장비 유지 보수 및 수리
여과, 분리 및 정제 분야의 글로벌 리더인 Pall Corporation은 기존 시트 필터의 새로운 대안으로 SUPRApak 필터의 새로운 용도를 개발하여 감미료 생산 효율을 최대 72%까지 높였습니다. 기존 시트 여과의 고유한 단점을 극복한 SUPRApak 필터는 감미료 생산자에게 상당한 운영 비용 절감을 가져옵니다. 또한 잠재적인 오염 물질을 차단하는 밀폐형 위생 여과 시스템 덕분에 수율, 공정 보안 및 제품 품질이 향상됩니다.
Pall의 식품 및 유제품 시장 글로벌 마케팅 매니저인 Kathleen Berry는 “비용에 매우 민감하고 경쟁이 치열한 산업에서 모든 기술적 이점은 감미료 생산 비용을 줄이는 데 가장 중요합니다. “공정 가동 시간 증가, 제품 손실 감소, 취급, 청소 및 유지 관리 비용 감소, 필터 재료 폐기 감소는 SUPRApak 필터의 장점 중 일부에 불과합니다. 구식 시트 여과와 비교할 때 최대 72%의 운영 비용 절감을 실현할 수 있습니다."
감미료 생산자는 일반적으로 완전히 배수되지 않아 제품 수율이 낮은 기존 필터 시트의 사용에 전통적으로 의존해 왔습니다. 또한 새 필터 시트의 청소, 분해 및 설치는 공정 효율성과 인건비에 영향을 미칩니다. 마지막으로 시트 필터를 수리하려면 여러 개의 씰을 유지 관리해야 하며 종종 유압 조임 램이 필요합니다.
SUPRapak 필터는 감미료 생산자의 운영 비용을 크게 절감하고 수율, 공정 보안 및 제품 품질을 향상시킵니다. 잠재적인 오염 물질을 차단하는 밀폐된 위생 여과 시스템 덕분입니다. (사진:Business Wire)
대조적으로, SUPRApak 모듈은 연속 감미료 생산 공정에서 동등한 여액 품질을 생성하면서 표준 시트 필터의 비교 영역보다 최대 6배 더 큰 처리량을 제공할 수 있습니다. 새로운 흐름 구성은 시트 기반 시스템에서 일반적으로 발생하는 여과의 표면, 깊이 및 흡착 메커니즘을 최대화합니다. 결과적으로 예상되는 필터 수명의 6배 증가는 일회용 비용(17%), 교체 비용(95%), 연간 유지보수 비용(73%) 및 제품 손실(94%)을 줄일 수 있습니다. 최근 현장 시험은 SUPRApak 필터의 향상된 처리량과 수명을 보여줍니다. 필터 교체가 필요하기 전에 6주 동안 10,000입방미터(260만 미국 갤런)의 제품이 처리되었습니다.
SUPRApak 필터 기술은 이점을 활용하고 기존 시트 여과의 고유한 단점을 제거합니다. 자세한 내용은 www.pall.com/foodandbev.asp, http://www.pall.com/pdf/FBABSPSWTEN.pdf 또는 http://www.pall.com/pdf/FBSUPRAPAKEN.pdf를 참조하십시오.
Pall Food and Beverage는 식음료 시장을 위한 여과 및 분리 솔루션의 글로벌 리더입니다. 맥주, 와인, 유제품, 청량 음료, 생수, 효소, 식품 성분 및 관련 산업의 요구 사항을 충족합니다. 이 회사의 제품은 유입수 및 폐수 처리 시스템으로 보완되어 생산 공정 전반에 걸쳐 유체 관리에 대한 완전한 접근 방식을 제공합니다. Pall의 솔루션은 운영 비용을 낮추고 낭비를 최소화하면서 제품 품질을 보장하고 소비자를 보호하는 데 도움이 됩니다.
장비 유지 보수 및 수리
진공 여과는 액체에서 고체를 제거하는 데 사용되는 분리 방법입니다. 일반적으로 고체는 용액에 용해됩니다. 용액은 불포화, 포화 또는 과포화일 수 있습니다. 차이는 액체의 고체 농도입니다. 필터는 고체와 액체를 분리하는 데 사용되며 진공 펌프는 액체를 필터에 통과시키는 데 사용됩니다. 대부분의 경우 진공 여과를 사용하여 재결정된 고체를 수집합니다. 이들은 물 또는 기타 용매에 용해된 다음 가열에 의해 회수되거나 재결정화된 입자입니다. 이 과정에서 액체가 증발합니다. 대부분의 액체가 증발한 후, 비커 또는 플라스크의 내용물을 Buc
육체 노동자를 자동화된 시스템으로 대체하면 낭비되는 시간과 비용을 줄이는 동시에 생산성을 높일 수 있어 회사에 도움이 됩니다. 로봇은 공압 슬라이드, 캠 및 고정 자동화 라인의 기타 구성 요소를 대체하기 시작했습니다. 지난 10년 동안 로봇 워크셀의 비용은 매년 5~10% 감소했습니다. 비용은 감소했지만 로봇의 속도와 처리량은 크게 증가하여 조립당 비용과 배치당 비용이 절감되었습니다. 비용이 감소함에 따라 일반적으로 인간이 수행했던 애플리케이션에 로봇이 채용되고 있습니다. 반복적인 동작으로 인해 잠재적으로 높은 부상 책임 비용