Vis daugiau įmonių, dirbančių liejimo plastmasėmis srityje, pradeda naudoti biologinės kilmės polimerus. Pagal 2024 m. Pioneer Plastics duomenis, apie trečdalis gamintojų šiuo metu eksperimentuoja su augalinės kilmės dervomis, kad išbandytų jų tinkamumą formavimui. Tokios medžiagos kaip polilaktidinė rūgštis (PLA) bei įvairūs krakmolo mišiniai padeda sumažinti priklausomybę nuo naftos gaunamos plastmasės, nesumažindami reikiamo stiprumo, kuris būtinas automobilių dalims ar kasdieniams namų produktams. Paskutinių metų tyrimai parodė dar vieną įdomų faktą – biokompozitai formos ertmėse iš esmės sumažino dėvėjimąsi apie 18 procentų, palyginti su įprasta ABS plastmasė. Tai reiškia, kad ne tik padaro gamybą ekologiškesnę, bet ir padeda ilgiau išlaikyti įrankius, anksčiau nereikalaujančius keitimo.
Daugelis pirmaujančių gamintojų pradėjo naudoti perdirbtas pramonines atliekas savo liejimo formavimo procesuose uždarosios grandinės sistemomis. Šiuolaikiniuose įrenginiuose, atitinkančiuose aplinkosaugos standartus, vartojama apie 42 % vartotojų po naudojimo likusių PET butelių ir polipropileno. Kodėl taip vyksta? Dėl pažangios dirbtinio intelekto rūšiavimo technologijos, kuri pasiekia beveik idealius rezultatus – apie 99,2 % grynumo lygį. Skirtingų pramonės šakų dalyvavimas standartizuojant perdirbtų polimerų rūšis labai padėjo užtikrinti nuolatinę partijų vientisumą. Dėl to įmonės gali naudoti šias perdirbtas medžiagas netgi labai tiksliai veiklai, pvz., medicinos prietaisams skirtų formų gamybai, kur ypač svarbi kokybė.
Medžiagų inovacijos leido pasiekti matomus aplinkosaugos pagerėjimus:
Perėjimas prie apvalaus medžiagų srauto leido automobilių klientams perdirbti 87 % atliekų medžiagų pakartotiniam naudojimui, prisidedant prie ES 2030 m. anglies neutralumo tikslų įgyvendinimo.
Konforminės aušinimo kanalų sistemos veikia kitaip nei tradicinės tiesios išgręžtos kryptys, nes iš tikrųjų seka gaminamo gaminio formą. Šis dizaino požiūris sumažina ciklo trukmę nuo 22 % iki 30 %, kadangi šiluma gerokai efektyviau sklinda per visą paviršių. Kai formos gamybos metu išlaiko pastovią temperatūrą, mažiau kyla problemų dėl išlinkusių detalių arba tų erzinančių įdubų, kurie gadina produkto kokybę. 2021 m. žurnale „Polymers“ paskelbtas tyrimas taip pat atskleidė kažką įdomaus – kai gamintojai naudoja šiuos rėžiais išpjautus konforminius dizainus, aušalo srautas pagerėja apie 41 %. Tai reiškia greitesnius perėjimus gamybos aušinimo fazėje, naudojant mažiau energijos, kas yra gera naujiena tiek gamybos efektyvumui, tiek eksploatacijos sąnaudoms.
Šiuolaikiniams formos atitinkantiems aušinimo kanalams kurti reikia gana sudėtingų įrankių, tokių kaip topologijos optimizavimo programinė įranga kartu su pridėtinės gamybos metodais. Naujausi generaciniai algoritmai vis geriau susitvarko su tuo, kur turi būti šie kanalai, dažnai atitikdami šilumos modeliavimo rezultatus tikslumu iki 1 % net ir sudėtingoms triplio kablio formoms, dėl kurių inžinieriams kyla problemų. Daugelis įmonių jau pradėjo taikyti pirma imituojančius požiūrius ir nustatė, kad jiems prireikia apie 18 procentų mažiau dizaino pakeitimų iš viso. Žinoma, yra viena problema – tokios programinės įrangos pradinės išlaidos gali siekti nuo dvylikos iki aštuoniolikos tūkstančių dolerių kiekvienam formos projektui, priklausomai nuo reikalingų funkcijų. Vis dėlto daugumai įmonių tai verta investicijos, atsižvelgiant į ilgalaikes sutaupas ir geresnę detalės kokybę.
Vienai didelės automobilių dalių gamintojai pavyko sumažinti priekinių žibintų korpusų gamybos ciklo trukmę nuo 112 sekundžių iki tik 78 sekundžių, perėjus prie konforminės aušinimo technologijos. Tai yra gana įspūdingas 34 sekundžių laimėjimas. Naujoji sistema taip pat žymiai sumažino formos temperatūros svyravimus – nuo plius arba minus 8 laipsnių Celsijaus iki tik plius arba minus 1,5 laipsnio. Dėl to po formavimo defektų taip pat reikšmingai sumažėjo – apie 27 procentais mažiau darbo reikėjo vėliau. Dar įdomiau tai tampa tuo, kad tai atitinka tai, ką žinome apie gamybos procesus apskritai. Dauguma gamyklų nustato, kad konforminis aušinimas veiksmingiausias mažinant aušinimo trukmę, kurioje ir taip praleidžiama apie septynis iš dešimties minučių viso ciklo.
Dauguma gamintojų vis dar susiduria su šių sistemų tinkamu integravimu, apie ką liudija tyrimas iš Int J Adv Manuf Technol dar 2019 m., kuriame 78 % pažymi tai kaip didžiausią kliūtį. Kai įmonės bando hibridinį įrankiavimą, kuris derina subtraktyviuosias ir adityvias gamybos technologijas, paprastai jie sutaupo apie 30–40 procentų pradinių išlaidų. Tačiau čia taip pat yra kompromisas, nes gamybos terminai pailgėja maždaug trimis–penkiais papildomais savaitgaliais. Atsižvelgiant į platesnį vaizdą, gyvavimo ciklo analizės rodo, kad labai didelėms užsakymams – virš pusės milijono vienetų, ypač tiems, kuriuose dalyvauja sudėtingos konstrukcijos ar plonos sienelės, dauguma įmonių pradeda matyti tikrąją investicijų grąžą tarp dvylikos ir aštuoniolikos mėnesių nuo projekto pradžios.
Šių dienų liejimo formavimo procesuose naudojami dirbtinio intelekto sistemos, kurios analizuoja realaus laiko jutiklių rodmenis, o tada koreguoja tokias reikšmes kaip temperatūros lygis, slėgio nustatymai ir detalių aušimo greitis gamybos metu. Rezultatas? Mažiau problemų, tokių kaip erzinantys įdubimai ar iškraipyti formos, su kuriais visi taip gerai susipažinome plastiko gamyboje. Pagal naujausius 2024 metų pramonės ataskaitas, šis metodas sumažina šias problemas apie 18–24 procentus, palyginti su senaisiais fiksuotų nustatymų metodais. Ypač įdomu, kad mašininio mokymosi algoritmai peržiūri ankstesnius gamybos duomenis, kad rastų tinkamiausias sąlygas kiekvienai partijai. Tai ne tik pagreitina paruošimą naujiems ciklams, bet ir reiškia mažiau švaistomų žaliavų, taupo lėšas ir kartu nuosekliai užtikrina aukštos kokybės produktus.
| Aspektas | Tradicinis metodas | Dirbtinio intelekto valdomas požiūris |
|---|---|---|
| Proceso koregavimas | Rankinis parametrų nustatymas | Realaus laiko dinaminis koregavimas |
| Defektų aptikimas | Apžiūra po gamybos | Proceso metu vykstančios anomalijos aptikimas |
| Energetinė efektyvumas | Fiksuoti aušinimo ciklai | Prognozuojama šiluminė valdymo sistema |
Kombinuojant vibracijos, temperatūros ir slėgio jutiklius su dirbtinio intelekto analitika, gamintojai pasiekia daugiau nei 92 % prognozuojamo techninio aptarnavimo tikslumą. Tolygus stebėjimas aptinka ankstyvus hidraulikos pablogėjimo arba sriegio dėvėjimosi požymius, leidžiant iš anksto atlikti remontą prieš įvykstant gedimams. Ankstyvieji naudotojai praneša apie 35–40 % sumažėjimą nenuspėtų sustojimų trukmės dėka būsenos stebėjimo, tiesiogiai integruoto į formos įrangą.
Naudojant dirbtinį intelektą senesnėse PLC ir SCADA sistemose, standartizuoti protokolai, tokie kaip OPC-UA, tampa būtini suderinamumui užtikrinti. Naujos hibridinės konfigūracijos leidžia dirbtiniam intelektui tiksliai reguliuoti spaustuvų jėgas gamybos ciklo metu, nesutrikdydamos esamų ISO sertifikuotų procesų, kurių gamintojai priklauso. Tačiau tai, kas verčia daugelį inžinierių neramiai miegoti naktimis, yra būtinybė išplėsti kraštinių skaičiavimų (angl. edge computing) galimybes, kad būtų galima apdoroti visus duomenis, kasdien gaunamus iš jutiklių. Kalbame apie 12–18 terabaitų informacijos apimtį vien dideliuose formavimo procesuose. Teisingai sukonfigūruota infrastruktūra lemia skirtumą tarp sėkmingo diegimo ir švaistomų investicijų.
Industrijos 4.0 ir pramoninės interneto dalykų (IIoT) technologijų susiliejimas keičia injekcinio formavimo formų projektavimą dėka geresnio ryšio ir realaus laiko duomenų panaudojimo.
Šiuolaikiniai formavimo įrenginiai dabar naudoja IIoT jutiklius, kad stebėtų apie 18 skirtingų procesų veiksnių gamybos ciklo metu. Tokios detalės kaip formos temperatūra, įpurškimo slėgis ir medžiagos tekštumas nuolat stebimi. Iš karto gaunama duomenų atsakomybė padeda gamyklos personalui išlaikyti apie pusės procento tikslumą nustatymuose per visą gamybos procesą. Atsižvelgiant į naujausius pramonės pokyčius, pateiktus naujausių Industry 4.0 tyrimų, dauguma gamintojų šiandien laiko protinių gamyklų technologijas esminiu reikalavimu, jei nori išlikti konkurencingiems. Įmonės, kurios anksti priėmė šią technologiją, pranešė apie apie 20 procentų pagerėjimą gamybos cikluose dėka to, kad kasdienėje veikloje buvo integruotas mašininis mokymasis.
Debesijos platformos apdoroja daugiau nei 90 % jutiklių duomenų iš sujungtų formavimo mašinų, leidžiančių atlikti nuotolinius pataisymus per 1,2 sekundės po nuokrypio aptikimo. Sistemose, kuriose naudojamas realaus laiko proceso stebėjimas, automobilių pramonės taikymuose atliekų kiekis sumažėjo 38 % dėka prognozuojamo spaustuvo jėgos valdymo ir medžiagų srauto optimizavimo.
Daugiau nei 60 % pirmos lygmens formuotojų dabar naudoja kraštinių skaičiavimų mazgus, kad išvengtų debesijos delsos ir apdorotų laikui jautrius duomenis vietiniu lygiu. Tai palaiko dirbtinio intelekto kokybės patikros sistemas, gebančias analizuoti daugiau nei 500 detalių per minutę su 99,97 % defektų atpažinimo tikslumu, tuo pačiu kasmet sumažindamos juostos plotį 12 000 JAV dolerių vienai gamybos linijai.
Kalbant apie hibridinę gamybą, esmė yra kombinuoti pridėjimo metodus su tradicine injekcine formavimo technologija, kad būtų galima įveikti tas varganas formos apribojimų kliūtis. Tikras žaidimo keitiklis čia? 3D spausdinami formos įdėklai, kurie leidžia gamintojams kur kas greičiau nei su standartiniu CNC apdirbimu gaminti sudėtingas dalis, tokius kaip konforminiai aušinimo kanalai. Pagal Jawstec duomenis praėjusiais metais, tai sutrumpina gamybos laiką nuo keturiasdešimties iki šešiasdešimties procentų. Šis metodas ypač vertingas todėl, kad įmonės gali greitai testuoti ir tobulinti savo projektus mažoms partijoms gaminant, tačiau vis dar išlaikydamos finansines naudas, būdingas tradicinėms formoms, didelėse serijose didinant gamybą.
Poreikis medicinos sektoriuje skatina mikroformavimo technologijų tobulėjimą, leidžiant gaminti subgraminius komponentus, tokius kaip mikrosagų masyvai ir mikroskaidulės grandynėlės. Vienos vyraujančios medicinos prietaisų gamintojos 2024 m. atlikto tyrimo duomenimis, hibridinė gamyba implantuojamiems jutikliams pasiekė ±5 mikronų tikslumą – tris kartus didesnį už atskirų procesų tikslumą.
Nors hibridinės metodikos siūlo išskirtinę dizaino lankstumą, jos turi kompromisų:
Naujosios tiesioginio metalo spausdinimo sistemos gali pagaminti pramoninio lygio aliuminio formos mažiau nei per 72 valandas – ši galimybė prognozuojama augant 22 % kasmet iki 2030 m. (AM Research 2024). Šie pasiekimai adityvinį gamybos būdą padeda paversti mastelio sprendimu liejimo formų projektavime, kai reikalingos sudėtingos geometrijos ar lokalios, pagal poreikį vykdomos gamybos.
Karštos naujienos2024-04-25
2024-03-06
2024-03-06
2024-03-06
2024-03-06
2024-08-09