가공 작업을 개선하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

머시닝은 결코 저렴한 프로세스가 아닙니다. 제대로 하려면 상당한 시간, 돈, 장비 및 전문 지식이 필요합니다.

결과적으로 대부분의 가공 작업 소유자는 소규모 비즈니스 결정과 프로세스 변경이 생산성과 수익성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 알고 있습니다.

최신 가공 작업의 경우 유지 관리, 절단 조건 및 교육과 같은 몇 가지 핵심 요소가 가장 중요하게 관리해야 합니다.

1. 공구 수명을 위한 최적화 — 그러나 어디에서 선을 긋는지 알아야 합니다.

유지 보수는 모든 가공 작업의 기능에 필수적입니다.

공구 수명을 최적화하는 것이 목표여야 하지만 최대화하는 것은 비현실적일 수 있습니다. 예를 들어, 도구나 구성 요소가 마모되지만 교체가 필요할 때까지 몇 번의 주기가 남아 있을 수 있는 경우 조기 교체가 계속 실패의 위험을 감수하는 것보다 더 나은 선택일 수 있습니다.

공구 수명을 최대화하려는 시도는 워크플로를 방해하고 프로세스를 최적화하기 어렵게 만들고 확보할 수 있는 비용 절감을 줄이거나 취소할 수 있습니다. 공구 수명 최적화와 공정 최적화의 균형을 맞추는 작업 방식은 비용 절감을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 포탑의 모든 도구를 동시에 변경하면 가동 중지 시간을 최소화하고 수리 및 유지 관리를 훨씬 쉽게 문서화할 수 있습니다. 특정 인서트를 너무 일찍 교체하면 공구 수명이 약간 줄어들 수 있지만 간소화된 유지보수는 이러한 잠재적 손실을 만회하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 올바른 유지 관리 방법 사용

대부분의 사업주는 예방적 유지보수를 기계 유지보수를 위한 표준 접근 방식으로 간주합니다. 정해진 일정에 따라 구성 요소를 수리, 검사 및 교체하는 이 접근 방식은 효과적이며 일반적으로 대부분의 전략에 대한 토대를 마련합니다.

IIoT 기술로 지원되는 보다 발전된 접근 방식은 예방적 유지 보수 접근 방식을 기반으로 합니다. 예측 유지보수는 상태 모니터링과 빅 데이터 알고리즘을 결합하여 기계 고장을 예측합니다.

IoT 또는 "스마트" 센서는 진동, 압력, 윤활 및 타이밍과 같은 중요한 작동 매개변수에 대한 정보를 수집합니다. 이 정보는 클라우드로 전송되어 기계 유지보수 데이터에 대해 훈련된 특수 알고리즘에 의해 분석될 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 작동 데이터의 패턴을 선택하여 기계에 장애가 발생하거나 유지 관리가 필요한 시기를 예측할 수 있습니다.

예방적 관리와 결합된 예측적 유지보수의 비용 절감은 상당할 수 있습니다. 일부 연구에 따르면 소유자는 예방 유지 관리만 하는 경우 8%-12%, 사후 유지 관리에 비해 최대 30%-40%를 절약할 수 있습니다.

사후 대응 및 단독 수정 유지 보수 접근 방식은 일반적으로 단기적으로 더 저렴합니다. 문제가 발생할 때 기계를 끄고 수리만 하면 되기 때문입니다. 그러나 이러한 유지 관리 전략은 장비의 수명을 단축시킬 가능성이 더 높으며 때로는 계획되지 않은 다운타임으로 이어질 수 있습니다.

3. 최적의 절단 기술 적용

절단 라인의 배열과 같은 절단 프로세스의 작은 변경은 전체 가공 시간에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

예를 들어 레이저 절단 시 그룹화 및 네스팅과 같은 기술을 사용하면 레이저 헤드가 이동해야 하는 거리를 줄여 소중한 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 절단 폐기물을 줄이는 데 도움이 될 수 있으며 이는 린 제조 원칙을 수용하려는 작업자에게 좋습니다.

그룹화를 사용하면 조각이 함께 클러스터링되어 수행해야 하는 절단 수를 줄이는 데 도움이 됩니다. 이는 낭비와 사용할 수 없는 스크랩을 최소화하고 레이저 헤드 이동 거리를 최소화하는 데 도움이 됩니다.

중첩은 공통 가장자리를 공유하도록 조각을 배치하는 더 복잡한 프로세스입니다.

이 두 프로세스는 모두 복잡할 수 있으며 레이저 절단에 대한 전문 지식을 갖춘 비즈니스 파트너의 도움이 필요할 수 있습니다. 그러나 이를 적용하면 레이저 절단에 필요한 시간을 크게 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. 절단 조건 최적화

절단 조건은 사용하는 도구와 적용하는 기술만큼 절단 효율성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 가공 효율성에 대한 한 연구에 따르면 가공 순서, 주조 형상, 절단 방법 및 절단 조건을 올바르게 변경하면 설정 및 가공 시간을 각각 35% 및 55% 단축할 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다.

평면 밀링, 보링 및 드릴링과 같이 실용적인 경우 유사한 작업을 그룹화하면 가공 프로세스를 크게 단순화하여 오류 위험과 부품 제작 시간을 모두 줄일 수 있습니다.

절삭 속도, 이송 속도 및 절삭 깊이는 모두 효율성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 가공 시뮬레이터와 이전 작업의 데이터를 사용하여 최적의 절단 매개변수를 찾는 것은 도구를 최대한 활용하고 작업을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 스마트 센서 또는 이와 유사한 데이터 수집 기술은 여기에서도 데이터 수집에 도움이 될 수 있습니다.

5. 스마트 머시닝 기술 사용

일반적으로 린 제조는 스마트 기술로부터 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 네트워크로 연결된 센서와 장치는 사이트 프로세스 추적을 단순화하고 품질 관리를 개선합니다.

스마트 기술은 또한 기계의 수명을 연장하려는 제조업체에게 점점 더 유용해지고 있습니다.

예를 들어, 공구 수명 동안 정기적인 공구 수명 및 가공성 테스트를 수행하는 것이 좋습니다. 공구 속도, 속도 및 절삭 깊이에 대한 마모를 측정하는 이러한 테스트는 비즈니스 소유자에게 가공 조건 및 공구 선택이 공구 수명에 미치는 영향에 대한 확실한 데이터를 제공합니다.

운영 매개변수에 대한 결정을 내리거나 새 도구를 구입할 때 이 데이터는 필수적이며 소유자가 새 도구의 수명을 크게 연장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

아날로그 유지보수 및 테스트 솔루션에 의존하는 가공 작업은 도구가 정기적으로 테스트되고 마모 및 사용에 대한 정보가 기록되도록 정기적인 테스트 일정과 문서화 프로세스를 생성해야 합니다. 또한 이러한 테스트의 데이터는 미래의 직업이나 투자에 대한 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 나중에 분석하거나 검토할 수 있는 방식으로 저장해야 합니다.

IoT 장치를 사용하면 이 프로세스의 대부분을 자동화할 수 있습니다. 스마트 장치는 작동 매개변수를 지속적으로 기록하여 소유자가 남은 공구 수명과 예상 수명을 계산할 수 있는 최적의 데이터를 제공할 수 있습니다.

종종 예측 유지보수 솔루션을 사용하는 경우 이미 이 정보의 상당 부분을 추적하고 있으며 필요한 센서를 제 위치에 배치하고 있는 것입니다.

동일한 정보는 절단 조건을 최적화하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 프로젝트에 소요되는 시간과 조건을 비교하면 절단 시간을 최소화하기 위한 최적의 조건을 찾는 데 도움이 됩니다.

6. 데이터에 기반한 비즈니스 결정 내리기

도구 선택, 작업 순서, 기술, 절단 방법 - 각 작업에 대해 고려해야 할 다양한 변수가 있습니다.

새 기계나 장비에 투자하는 것과 같은 장기적인 비즈니스 결정은 이러한 이유로 훨씬 더 어려워질 수 있습니다.

정보에 입각한 결정을 내리는 능력을 향상시키는 가장 좋은 방법은 올바른 데이터를 수집하는 것입니다. 도구에 대한 정보(어떤 재료가 더 빨리 마모되는지 또는 어떤 절단 방법이 프로젝트 속도를 최적화하는지)는 도구 수명을 최대화하기 위해 프로세스를 최적화하거나 사이트의 작동 조건에서 더 오래 지속되는 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다.

7. 도구 문서 디지털화

정기적인 유지 관리 및 테스트는 좋은 문서화 전략이 있을 때 가장 잘 작동합니다. 펜과 종이에 의존하는 기존의 문서화 방법은 효과적일 수 있지만 직원이 데이터를 기록하거나 필사할 때 오류 위험이 증가하는 동시에 귀하와 귀하의 팀을 위해 더 많은 관리 작업을 생성하는 경우가 많습니다.

문서를 디지털화하는 것은 오류를 줄이고 문서 프로세스를 간소화하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.

모든 규모의 상점은 일반적으로 도구 성능 및 유지 관리에 대한 새 데이터를 디지털 방식으로 쉽게 입력할 수 있는 하나 이상의 워크스테이션을 제공할 수 있습니다. IIoT 시스템은 성능 및 작동 조건의 디지털 기록을 수동 기록이 저장된 동일한 장소로 자동으로 보낼 수 있습니다.

표준화된 문서화 프로세스는 직원이 승진하거나 퇴사할 때 제도적 지식의 손실을 줄이는 데도 도움이 됩니다.

8. 교육을 최우선으로 하십시오

효과적인 기계 가공은 잘 훈련된 인력에 달려 있습니다. 특히 가공 엔지니어링 노동이 기계 작업자에게 점점 더 많이 의존하는 작업장에서는 더욱 그렇습니다.

온보딩, 사내 교육 및 외부 교육을 위한 자금을 제공하면 운영자가 사용하는 기계를 이해하고 기계를 안전하고 효율적으로 작동하는 방법을 잘 이해할 수 있습니다.

교육은 모든 작업장이 일상적인 작업에 모범적인 작업 방식을 주입하여 효율성을 높이고 위험을 줄이며 잠재적으로 도구와 장비의 수명을 연장하는 데 도움이 됩니다.

효율성과 생산성을 위한 기계 공장 최적화

올바른 기술 및 프로세스 변경은 기계 공장의 생산성을 향상시키는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 올바른 조건, 도구 및 유지보수 계획은 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이고 도구 수명을 연장하는 데 도움이 됩니다.

교육 및 효과적인 문서화 프로세스를 통해 지식 손실을 줄이고 시간이 지남에 따라 매장 직원의 생산성을 더욱 높일 수 있습니다.