전통적인 압출 생산 라인에 어떤 효율성 병목 현상이 존재합니까?
효율성 병목 현상 고무/실리카 압출 생산 라인 주로 세 가지 측면에 집중되어 있습니다. 먼저, 매개 변수 제어 정확도가 충분하지 않습니다. 전통적인 제어 시스템은 온도, 압력 및 압출 속도에 대한 반응이 느려서 제품 크기 변동을 쉽게 이끌어 낼 수 있으며 자주 셧다운 및 조정이 필요하며 생산 효율이 줄어 듭니다. 둘째, 스크랩 속도는 비교적 높습니다. 원자재의 고르지 않은 가보 화 및 불안정한 곰팡이 압력과 같은 문제로 인해 제품 표면 거칠기 및 과도한 단면 치수와 같은 결함이 종종 발생하여 원료 손실이 증가합니다. 셋째, 자동화 정도는 낮으며 데이터 수집은 수동 기록에 의존하며 생산 상태를 실시간으로 모니터링하는 것은 불가능합니다. 적시에 비정상적인 상황이 발견되어 배치 품질 문제가 쉽게 발생할 수 있으며 수동 조정 매개 변수의 정확도는 보장하기가 어렵습니다.
효율성 병목 현상을 통해 어떤 기술 업그레이드가 깨질 수 있습니까?
지능형 제어 및 시스템 최적화 기술을 사용하면 압출 생산 라인의 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 핵심 업그레이드는 다중 매개 변수 협업 제어 시스템을 구축하는 것인데, 이는 고성능 PLC (CPU 처리 속도 ≥20MHz) 및 고정밀 센서 네트워크 (정확도 ≤0.1%)를 통해 생산의 파라미터 변동에 신속하게 응답 할 수 있습니다. 온도 히스테리시스 문제에 대한 응답으로, 피드 포워드 피드백 복합 제어 전략을 채택하여 온도 변화를 미리 예측하고 원료의 균일 한 가소징을 보장하기 위해 조정할 수 있습니다. 또한 실시간 데이터 분석 및 자동 조정 시스템의 도입은 자체 학습 알고리즘을 통해 매개 변수를 지속적으로 최적화하고 수동 중재를 줄이며 장비 고장 또는 매개 변수 편차를 즉시 감지하고 처리하기 위해 비정상적인 경고 메커니즘을 설정할 수 있습니다.
일일 작동에서 최적화 된 효율성을 유지하는 방법은 무엇입니까?
최적화 된 생산 라인은 과학적 운영 및 유지 보수를 통해 효율적으로 유지해야합니다. 첫 번째는 일반 장비 교정이며 센서, 압력 게이지, 온도 컨트롤러와 같은 주요 구성 요소는 매달 감지 데이터의 정확성을 보장하기 위해 매달 교정됩니다. 이것은 매개 변수 제어 정확도의 기초입니다. 두 번째는 원료 전처리의 제어입니다. 원료는 수분과 불순물을 제거하고 원료 문제로 인한 압출 불안정성을 피하기 위해 건조 및 스크리닝해야합니다. 또한 장비 유지 보수 원장, 정기적으로 깨끗한 나사, 금형 및 기타 구성 요소를 설정하고 변속기 시스템의 윤활 상태를 확인하고 장비 마모로 인한 성능 저하를 방지해야합니다. 동시에, 운영자는 지능형 시스템의 운영 논리에 익숙하고 데이터 피드백을 정확하게 해석하며 시스템과 협력하여 정확한 규제를 수행해야합니다.
