Mise à niveau intelligente de la machine de découpe de film : comment la technologie IoT améliore-t-elle l'efficacité de la découpe ?

La modernisation intelligente des machines de découpe de films est un exemple typique de la progression de l'industrie manufacturière vers l'« Industrie 4.0 ». L'Internet des objets (IoT), en tant que technologie clé, révolutionne le modèle de production de découpe de films.

Ci-dessous, je vais expliquer comment la technologie IoT peut permettre à plusieurs dimensions d'améliorer considérablement l'efficacité de la découpe de films.

1. Points faibles des machines de refendage traditionnelles (contexte des mises à niveau)

Avant d'aborder la manière dont l'IoT nous permet de nous affirmer, commençons par comprendre les goulots d'étranglement en matière d'efficacité des machines de refendage traditionnelles :

1. L'efficacité de la production dépend des maîtres : les paramètres de base tels que le réglage de la position de l'outil et le contrôle de la tension dépendent fortement de l'expérience de l'opérateur, ce qui rend leur standardisation et leur réplication difficiles.

2. Temps d'arrêt longs : le processus de modification des commandes, de changement des matériaux, de débogage des paramètres et de dépannage de l'équipement prend beaucoup de temps et le temps de production effectif est comprimé.

3. Retard d'inspection de la qualité : les tests hors ligne courants (échantillonnage et inspection post-production) ne peuvent pas détecter les problèmes en temps réel, ce qui entraîne la découverte d'un grand nombre de déchets après leur génération.

4. Manque d’enregistrement et d’analyse des données : les données de production reposent sur un enregistrement manuel, qui est fragmenté et sujet aux erreurs, ce qui rend difficile la réalisation d’analyses systématiques pour optimiser le processus.

5. Déconnexion entre la planification et l'exécution : une fois le plan de production émis, l'exécution sur site (comme l'avancement et les pertes) ne peut pas être restituée en temps réel, ce qui entraîne des angles morts de gestion.

6. Difficulté de la maintenance préventive : La maintenance des équipements est généralement basée sur une maintenance à durée fixe ou post-événement, qui ne peut pas être prévenue avant que des pannes ne surviennent, et les temps d'arrêt imprévus sont fréquents.

2. Comment la technologie de l’Internet des objets (IoT) permet-elle une efficacité de découpe ?

Au cœur de l'IoT se trouve la notion de « connecté, de données et d'intelligence ». L'installation de capteurs, de passerelles intelligentes et de dispositifs d'informatique de pointe sur la machine de refendage permet de la connecter au réseau pour une perception complète, une transmission en temps réel et une analyse intelligente de l'état des équipements, du processus de production et de ses paramètres.

1. Optimisation et transparence du processus de production

• Surveillance en temps réel et exploitation et maintenance à distance : la plate-forme IoT peut afficher l'état de fonctionnement de la machine de refendage en temps réel (fonctionnement, temps d'arrêt, panne), la vitesse actuelle, la production prévue, la production terminée, etc. Les gestionnaires peuvent surveiller à distance plusieurs appareils sur des téléphones portables ou des ordinateurs sans avoir à être physiquement présents, ce qui améliore considérablement l'efficacité de la gestion et la vitesse de réponse aux anomalies.

Distribution et optimisation des paramètres de processus en un clic : pour des films de différents matériaux (BOPP, PET, CPP, feuille d'aluminium, etc.) et spécifications, les paramètres de processus optimaux (tension, pression, vitesse, etc.) peuvent être stockés dans le cloud sous forme de « recettes ». Lors d'une modification de commande, la recette correspondante est simplement appelée et les paramètres peuvent être automatiquement envoyés à la machine de refendage, ce qui réduit considérablement le temps de débogage et la dépendance à l'opérateur, et garantit la cohérence du processus.

Analyse précise du TRS (taux de rendement global des équipements) : les systèmes IoT collectent et calculent automatiquement les trois principaux éléments du TRS : le taux de disponibilité (statistiques sur les temps d'arrêt), le taux de performance (vitesse réelle vs vitesse théorique) et le taux de rendement. Grâce à un tableau de bord intuitif, la cause profonde de la perte d'efficacité peut être localisée avec précision (est-ce trop long pour modifier les commandes ? Trop lent ? Trop de rebuts ?), afin d'apporter des améliorations ciblées.

2. Maintenance prédictive de l'état de santé des équipements

• Surveillance de l'état : des capteurs de vibrations, de température et de pression sont installés dans les pièces clés (telles que les broches, les roulements, les moteurs et les circuits d'air) pour surveiller leur état de santé en temps réel.

• Avertissement d'anomalie et maintenance prédictive : En analysant les tendances historiques des données de capteurs et des modèles d'apprentissage automatique, le système peut fournir une alerte précoce en cas de détérioration mineure des performances de l'équipement (par exemple, « Valeur de vibration anormalement élevée du roulement n° X, durée de vie restante estimée à XX heures »). Cela permet aux équipes de maintenance de passer de la « post-réparation » à la « maintenance prédictive », en utilisant les temps d'arrêt planifiés pour effectuer la maintenance avant les pannes, évitant ainsi les dommages catastrophiques et les temps d'arrêt imprévus, et garantissant la continuité et l'efficacité de la production.

3. Mise à niveau de la gestion de la qualité

• Intégration de l'inspection qualité en ligne : connectez les systèmes d'inspection visuelle en ligne existants (caméras CCD) ou les caméras linéaires aux réseaux IoT. Les informations sur les défauts détectés par le système d'inspection (rayures, points de cristal, stries, etc.) ne sont plus des données isolées, mais peuvent être corrélées aux paramètres actuels de l'équipement (tension, vitesse, etc.).

Analyse des causes profondes (RCA) : Lorsque le système détecte une augmentation soudaine du taux de défauts sur une période donnée, il peut immédiatement remonter aux paramètres de l'équipement à ce moment-là. Il peut s'avérer que cela soit dû à une tension fluctuante ou à une vitesse trop élevée, ce qui permet d'identifier rapidement la source du problème et de guider l'opérateur vers les ajustements nécessaires pour réduire la production de rebuts.

Traçabilité de l'ensemble du processus : Le rouleau maître et le rouleau refendu peuvent être identifiés de manière unique après chaque refendage. Tous les paramètres, données qualité, opérateurs et autres informations du processus de production sont enregistrés et corrélés. Lorsque les clients signalent des problèmes de qualité, ils peuvent être rapidement reliés aux lots de production, voire à des périodes d'équipement spécifiques, ce qui permet une traçabilité et une amélioration précises de la qualité.

4. Gestion de l'énergie et des ressources

• Suivi de la consommation énergétique : Installation de compteurs intelligents pour surveiller la consommation énergétique de la machine de refendage en temps réel. Le système peut analyser les différences de consommation énergétique selon les vitesses de production et les spécifications des produits, et fournir des données pour la conservation et la réduction de la consommation d'énergie, par exemple en sélectionnant la vitesse de production offrant le meilleur rendement énergétique, dans un souci de qualité.

Gestion du matériel et des outils : Suivi de la consommation de matières premières et de la durée de vie des outils grâce à des systèmes IoT. Lorsque les matières premières sont sur le point d'être épuisées ou que les outils atteignent leur durée de vie, le système peut automatiquement rappeler à l'entrepôt ou à l'administrateur de préparer les matériaux ou de changer les outils afin d'éviter les interruptions de production.

3. L'amélioration de l'efficacité après l'autonomisation

En résumé, l’autonomisation de la technologie IoT se reflète en fin de compte dans les indicateurs d’efficacité clés suivants :

1. Améliorer l'OEE : en réduisant les temps d'arrêt (changements de commande, pannes), en améliorant la stabilité de la vitesse de production et en améliorant le rendement du produit, l'OEE peut être directement amélioré, généralement de 10 à 20 %, voire plus.

2. Réduire les pertes globales : réduire les déchets de débogage, réduire une grande quantité de déchets causés par des anomalies qui ne sont pas détectées à temps et améliorer directement le taux d'utilisation des matières premières.

3. Délais réduits : processus de production plus fluides, moins de pannes et planification plus précise, réduisant le délai global entre la commande et la livraison.

4. Dépendance réduite à l’expérience du personnel : les connaissances sont déposées dans des « recettes » et des systèmes, réduisant ainsi le risque de rotation du personnel et le coût d’apprentissage des nouveaux employés.

5. Réaliser une prise de décision scientifique basée sur les données : les gestionnaires ne prennent plus de décisions basées sur des sentiments, mais analysent et optimisent en fonction de données réelles, complètes et en temps réel fournies par le système.

conclusion

L'autonomisation des machines de découpe de films grâce à l'Internet des objets va bien au-delà de la simple mise en réseau. Il s'agit d'une transformation profonde, passant d'une approche axée sur l'expérience à une approche axée sur les données. L'interconnexion complète des équipements, des processus, du personnel et des systèmes de gestion permet de créer un système de production intelligent, transparent, prévisible et optimisé, permettant ainsi d'améliorer globalement l'efficacité, la qualité et les avantages économiques de la découpe. Pour les entreprises de traitement de films, cet investissement est devenu essentiel pour maintenir leur compétitivité face à une concurrence féroce.