Max 스크린 없는 제립기를 도입했습니다(9월 유지 섹션 참조).

스마트 기계 및 스마트 공장

예상대로 인더스트리 4.0은 기념일 행사에서 빈번한 주제였습니다. 기조 연설자는 Dr.-Ing 교수였습니다. 독일 아우크스부르크 대학 제조 정보학 연구소 교수이자 아우크스부르크에 있는 프라운호퍼 ICGV 주조, 복합 재료 및 가공 기술 연구소 회장인 요하네스 쉴프(Johannes Schilp)는 다음과 같이 말했습니다. 그는 “21세기의 원료는 데이터”라고 말했다. 그는 “스마트 제품은 생산과 사용 과정에서 데이터가 생성된다”고 설명하며 “최적화를 위해 축적된 데이터를 분석해 새로운 비즈니스 모델을 개발할 것”이라고 전망했다. 그는 또한 "예측 유지보수는 자가 학습 시스템의 다음 단계가 될 것"이라고 말했습니다.

CMS(Condition Monitoring System)라고 하는 예측 유지보수에 대한 Wittmann Battenfeld의 접근 방식은 Wittmann 4.0 프로그램의 핵심 요소입니다. CMS는 새로운 EcoPower Xpress 500 기계에 대한 6월 행사에서 시연되었습니다. 시스템에 의해 모니터링되는 많은 매개변수 중에는 오일 온도, 레벨, 수분 및 입자 수가 있었습니다. 수질, 흐름 및 온도; 및 유압 펌프 압력, 진동 및 오일 누출(허용/비허용 조건의 색상 코딩 포함).

또한 사출 장치의 스트로크, 진동 및 측정 토크(스크류 팁의 토크 및 전진 속도를 모니터링하여 달성됨)도 모니터링되었습니다. 클램프에서 센서는 움직이는 플래튼과 프레임의 타이바 스트레치, 스트로크 및 진동을 모니터링했습니다. 기어박스의 센서는 기어의 오염을 측정하여 윤활유를 교체해야 하는 시기를 결정합니다. 그리고 전기 캐비닛에는 온도, 습도 및 공기 흐름에 대한 센서와 연기 감지기, 전원 공급 장치 및 B8 컨트롤러에 대한 적절한 연결 확인이 있습니다. 전체 에너지 소비량과 주변 온도 및 습도도 모니터링했습니다.

이러한 매개변수에 대해 사용자는 시간 경과에 따른 판독값 그래프를 검사하고 관심 있는 모든 기간을 확대할 수 있습니다. 또한 모니터링 변수에 좋은/나쁜 한계를 할당할 수 있으며 이러한 한계는 특정 성형 작업에 따라 설정할 수 있습니다.

작업 셀의 모든 구성 요소에 대한 중앙 집중식 제어는 Wittmann 4.0의 두드러진 기능입니다. 개발 중인 새로운 소프트웨어 기능 중 하나는 디지털 몰드 데이터 시트로, 이 데이터 시트에서 몰딩 작업을 위한 설정이 해당 작업에 필요한 정확한 보조 장비(냉각기, 건조기, 블렌더 등) 목록을 생성합니다.

Wittmann Battenfeld B8 기계 제어에 연결된 보조 장치의 조정은 물론 중앙 MES 컴퓨터 시스템(Wittmann은 유럽의 MPDV, 북미의 IQMS와 협력)에 생산, 공정 및 품질 데이터의 자동 통신이 개별화되는 추세에 기여합니다. 일부에서는 생산, "대량 맞춤화"라고 부릅니다. 이는 Wittmann Battenfeld의 Airmould 가스 보조 기술을 사용하여 옷걸이를 생산하는 6월 행사에서 시연되었습니다. 새로운 서보 손목이 있는 W918 로봇으로 탈형한 후 로봇의 수평 빔에 장착된 디지털 잉크젯 프린터에 폴리카보네이트 행거를 제시했습니다. 로봇이 프린터 노즐을 지나 부품을 이동함에 따라 로봇 속도와 일치하는 속도로 "즉시" 인쇄가 이루어집니다. 오픈하우스에서는 관람객의 이름이 적힌 옷걸이를 주문제작 인쇄했다. 실제 생산에서는 바코드 또는 QR 코드 형태의 배치 또는 일련 번호로 인쇄할 수 있습니다. 이들은 연속적인 일련 번호이거나 임의 생성기에 의해 할당된 번호일 수 있습니다. 특정 행거의 생산과 관련된 모든 관련 품질 데이터는 중앙 컴퓨터에 저장되며 보증 기간 또는 부품 수명 기간 동안 언제든지 사용할 수 있습니다.

인더스트리 4.0의 "스마트 팩토리"에는 스마트 소프트웨어로 제어되는 스마트 기계가 필요합니다. 기념일 행사에서 Wittmann Battenfeld는 기계를 보다 자율적으로 제어할 수 있도록 HiQ 옵션 제어 패키지 제품군의 지속적인 발전을 공개했습니다. 기존 패키지 중 하나는 계량 중에 필요한 구동 작업(스크류 토크)을 측정하는 HiQ Melt입니다. 따라서 미사용 수지의 재활용 또는 배치 간 변동으로 인한 점도 변화를 감지합니다.

또 다른 기존 패키지는 사출 중 작업을 통해 재료 점도를 측정하는 HiQ Flow입니다. 동일한 주기의 보정을 수행하기 위해 샷 중에 고압 레벨이나 전환 지점 또는 둘 다를 조정합니다. 소프트웨어는 현재 시행착오를 통해 점도 보정 계수를 결정하기 위해 몇 번의 샷이 필요하지만 Wittmann Battenfeld는 보정 계수를 자동으로 정의하는 개선 사항을 개발 중입니다.

이 시리즈에 새로 추가된 HiQ Metering은 사출 전에 특정 나사 이동을 통해 체크 밸브를 확실하게 닫습니다. 이는 균일한 샷 크기를 보장하는 역할을 합니다.

자동 사출 성형

사람의 개입이나 성형 후 QC 테스트 없이 사출기가 자체 실시간 품질 평가를 수행하고 공정을 수정할 수 있는 가능성은 Asst. Gerald R. Berger 박사가 제시했습니다. 오스트리아 레오벤 대학교 폴리머 사출 성형 연구소 교수; 같은 도시에 있는 폴리머 역량 센터 Leoben의 로봇 비전 및 인공 지능에 관한 연구 그룹의 책임자인 Dr. Dieter P. Gruber가 작성했습니다. 두 사람은 오스트리아 연구 진흥청(FFG)과 Wittmann Battenfeld와 같은 업계 파트너가 기부한 100만 유로의 자금으로 "사출 성형의 인라인 품질 관리"(InQCIM)에 대한 3년 연구 프로젝트를 막 시작했습니다. 또한 이 프로젝트에 순수 전기 EcoPower 110 기계를 기부하고 있습니다.

이 프로젝트의 다른 파트너로는 비엔나 공과 대학(TU Wien)의 생산 기술 연구소 및 고출력 레이저 기술(IFT)과 독일 및 오스트리아의 자동차 공급업체인 Mahle Filtersysteme, 오스트리아 가구 하드웨어 제조업체 Julius Blum이 있습니다. , 및 오스트리아 맞춤형/캡티브 성형업체인 Miraplast가 있습니다.

Berger와 Gruber는 자율 사출 성형의 목표는 성형 사이클의 시간 및 위치에 상대적인 용융물의 압력, 온도 및 속도 조건을 각 샷에서 복제하는 것이라고 말합니다. 이는 금형 벽 온도뿐만 아니라 캐비티 내 용융 압력, 온도 및 속도를 지속적으로 모니터링하여 수행해야 합니다. 자율 성형 프로젝트의 기본 개념은 사출 프레스 및 주변 장비와의 양방향 통신을 통해 공정의 마스터인 "지능형 금형"을 만드는 것입니다. 즉, 계측된 금형은 사출기에 어떤 공정 수정을 해야 하는지 알려줍니다.

이 프로젝트의 한 가지 목표는 성형 부품의 표면 품질(싱크, 웰드 라인 및 플로우 마크("호랑이 줄무늬"))을 해결하고 이러한 요소를 금형 센서 데이터와 연관시키는 것입니다. 초기 작업은 카메라를 사용하여 부품을 검사하지만 최종 목표는 금형 데이터에서 시각적 결함을 예측할 수 있도록 하는 것입니다.

프로젝트 팀이 탐색 중인 혁신 중 하나는 금형 외부에 있는 음향 센서 어레이로만 금형을 모니터링하는 것입니다. Berger와 Gruber에 따르면 이것은 인몰드 센서보다 비용이 적게 들고 강력한 솔루션입니다. 초기 목표는 문제가 감지된 후 다음 두 사이클에서 프로세스를 수정할 수 있도록 하는 것입니다. 더 먼 길에서 연구원들은 동일한 주기 내에서 프로세스를 수정하고 현재 추세를 기반으로 임박한 오류를 예측하고 품질 문제가 발생하기 전에 대응하기 위해 4~5주기를 내다보기를 희망합니다.

이를 위해 연구원들은 기계 학습 기반 FDC(오류 감지 및 분류) 소프트웨어 시스템을 개발해야 합니다. 여기에는 프로세스를 조정하는 시기와 방법을 인식하도록 신경망 소프트웨어를 훈련하는 것이 포함됩니다. 연구 프로젝트의 첫 번째 단계는 부품 중량, 치수, 표면 품질 및 기계적 성능을 금형 센서 데이터와 상호 연관시키는 실험 설계(DOE) 테스트입니다.