Machine de découpe de feuilles d'estampage à chaud numérique : comment améliorer l'efficacité avec l'IoT ?

La machine de découpe numérique de feuilles d'estampage à chaud est modernisée grâce à la technologie de l'Internet des objets (IoT), une étape clé dans la transformation de l'Industrie 4.0 et l'amélioration de la compétitivité. L'IoT permet de transformer des machines et équipements indépendants en nœuds intelligents au sein du réseau, permettant une prise de décision basée sur les données et des opérations automatisées.

Voici une solution détaillée et une explication de l'Internet des objets pour améliorer l'efficacité des machines de découpe de feuilles d'estampage à chaud numériques :

Premièrement, les principaux points d’amélioration de l’efficacité

Les points faibles des machines de refendage traditionnelles sont : un processus de production opaque, une dépendance à l'expérience du maître d'œuvre, des temps d'arrêt prolongés, un contrôle qualité tardif et une faible efficacité de la planification et des modifications de commandes. La technologie IoT est la solution à ces problèmes.

Deuxièmement, le plan de mise en œuvre de l’Internet des objets

1. Acquisition de données et surveillance de l'état (couche de base)

• Capteur d'état de l'équipement : des capteurs de vibrations, de température et d'humidité sont installés sur la machine de refendage pour surveiller l'état de fonctionnement des composants clés tels que les broches et les porte-outils en temps réel afin d'éviter les pannes.

• Surveillance de l'énergie : Installez des compteurs intelligents pour surveiller la consommation d'énergie des appareils en temps réel. Alarme ou arrêt automatique lorsque la consommation d'énergie au repos est trop élevée pour économiser l'énergie.

• Système de reconnaissance visuelle : installez des caméras industrielles pour surveiller la planéité des bords de refente et les défauts de surface de la feuille (tels que les rayures et les bulles) en temps réel, remplaçant l'inspection oculaire humaine.

• Interface de données PLC/CNC : lisez directement les données du système de contrôle de l'équipement (tel que Siemens, Mitsubishi PLC) via la passerelle et obtenez les principaux paramètres de fonctionnement : tels que la vitesse actuelle, le réglage de la tension, le nombre de sorties, le code d'alarme, etc.

2. Transport réseau et plateforme cloud (couche de connectivité)

• Passerelle industrielle : les données collectées des capteurs et des API sont converties via la passerelle industrielle (par exemple, Modbus, Profibus vers MQTT, HTTP, etc.) et transmises en toute sécurité à la plate-forme cloud ou au serveur local.

• 5G/Wi-Fi 6 : utilise des réseaux à haut débit et à faible latence pour garantir une transmission stable de quantités massives de données, en particulier des flux d'images d'inspection visuelle, et prend en charge l'accès à distance sur les appareils mobiles.

3. Analyse de données et applications intelligentes (couche plate-forme)

Il s’agit du cerveau central qui améliore l’efficacité, généralement sous la forme d’un tableau de bord numérique.

• L'efficacité globale de l'équipement (OEE) est calculée en temps réel :

◦ Le système calcule et affiche automatiquement le taux de fonctionnement temporel (y a-t-il des temps d'arrêt inexpliqués ?), le taux de fonctionnement des performances (fonctionne-t-il à une vitesse optimale ?), le taux de produits qualifiés (quelle quantité de déchets ?)）. Les gestionnaires peuvent voir en un coup d'œil où se situe le goulot d'étranglement de l'efficacité.

• Maintenance prédictive :

◦ Le système établit un modèle de défaut en analysant les données historiques de vibrations et de température. Il peut émettre des alertes précoces avant l'usure des roulements et la passivation des outils à des points critiques, et générer automatiquement des ordres de maintenance pour planifier les interventions pendant les interruptions de production et éviter les temps d'arrêt imprévus.

• Optimisation des paramètres de processus et base de connaissances :

◦ L'IoT enregistre tous les paramètres de chaque tâche de production : type de matériau, largeur, tension, vitesse, angle de l'outil, etc., et est corrélé à la qualité du produit final (évaluée par le système de vision).

◦ Grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique, le système peut recommander les paramètres de découpe optimaux pour différentes feuilles, réduisant ainsi le gaspillage d'échantillons de réglage et permettant aux novices d'atteindre le niveau de maîtres.

• Traçabilité de la qualité et contrôle en boucle fermée :

◦ Chaque rouleau de produit fini découpé possède un identifiant unique, associé à son temps de production, ses paramètres, l'opérateur, l'image d'inspection qualité et d'autres informations. Les réclamations des clients peuvent être suivies rapidement et avec précision.

◦ Lorsque le système de vision détecte un écart de qualité, le système peut automatiquement renvoyer des informations au PLC pour affiner la tension ou la vitesse afin d'obtenir un contrôle de la qualité en boucle fermée.

4. Gestion et collaboration à distance (couche application)

• Surveillance par application mobile/Web : les gestionnaires et les ingénieurs techniques peuvent visualiser l'état des machines de refendage partout dans le monde en temps réel, recevoir des notifications d'alarme et diagnostiquer les problèmes à distance sur leurs téléphones portables ou tablettes, améliorant ainsi considérablement la vitesse de réponse.

• Ordres de travail numériques : les ordres de travail de production peuvent être directement émis sur l'écran IHM (interface homme-machine) de la machine de refendage, éliminant ainsi le besoin pour les opérateurs de vérifier les ordres de travail papier dans les deux sens, réduisant ainsi le temps de changement de commande et les erreurs humaines.

Collaboration dans la chaîne d'approvisionnement : les plateformes IoT peuvent être connectées aux progiciels de gestion intégrés (ERP) et aux systèmes d'exécution de production (MES). Une fois la découpe terminée, les données d'inventaire sont automatiquement mises à jour et le processus automatique de passation et d'expédition des commandes peut être déclenché.

Troisièmement, des améliorations spécifiques de l’efficacité

1. Temps d’arrêt réduits :

◦ La maintenance prédictive réduit les pannes soudaines de plus de 70 %.

◦ Diagnostic à distance pour résoudre rapidement les bugs du programme et réduire le temps d'attente du support technique.

2. Augmentation de la vitesse de production (OEE) :

◦ Optimiser les recommandations de paramètres pour réduire le temps de réglage et raccourcir les cycles de production.

◦ La surveillance en temps réel évite les ralentissements forcés dus à des problèmes mineurs non détectés.

3. Réduction des déchets de matériaux :

◦ L'inspection visuelle de la qualité réalise une inspection complète en ligne à 100 %, détecte les défauts à temps et réduit les déchets et le gaspillage de matériaux.

◦ Le contrôle précis des paramètres réduit le gaspillage lors de la mise en service des échantillons et des inspections du premier article.

4. Optimiser les ressources humaines :

◦ Un employé peut s'occuper de plusieurs machines de découpe IoT en même temps, et le système alertera automatiquement la station qui nécessite une intervention.

◦ Réduisez la dépendance excessive à l’expérience de l’opérateur et donnez aux nouveaux arrivants une base de connaissances.

5. Prise de décision basée sur les données :

◦ Calculez avec précision le coût réel de chaque commande (y compris la consommation d’énergie, la perte de matériel, les heures de travail).

◦ Fournir des données précises pour l’investissement dans de nouveaux équipements et le retrait des anciens équipements.

résumé

L'application de la technologie IoT aux machines de découpe de feuilles d'estampage à chaud numériques vise à transformer une production « axée sur l'expérience » en une production intelligente « axée sur les données ». Il ne s'agit pas d'une simple mise en réseau ; grâce à la collecte, à l'analyse et à l'application des données, elle crée un écosystème d'optimisation continue, de gestion transparente et efficace, collaboratif, et permet ainsi d'améliorer globalement l'efficacité de la production, la qualité des produits et les bénéfices économiques. Pour la production de matériaux à haute valeur ajoutée tels que les feuilles d'estampage à chaud, les avantages liés à la réduction des déchets et à l'amélioration de la qualité seront bien supérieurs à l'investissement initial dans les systèmes IoT.