स्वचालित मोल्डिंग

उच्च गुणवत्ता, कम अपशिष्ट, अधिकतम अपटाइम और न्यूनतम लागत के दीर्घकालिक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए फाउंड्रीज़ तेज़ी से डेटा-संचालित प्रक्रिया स्वचालन को अपना रही हैं। ढलाई और ढलाई प्रक्रियाओं (सीमलेस कास्टिंग) का पूर्णतः एकीकृत डिजिटल समन्वय उन फाउंड्रीज़ के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जो जस्ट-इन-टाइम उत्पादन, कम चक्र समय और अधिक बार मॉडल परिवर्तन की चुनौतियों का सामना कर रही हैं। स्वचालित ढलाई और ढलाई प्रणालियों के साथ, जो एक-दूसरे से सहज रूप से जुड़ी होती हैं, ढलाई प्रक्रिया तेज़ हो जाती है और उच्च गुणवत्ता वाले पुर्जे अधिक सुसंगत रूप से उत्पादित होते हैं। स्वचालित ढलाई प्रक्रिया में ढलाई के तापमान की निगरानी के साथ-साथ टीकाकरण सामग्री डालना और प्रत्येक साँचे की जाँच करना शामिल है। इससे प्रत्येक ढलाई की गुणवत्ता में सुधार होता है और स्क्रैप दर कम होती है। यह व्यापक स्वचालन वर्षों के विशेषज्ञ अनुभव वाले ऑपरेटरों की आवश्यकता को भी कम करता है। कुल मिलाकर कम श्रमिकों के शामिल होने से संचालन भी सुरक्षित हो जाता है। यह दृष्टिकोण भविष्य का दृष्टिकोण नहीं है; यह अभी हो रहा है। फाउंड्री स्वचालन और रोबोटिक्स, डेटा संग्रह और विश्लेषण जैसे उपकरण दशकों में विकसित हुए हैं, लेकिन हाल ही में किफायती उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और उन्नत उद्योग 4.0 नेटवर्क वाले सेंसर और संगत नियंत्रण प्रणालियों के विकास के साथ प्रगति में तेजी आई है। समाधान और साझेदार अब फाउंड्रीज़ को अधिक महत्वाकांक्षी परियोजनाओं का समर्थन करने के लिए एक मज़बूत, बुद्धिमान बुनियादी ढाँचा बनाने में सक्षम बनाते हैं, जिससे उनके प्रयासों में समन्वय स्थापित करने के लिए कई पूर्व स्वतंत्र उप-प्रक्रियाएँ एक साथ आ जाती हैं। इन स्वचालित, एकीकृत प्रणालियों द्वारा एकत्रित प्रक्रिया डेटा का भंडारण और विश्लेषण, डेटा-संचालित निरंतर सुधार के एक सकारात्मक चक्र का द्वार भी खोलता है। फाउंड्रीज़ ऐतिहासिक डेटा की जाँच करके प्रक्रिया मापदंडों को एकत्रित और विश्लेषित कर सकती हैं ताकि उनके और प्रक्रिया परिणामों के बीच संबंध स्थापित किया जा सके। स्वचालित प्रक्रिया तब एक पारदर्शी वातावरण प्रदान करती है जिसमें विश्लेषण द्वारा पहचाने गए किसी भी सुधार का गहन और शीघ्रता से परीक्षण, सत्यापन और, जहाँ संभव हो, कार्यान्वयन किया जा सकता है।
निर्बाध ढलाई की चुनौतियाँ: जस्ट-इन-टाइम उत्पादन की प्रवृत्ति के कारण, DISAMATIC® मोल्डिंग लाइनों का उपयोग करने वाले ग्राहकों को अक्सर छोटे बैचों के बीच बार-बार मॉडल बदलने पड़ते हैं। DISA के स्वचालित पाउडर परिवर्तक (APC) या त्वरित पाउडर परिवर्तक (QPC) जैसे उपकरणों का उपयोग करके, टेम्पलेट्स को केवल एक मिनट में बदला जा सकता है। जैसे-जैसे पैटर्न में तेज़ गति से बदलाव होते हैं, प्रक्रिया में बाधा डालने की ओर स्थानांतरित हो जाती है—पैटर्न बदलने के बाद डालने के लिए टंडिश को मैन्युअल रूप से हिलाने में लगने वाला समय। कास्टिंग प्रक्रिया के इस चरण को बेहतर बनाने का सबसे अच्छा तरीका निर्बाध ढलाई है। हालाँकि ढलाई अक्सर पहले से ही आंशिक रूप से स्वचालित होती है, पूर्ण स्वचालन के लिए मोल्डिंग लाइन और भरने वाले उपकरणों की नियंत्रण प्रणालियों के निर्बाध एकीकरण की आवश्यकता होती है ताकि वे सभी संभावित परिचालन स्थितियों में पूरी तरह से समकालिक रूप से काम करें। इसे विश्वसनीय रूप से प्राप्त करने के लिए, डालने वाली इकाई को ठीक से पता होना चाहिए कि अगला साँचा कहाँ डालना सुरक्षित है और यदि आवश्यक हो, तो भरने वाली इकाई की स्थिति को समायोजित करें। एक ही साँचे की स्थिर उत्पादन प्रक्रिया में कुशल स्वचालित भराई प्राप्त करना उतना मुश्किल नहीं है। हर बार जब एक नया साँचा बनाया जाता है, तो साँचा स्तंभ समान दूरी (साँचे की मोटाई) पर चलता है। इस प्रकार, भरने वाली इकाई उसी स्थिति में बनी रह सकती है, उत्पादन लाइन बंद होने के बाद अगले खाली साँचे को भरने के लिए तैयार। रेत की संपीडनशीलता में परिवर्तन के कारण साँचे की मोटाई में होने वाले परिवर्तनों की भरपाई के लिए केवल डालने की स्थिति में मामूली समायोजन की आवश्यकता होती है। इन सूक्ष्म समायोजनों की आवश्यकता हाल ही में नई मोल्डिंग लाइन सुविधाओं के कारण और भी कम हो गई है, जो निरंतर उत्पादन के दौरान डालने की स्थिति को अधिक स्थिर बनाए रखने की अनुमति देती हैं। प्रत्येक डालने के पूरा होने के बाद, मोल्डिंग लाइन एक स्ट्रोक फिर से चलती है, जिससे अगला खाली साँचा अपनी जगह पर आ जाता है ताकि अगला डालना शुरू हो सके। ऐसा करते समय, भरने वाले उपकरण को फिर से भरा जा सकता है। मॉडल बदलते समय, साँचे की मोटाई बदल सकती है, जिसके लिए जटिल स्वचालन की आवश्यकता होती है। क्षैतिज सैंडबॉक्स प्रक्रिया के विपरीत, जहाँ सैंडबॉक्स की ऊँचाई निश्चित होती है, ऊर्ध्वाधर DISAMATIC® प्रक्रिया साँचे की मोटाई को मॉडलों के प्रत्येक सेट के लिए आवश्यक सटीक मोटाई के अनुसार समायोजित कर सकती है ताकि रेत और लोहे का अनुपात स्थिर रहे और मॉडल की ऊँचाई का ध्यान रखा जा सके। यह इष्टतम कास्टिंग गुणवत्ता और संसाधन उपयोग सुनिश्चित करने का एक प्रमुख लाभ है, लेकिन साँचे की बदलती मोटाई स्वचालित कास्टिंग नियंत्रण को और अधिक चुनौतीपूर्ण बना देती है। मॉडल बदलने के बाद, DISAMATIC® मशीन उसी मोटाई के साँचों का अगला बैच बनाना शुरू कर देती है, लेकिन लाइन पर मौजूद फिलिंग मशीन पिछले मॉडल के साँचों को भरती रहती है, जिनकी साँचे की मोटाई अलग हो सकती है। इससे निपटने के लिए, मोल्डिंग लाइन और फिलिंग प्लांट को एक समन्वित प्रणाली के रूप में निर्बाध रूप से काम करना चाहिए, एक मोटाई के साँचे तैयार करने चाहिए और दूसरी मोटाई के साँचे को सुरक्षित रूप से डालना चाहिए। पैटर्न बदलने के बाद निर्बाध ढलाई। पैटर्न बदलने के बाद, मोल्डिंग मशीनों के बीच बचे हुए साँचे की मोटाई समान रहती है। पिछले मॉडल से बनी पोरिंग यूनिट समान रहती है, लेकिन चूँकि मोल्डिंग मशीन से निकलने वाला नया साँचा मोटा या पतला हो सकता है, इसलिए पूरी स्ट्रिंग प्रत्येक चक्र में अलग-अलग दूरी पर आगे बढ़ सकती है - नए साँचे की मोटाई तक। इसका मतलब है कि मोल्डिंग मशीन के प्रत्येक स्ट्रोक के साथ, निर्बाध ढलाई प्रणाली को अगली ढलाई की तैयारी में ढलाई की स्थिति को समायोजित करना होगा। साँचों के पिछले बैच के ढलाई के बाद, साँचे की मोटाई फिर से स्थिर हो जाती है और स्थिर उत्पादन फिर से शुरू हो जाता है। उदाहरण के लिए, यदि नया साँचा 150 मिमी मोटा है, न कि 200 मिमी मोटा साँचा, जो पहले डाला जा रहा था, तो सही डालने की स्थिति में रखने के लिए, ढलाई उपकरण को मोल्डिंग मशीन के प्रत्येक स्ट्रोक के साथ मोल्डिंग मशीन की ओर 50 मिमी पीछे हटना होगा। साँचे के स्तंभ के रुकने पर ढलाई संयंत्र को डालने के लिए तैयार होने के लिए, भरण संयंत्र नियंत्रक को यह ठीक से पता होना चाहिए कि वह किस साँचे में डालेगा और वह डालने वाले क्षेत्र में कब और कहाँ पहुँचेगा। एक नए मॉडल का उपयोग करते हुए जो पतले साँचे बनाते समय मोटे साँचे बनाता है, सिस्टम को एक चक्र में दो साँचे ढालने में सक्षम होना चाहिए। उदाहरण के लिए, 400 मिमी व्यास का साँचा बनाते समय और 200 मिमी व्यास का साँचा डालते समय, प्रत्येक साँचे के लिए ढलाई उपकरण को मोल्डिंग मशीन से 200 मिमी दूर होना चाहिए। किसी बिंदु पर 400 मिमी का स्ट्रोक दो खाली 200 मिमी व्यास के साँचों को संभावित डालने वाले क्षेत्र से बाहर धकेल देगा। इस स्थिति में, मोल्डिंग मशीन को अगले स्ट्रोक पर जाने से पहले तब तक प्रतीक्षा करनी होगी जब तक कि भरण उपकरण दो 200 मिमी साँचों में डालना समाप्त न कर दे। या, पतले साँचे बनाते समय, डालने वाले को मोटे साँचे डालते समय चक्र में डालने की प्रक्रिया को पूरी तरह छोड़ने में सक्षम होना चाहिए। उदाहरण के लिए, 200 मिमी व्यास का साँचा बनाते समय और 400 मिमी व्यास का साँचा डालते समय, डालने वाले क्षेत्र में एक नया 400 मिमी व्यास का साँचा रखने का अर्थ है कि 200 मिमी व्यास के दो साँचे बनाने होंगे। ऊपर वर्णित अनुसार, परेशानी मुक्त स्वचालित डालने के लिए एक एकीकृत मोल्डिंग और डालने की प्रणाली के लिए आवश्यक ट्रैकिंग, गणना और डेटा विनिमय ने अतीत में कई उपकरण आपूर्तिकर्ताओं के लिए चुनौतियाँ पेश की हैं। लेकिन आधुनिक मशीनों, डिजिटल प्रणालियों और सर्वोत्तम प्रथाओं की बदौलत, न्यूनतम सेटअप के साथ निर्बाध डालने का कार्य जल्दी से प्राप्त किया जा सकता है (और किया गया है)। मुख्य आवश्यकता प्रक्रिया का कुछ प्रकार का "लेखा" रखना है, जो वास्तविक समय में प्रत्येक साँचे के स्थान के बारे में जानकारी प्रदान करता है। DISA का Monitizer®|CIM (कंप्यूटर इंटीग्रेटेड मॉड्यूल) सिस्टम बनाए गए प्रत्येक साँचे को रिकॉर्ड करके और उत्पादन लाइन के माध्यम से उसकी गति को ट्रैक करके इस लक्ष्य को प्राप्त करता है। एक प्रक्रिया टाइमर के रूप में, यह समय-मुद्रित डेटा धाराओं की एक श्रृंखला उत्पन्न करता है जो उत्पादन लाइन पर प्रत्येक साँचे और उसके नोजल की स्थिति की गणना हर सेकंड करती है। यदि आवश्यक हो, तो यह सटीक समन्वय प्राप्त करने के लिए फिलिंग प्लांट नियंत्रण प्रणाली और अन्य प्रणालियों के साथ वास्तविक समय में डेटा का आदान-प्रदान करता है। DISA प्रणाली CIM डेटाबेस से प्रत्येक साँचे के लिए महत्वपूर्ण डेटा, जैसे साँचे की मोटाई और डाला जा सकता है/नहीं डाला जा सकता, निकालती है और उसे फिलिंग प्लांट नियंत्रण प्रणाली को भेजती है। इस सटीक डेटा (साँचे के एक्सट्रूडेड होने के बाद उत्पन्न) का उपयोग करके, पाउरर साँचे के आने से पहले पाउरिंग असेंबली को सही स्थिति में ले जा सकता है, और फिर साँचे के चलते रहने पर स्टॉपर रॉड को खोलना शुरू कर सकता है। साँचा पाउरिंग प्लांट से आयरन प्राप्त करने के लिए समय पर पहुँच जाता है। यह आदर्श समय महत्वपूर्ण है, अर्थात पिघला हुआ पदार्थ पाउरिंग कप तक सटीक रूप से पहुँचता है। पाउरिंग समय उत्पादकता में एक सामान्य बाधा है, और पाउरिंग की शुरुआत का सही समय निर्धारित करके, चक्र समय को सेकंड के कई दसवें हिस्से तक कम किया जा सकता है। DISA मोल्डिंग सिस्टम, मोल्डिंग मशीन से प्रासंगिक डेटा, जैसे कि वर्तमान मोल्ड का आकार और इंजेक्शन दबाव, और साथ ही व्यापक प्रक्रिया डेटा, जैसे कि रेत की संपीडनशीलता, Monitizer®|CIM को स्थानांतरित करता है। बदले में, Monitizer®|CIM, फिलिंग प्लांट से प्रत्येक मोल्ड के लिए गुणवत्ता-महत्वपूर्ण पैरामीटर प्राप्त करता है और संग्रहीत करता है, जैसे कि डालने का तापमान, डालने का समय, और डालने और इनोक्यूलेशन प्रक्रियाओं की सफलता। इससे शेकिंग सिस्टम में मिश्रण करने से पहले अलग-अलग मोल्ड्स को खराब के रूप में चिह्नित और अलग किया जा सकता है। मोल्डिंग मशीनों, मोल्डिंग लाइनों और कास्टिंग को स्वचालित करने के अलावा, Monitizer®|CIM अधिग्रहण, भंडारण, रिपोर्टिंग और विश्लेषण के लिए एक उद्योग 4.0-अनुरूप ढाँचा प्रदान करता है। फाउंड्री प्रबंधन विस्तृत रिपोर्ट देख सकता है और गुणवत्ता संबंधी समस्याओं का पता लगाने और संभावित सुधारों को आगे बढ़ाने के लिए डेटा का गहन अध्ययन कर सकता है। ऑर्ट्रेंडर का निर्बाध कास्टिंग अनुभव ऑर्ट्रेंडर आइज़ेनहुट्टे जर्मनी में एक पारिवारिक स्वामित्व वाली फाउंड्री है जो ऑटोमोटिव घटकों, भारी-भरकम लकड़ी के स्टोव और बुनियादी ढाँचे, और सामान्य मशीनरी भागों के लिए मध्यम-मात्रा, उच्च-गुणवत्ता वाली लौह ढलाई के उत्पादन में विशेषज्ञता रखती है। फाउंड्री ग्रे आयरन, डक्टाइल आयरन और कॉम्पैक्टेड ग्रेफाइट आयरन का उत्पादन करती है और प्रति वर्ष लगभग 27,000 टन उच्च-गुणवत्ता वाली कास्टिंग का उत्पादन करती है, जो सप्ताह में पाँच दिन दो शिफ्टों में संचालित होती है। ऑर्ट्रेंडर चार 6-टन इंडक्शन मेल्टिंग फर्नेस और तीन DISA मोल्डिंग लाइनें संचालित करता है, जो प्रतिदिन लगभग 100 टन कास्टिंग का उत्पादन करती हैं। इसमें एक घंटे का छोटा उत्पादन रन शामिल है, जो कभी-कभी महत्वपूर्ण ग्राहकों के लिए कम होता है, इसलिए टेम्पलेट को बार-बार बदलना पड़ता है। गुणवत्ता और दक्षता को अनुकूलित करने के लिए, सीईओ बर्न्ड एच. विलियम्स-बुक ने स्वचालन और एनालिटिक्स को लागू करने में महत्वपूर्ण संसाधनों का निवेश किया है। पहला कदम आयरन मेल्टिंग और डोज़िंग प्रक्रिया को स्वचालित करना था, जिसमें नवीनतम पोरटेक सिस्टम का उपयोग करके तीन मौजूदा कास्टिंग फर्नेस को अपग्रेड किया गया, जिसमें 3D लेजर तकनीक, इनक्यूबेशन और तापमान नियंत्रण शामिल है। फर्नेस, मोल्डिंग और कास्टिंग लाइनें अब डिजिटल रूप से नियंत्रित और सिंक्रोनाइज़्ड हैं, जो लगभग पूरी तरह से स्वचालित रूप से संचालित होती हैं। जब मोल्डिंग मशीन मॉडल बदलती है, तो पोरटेक पोर कंट्रोलर नए मोल्ड आयामों के लिए DISA Monitizer®|CIM सिस्टम से पूछताछ करता है। DISA डेटा के आधार पर, पोर कंट्रोलर गणना करता है कि प्रत्येक पोर के लिए पोर नोड को कहाँ रखा जाए। यह ठीक-ठीक जानता है कि पहला नया साँचा फिलिंग प्लांट में कब पहुँचता है और स्वचालित रूप से नए पोरिंग क्रम पर स्विच कर देता है। यदि जिग किसी भी समय अपने स्ट्रोक के अंत तक पहुँच जाता है, तो DISAMATIC® मशीन रुक जाती है और जिग स्वचालित रूप से वापस आ जाता है। जब पहला नया साँचा मशीन से निकाला जाता है, तो ऑपरेटर को सूचित किया जाता है ताकि वह देख सके कि यह सही स्थिति में है। निर्बाध ढलाई के लाभ पारंपरिक हस्त ढलाई प्रक्रियाएँ या कम जटिल स्वचालित प्रणालियाँ मॉडल परिवर्तन के दौरान उत्पादन समय की हानि का कारण बन सकती हैं, जो मोल्डिंग मशीन पर तेज़ी से साँचा परिवर्तन के साथ भी अपरिहार्य है। पाउरर और पोर मोल्ड्स को मैन्युअल रूप से रीसेट करना धीमा है, इसके लिए अधिक ऑपरेटरों की आवश्यकता होती है, और फ्लेयर जैसी त्रुटियों की संभावना होती है। ऑर्ट्रेंडर ने पाया कि हाथ से बोतल भरते समय, उनके कर्मचारी अंततः थक जाते थे, एकाग्रता खो देते थे, और गलतियाँ करते थे, जैसे कि काम में ढिलाई बरतना। मोल्डिंग और पोरिंग का निर्बाध एकीकरण अपशिष्ट और डाउनटाइम को कम करते हुए तेज़, अधिक सुसंगत और उच्च-गुणवत्ता वाली प्रक्रियाओं को सक्षम बनाता है। ऑर्ट्रेंडर के साथ, स्वचालित फिलिंग अब मॉडल बदलते समय फिलिंग यूनिट की स्थिति को समायोजित करने में लगने वाले तीन मिनट को समाप्त कर देती है। श्री विलियम्स-बुक ने बताया कि पूरी रूपांतरण प्रक्रिया में पहले 4.5 मिनट लगते थे। आज दो मिनट से भी कम समय लगता है। प्रति शिफ्ट 8 से 12 मॉडल बदलकर, ऑर्ट्रेंडर के कर्मचारी अब प्रति शिफ्ट लगभग 30 मिनट खर्च करते हैं, जो पहले की तुलना में आधा है। अधिक स्थिरता और प्रक्रियाओं को निरंतर अनुकूलित करने की क्षमता के माध्यम से गुणवत्ता में सुधार होता है। ऑर्ट्रेंडर ने सीमलेस कास्टिंग शुरू करके अपशिष्ट को लगभग 20% कम कर दिया है। मॉडल बदलते समय डाउनटाइम कम करने के अलावा, पूरी मोल्डिंग और पोरिंग लाइन के लिए पहले के तीन के बजाय केवल दो लोगों की आवश्यकता होती है। कुछ शिफ्टों में, तीन लोग दो पूरी उत्पादन लाइनों का संचालन कर सकते हैं। निगरानी ही लगभग एकमात्र काम है जो ये कर्मचारी करते हैं: अगले मॉडल का चयन करने, रेत मिश्रण का प्रबंधन करने और पिघले हुए पदार्थ को ले जाने के अलावा, उनके पास बहुत कम मैन्युअल कार्य होते हैं। एक अन्य लाभ यह है कि अनुभवी कर्मचारियों की आवश्यकता कम हो जाती है, जो मिलना मुश्किल है। हालाँकि स्वचालन के लिए कुछ ऑपरेटर प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है, यह लोगों को महत्वपूर्ण प्रक्रिया जानकारी प्रदान करता है जो उन्हें सही निर्णय लेने के लिए आवश्यक होती है। भविष्य में, मशीनें सभी निर्णय ले सकती हैं। सीमलेस कास्टिंग से डेटा लाभ: किसी प्रक्रिया को बेहतर बनाने की कोशिश करते समय, फाउंड्री अक्सर कहती हैं, "हम एक ही काम एक ही तरीके से करते हैं, लेकिन अलग-अलग परिणामों के साथ।" इसलिए वे 10 सेकंड के लिए एक ही तापमान और स्तर पर कास्टिंग करते हैं, लेकिन कुछ कास्टिंग अच्छी होती हैं और कुछ खराब। स्वचालित सेंसर लगाकर, प्रत्येक प्रक्रिया पैरामीटर पर समय-मुद्रित डेटा एकत्र करके, और परिणामों की निगरानी करके, एक एकीकृत सीमलेस कास्टिंग सिस्टम संबंधित प्रक्रिया डेटा की एक श्रृंखला बनाता है, जिससे गुणवत्ता में गिरावट शुरू होने पर मूल कारणों की पहचान करना आसान हो जाता है। उदाहरण के लिए, यदि ब्रेक डिस्क के एक बैच में अप्रत्याशित समावेशन होते हैं, तो प्रबंधक तुरंत जांच कर सकते हैं कि पैरामीटर स्वीकार्य सीमा के भीतर हैं। चूँकि मोल्डिंग मशीन, कास्टिंग प्लांट और भट्टियों और रेत मिक्सर जैसे अन्य कार्यों के नियंत्रक एक साथ काम करते हैं, इसलिए उनके द्वारा उत्पन्न डेटा का विश्लेषण रेत के गुणों से लेकर कास्टिंग की अंतिम सतह की गुणवत्ता तक, पूरी प्रक्रिया में संबंधों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। एक संभावित उदाहरण यह है कि कैसे डालने का स्तर और तापमान प्रत्येक व्यक्तिगत मॉडल के लिए मोल्ड भरने को प्रभावित करते हैं। परिणामी डेटाबेस प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) जैसी स्वचालित विश्लेषण तकनीकों के भविष्य के उपयोग की नींव भी रखता है। ऑर्ट्रेंडर मशीन इंटरफेस, सेंसर माप और परीक्षण नमूनों के माध्यम से वास्तविक समय में प्रक्रिया डेटा एकत्र करता है। प्रत्येक मोल्ड कास्टिंग के लिए, लगभग एक हज़ार पैरामीटर एकत्र किए जाते हैं। पहले, यह केवल प्रत्येक डालने के लिए आवश्यक समय रिकॉर्ड करता था, लेकिन अब यह हर सेकंड पोरिंग नोजल के स्तर को सटीक रूप से जानता है, जिससे अनुभवी कर्मचारी यह जांच कर सकते हैं कि यह पैरामीटर अन्य संकेतकों के साथ-साथ कास्टिंग की अंतिम गुणवत्ता को कैसे प्रभावित करता है। क्या मोल्ड भरते समय पोरिंग नोजल से तरल निकल जाता है, या भरने के दौरान पोरिंग नोजल लगभग स्थिर स्तर तक भरा रहता है? ऑर्ट्रेंडर प्रति वर्ष तीन से पाँच मिलियन मोल्ड बनाता है और भारी मात्रा में डेटा एकत्र करता है। गुणवत्ता संबंधी समस्याओं की स्थिति में, ऑर्ट्रेंडर प्रत्येक डालने की कई छवियों को पोर्टेक डेटाबेस में भी संग्रहीत करता है। इन छवियों को स्वचालित रूप से रेट करने का तरीका खोजना एक भविष्य का लक्ष्य है। निष्कर्ष: एक साथ स्वचालित रूप से बनाने और डालने से प्रक्रियाएँ तेज़ होती हैं, गुणवत्ता अधिक स्थिर होती है और अपशिष्ट कम होता है। सुचारू कास्टिंग और स्वचालित पैटर्न परिवर्तन के साथ, उत्पादन लाइन प्रभावी रूप से स्वायत्त रूप से संचालित होती है, जिसमें केवल न्यूनतम मैन्युअल प्रयास की आवश्यकता होती है। चूँकि ऑपरेटर एक पर्यवेक्षी भूमिका निभाता है, इसलिए कम कर्मियों की आवश्यकता होती है। सीमलेस कास्टिंग अब दुनिया भर में कई जगहों पर इस्तेमाल की जाती है और इसे सभी आधुनिक फाउंड्रीज़ में लागू किया जा सकता है। प्रत्येक फाउंड्री को अपनी ज़रूरतों के हिसाब से थोड़े अलग समाधान की आवश्यकता होगी, लेकिन इसे लागू करने की तकनीक अच्छी तरह से सिद्ध है, जो वर्तमान में DISA और उसके सहयोगी pour-tech AB से उपलब्ध है, और इसके लिए ज़्यादा काम की ज़रूरत नहीं है। कस्टम काम किया जा सकता है। फाउंड्रीज़ में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और इंटेलिजेंट ऑटोमेशन का बढ़ता इस्तेमाल अभी परीक्षण के चरण में है, लेकिन जैसे-जैसे फाउंड्रीज़ और OEM अगले दो-तीन वर्षों में अधिक डेटा और अतिरिक्त अनुभव इकट्ठा करेंगे, ऑटोमेशन की ओर बदलाव में तेज़ी आएगी। हालाँकि, यह समाधान फिलहाल वैकल्पिक है, क्योंकि डेटा इंटेलिजेंस प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और लाभप्रदता में सुधार करने का सबसे अच्छा तरीका है, इसलिए अधिक ऑटोमेशन और डेटा संग्रह एक प्रायोगिक परियोजना के बजाय मानक अभ्यास बनता जा रहा है। अतीत में, एक फाउंड्री की सबसे बड़ी संपत्ति उसका मॉडल और उसके कर्मचारियों का अनुभव होता था। अब जब सीमलेस कास्टिंग को अधिक ऑटोमेशन और इंडस्ट्री 4.0 सिस्टम के साथ जोड़ दिया गया है, तो डेटा तेज़ी से फाउंड्री की सफलता का तीसरा स्तंभ बनता जा रहा है।
—हम इस लेख की तैयारी के दौरान उनकी टिप्पणियों के लिए pour-tech और Ortrander Eisenhütte को ईमानदारी से धन्यवाद देते हैं।
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