स्वचालित ढलाई

उच्च गुणवत्ता, कम अपशिष्ट, अधिकतम अपटाइम और न्यूनतम लागत के दीर्घकालिक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए फाउंड्रीज़ तेजी से डेटा-संचालित प्रक्रिया स्वचालन को अपना रहे हैं।डालने और ढालने की प्रक्रियाओं (सीमलेस कास्टिंग) का पूरी तरह से एकीकृत डिजिटल सिंक्रनाइज़ेशन उन फाउंड्रीज़ के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है जो सही समय पर उत्पादन, कम चक्र समय और अधिक लगातार मॉडल परिवर्तनों की चुनौतियों का सामना कर रहे हैं।स्वचालित मोल्डिंग और कास्टिंग सिस्टम के साथ जो निर्बाध रूप से एक साथ जुड़ते हैं, कास्टिंग प्रक्रिया तेज हो जाती है और उच्च गुणवत्ता वाले हिस्से अधिक लगातार उत्पादित होते हैं।स्वचालित डालने की प्रक्रिया में डालने के तापमान की निगरानी के साथ-साथ टीकाकरण सामग्री को खिलाना और प्रत्येक सांचे की जांच करना शामिल है।इससे प्रत्येक कास्टिंग की गुणवत्ता में सुधार होता है और स्क्रैप दर कम हो जाती है।यह व्यापक स्वचालन वर्षों के विशेष अनुभव वाले ऑपरेटरों की आवश्यकता को भी कम करता है।संचालन इसलिए भी सुरक्षित हो जाता है क्योंकि इसमें कुल मिलाकर कम कर्मचारी शामिल होते हैं।यह दृष्टि भविष्य की दृष्टि नहीं है;अब यही हो रहा है.फाउंड्री ऑटोमेशन 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 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 मजबूत, बुद्धिमान बुनियादी ढांचा बनाने में सक्षम बनाते हैं, जो उनके प्रयासों को समन्वयित करने के लिए कई पूर्व स्वतंत्र उप-प्रक्रियाओं को एक साथ लाते हैं।इन स्वचालित, एकीकृत प्रणालियों द्वारा एकत्र किए गए प्रक्रिया डेटा का भंडारण और विश्लेषण भी डेटा-संचालित निरंतर सुधार के एक अच्छे चक्र का द्वार खोलता है।फाउंड्रीज़ उनके और प्रक्रिया परिणामों के बीच सहसंबंध खोजने के लिए ऐतिहासिक डेटा की जांच करके प्रक्रिया मापदंडों को एकत्र और विश्लेषण कर सकते हैं।स्वचालित प्रक्रिया तब एक पारदर्शी वातावरण प्रदान करती है जिसमें विश्लेषण द्वारा पहचाने गए किसी भी सुधार का पूरी तरह से और जल्दी से परीक्षण किया जा सकता है, मान्य किया जा सकता है और, जहां संभव हो, लागू किया जा सकता है।
निर्बाध मोल्डिंग चुनौतियाँ समय पर उत्पादन की प्रवृत्ति के कारण, DISAMATIC® मोल्डिंग लाइनों का उपयोग करने वाले ग्राहकों को अक्सर छोटे बैचों के बीच अक्सर मॉडल बदलना पड़ता है।डीआईएसए से स्वचालित पाउडर चेंजर (एपीसी) या क्विक पाउडर चेंजर (क्यूपीसी) जैसे उपकरणों का उपयोग करके, टेम्पलेट्स को केवल एक मिनट में बदला जा सकता है।जैसे-जैसे हाई-स्पीड पैटर्न में बदलाव होते हैं, प्रक्रिया में रुकावट डालने की दिशा में स्थानांतरित हो जाती है - पैटर्न में बदलाव के बाद टंडिश को डालने के लिए मैन्युअल रूप से स्थानांतरित करने में लगने वाला समय।कास्टिंग प्रक्रिया के इस चरण को बेहतर बनाने के लिए निर्बाध कास्टिंग सबसे अच्छा तरीका है।हालाँकि कास्टिंग अक्सर पहले से ही आंशिक रूप से स्वचालित होती है, पूर्ण स्वचालन के लिए मोल्डिंग लाइन और फिलिंग उपकरण की नियंत्रण प्रणालियों के निर्बाध एकीकरण की आवश्यकता होती है ताकि वे सभी संभावित ऑपरेटिंग स्थितियों में पूरी तरह से तुल्यकालिक रूप से काम कर सकें।इसे विश्वसनीय रूप से प्राप्त करने के लिए, डालने वाली इकाई को ठीक से पता होना चाहिए कि अगला सांचा कहाँ डालना सुरक्षित है और, यदि आवश्यक हो, तो भरने वाली इकाई की स्थिति को समायोजित करें।एक ही सांचे की स्थिर उत्पादन प्रक्रिया में कुशल स्वचालित फिलिंग प्राप्त करना उतना मुश्किल नहीं है।हर बार जब कोई नया साँचा बनाया जाता है, तो साँचे का कॉलम समान दूरी (साँचे की मोटाई) तक चलता है।इस तरह, भरने वाली इकाई उसी स्थिति में रह सकती है, जो उत्पादन लाइन बंद होने के बाद अगले खाली सांचे को भरने के लिए तैयार है।रेत की संपीड़ितता में परिवर्तन के कारण मोल्ड की मोटाई में परिवर्तन की भरपाई के लिए डालने की स्थिति में केवल मामूली समायोजन की आवश्यकता होती है।इन बारीक समायोजनों की आवश्यकता हाल ही में नई मोल्डिंग लाइन सुविधाओं के कारण कम हो गई है जो लगातार उत्पादन के दौरान डालने की स्थिति को अधिक सुसंगत बनाए रखने की अनुमति देती है।प्रत्येक डालना पूरा होने के बाद, मोल्डिंग लाइन फिर से एक स्ट्रोक चलती है, अगला खाली मोल्ड अगले डालने की शुरुआत के लिए रख देती है।जबकि ऐसा हो रहा है, फिलिंग डिवाइस को फिर से भरा जा सकता है।मॉडल बदलते समय, मोल्ड की मोटाई बदल सकती है, जिसके लिए जटिल स्वचालन की आवश्यकता होती है।क्षैतिज सैंडबॉक्स प्रक्रिया के विपरीत, जहां सैंडबॉक्स की ऊंचाई तय की जाती है, ऊर्ध्वाधर DISAMATIC® प्रक्रिया रेत और लोहे के अनुपात को स्थिर बनाए रखने और ऊंचाई को ध्यान में रखने के लिए मॉडल के प्रत्येक सेट के लिए आवश्यक सटीक मोटाई के लिए मोल्ड की मोटाई को समायोजित कर सकती है। मॉडल का.इष्टतम कास्टिंग गुणवत्ता और संसाधन उपयोग सुनिश्चित करने में यह एक प्रमुख लाभ है, लेकिन अलग-अलग मोल्ड मोटाई स्वचालित कास्टिंग नियंत्रण को अधिक चुनौतीपूर्ण बनाती है।मॉडल परिवर्तन के बाद, DISAMATIC® मशीन उसी मोटाई के सांचों के अगले बैच का उत्पादन शुरू करती है, लेकिन लाइन पर भरने वाली मशीन अभी भी पिछले मॉडल के सांचों को भरती है, जिसमें एक अलग साँचे की मोटाई हो सकती है।इससे निपटने के लिए, मोल्डिंग लाइन और फिलिंग प्लांट को एक सिंक्रनाइज़ सिस्टम के रूप में निर्बाध रूप से काम करना चाहिए, एक मोटाई के मोल्ड का उत्पादन करना और दूसरे को सुरक्षित रूप से डालना।पैटर्न परिवर्तन के बाद निर्बाध डालना।पैटर्न बदलने के बाद, मोल्डिंग मशीनों के बीच शेष मोल्ड की मोटाई समान रहती है।पिछले मॉडल से बनी डालने वाली इकाई वही रहती है, लेकिन चूंकि 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 रूप की मोटाई तक।इसका मतलब यह है कि मोल्डिंग मशीन के प्रत्येक स्ट्रोक के साथ, सीमलेस कास्टिंग सिस्टम को अगली कास्ट की तैयारी में कास्टिंग स्थिति को समायोजित करना होगा।साँचे के पिछले बैच को डालने 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 सांचा 200 मिमी मोटे सांचे के बजाय 150 मिमी मोटा है, जिसे पहले भी डाला जा रहा था, तो डालने वाली डिवाइस को मोल्डिंग मशीन के प्रत्येक स्ट्रोक के साथ 50 मिमी पीछे मोल्डिंग मशीन की ओर जाना चाहिए ताकि वह सही डालने की स्थिति में हो।.जब मोल्ड कॉलम हिलना बंद कर देता है तो डालने वाले संयंत्र को डालने के लिए तैयार करने के लिए, भरने वाले संयंत्र नियंत्रक को यह पता होना चाहिए कि यह किस मोल्ड में डाला जाएगा और यह डालने वाले क्षेत्र में कब और कहां पहुंचेगा।एक नए मॉडल का उपयोग करना जो पतले साँचे बनाते समय मोटे साँचे बनाता है, सिस्टम को एक चक्र में दो साँचे बनाने में सक्षम होना चाहिए।उदाहरण के लिए, 400 मिमी व्यास वाला सांचा बनाते समय और 200 मिमी व्यास वाले सांचे को डालते समय, प्रत्येक बनाए गए सांचे के लिए डालने वाला उपकरण मोल्डिंग मशीन से 200 मिमी दूर होना चाहिए।किसी बिंदु पर 400 मिमी स्ट्रोक दो बिना भरे 200 मिमी व्यास वाले सांचों को संभावित डालने वाले क्षेत्र से बाहर धकेल देगा।इस मामले में, मोल्डिंग मशीन को अगले स्ट्रोक पर जाने से पहले तब तक इंतजार करना होगा जब तक कि फिलिंग डिवाइस दो 200 मिमी मोल्ड डालना समाप्त न कर दे।या, पतले साँचे बनाते समय, डालने वाले को मोटे साँचे डालते समय चक्र में पूरी तरह से डालने में सक्षम होना चाहिए।उदाहरण के लिए, 200 मिमी व्यास का सांचा बनाते समय और 400 मिमी व्यास वाले सांचे को डालते समय, डालने वाले क्षेत्र में एक नया 400 मिमी व्यास वाला सांचा रखने का मतलब है कि दो 200 मिमी व्यास वाले सांचे बनाने की आवश्यकता है।जैसा कि ऊपर वर्णित है, परेशानी मुक्त स्वचालित डालने का कार्य प्रदान करने के लिए एक एकीकृत मोल्डिंग और डालने का कार्य प्रणाली के लिए आवश्यक ट्रैकिंग, गणना और डेटा विनिमय ने अतीत में कई उपकरण आपूर्तिकर्ताओं के लिए चुनौतियां पेश की हैं।लेकिन आधुनिक मशीनों, डिजिटल सिस्टम और सर्वोत्तम प्रथाओं के लिए धन्यवाद, न्यूनतम सेटअप के साथ निर्बाध डालना जल्दी से हासिल किया जा सकता है (और किया गया है)।मुख्य आवश्यकता प्रक्रिया के कुछ प्रकार के "लेखांकन" की है, जो वास्तविक समय में प्रत्येक फॉर्म के स्थान के बारे में जानकारी प्रदान करता है।डीआईएसए का मोनिटाइज़र®|सीआईएम (कंप्यूटर इंटीग्रेटेड मॉड्यूल) सिस्टम बनाए गए प्रत्येक मोल्ड 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 टाइम-स्टैम्प्ड डेटा स्ट्रीम की एक श्रृंखला उत्पन्न करता है जो हर सेकंड उत्पादन लाइन पर प्रत्येक मोल्ड और उसके नोजल की स्थिति की गणना करता है।यदि आवश्यक हो, तो यह सटीक सिंक्रनाइज़ेशन प्राप्त करने के लिए फिलिंग प्लांट नियंत्रण प्रणाली और अन्य प्रणालियों के साथ वास्तविक समय में डेटा का आदान-प्रदान करता है।डीआईएसए प्रणाली सीआईएम डेटाबेस से प्रत्येक मोल्ड के लिए महत्वपूर्ण डेटा निकालती है, जैसे कि मोल्ड की मोटाई और डाला जा सकता है/नहीं डाला जा सकता है, और इसे फिलिंग प्लांट नियंत्रण प्रणाली को भेजता है।इस सटीक डेटा (मोल्ड को बाहर निकालने के बाद उत्पन्न) का उपयोग करके, डालने वाला मोल्ड आने से पहले डालने वाली असेंबली को सही स्थिति में ले जा सकता है, और फिर स्टॉपर रॉड को खोलना शुरू कर सकता है जबकि मोल्ड अभी भी चल रहा है।सांचा डालने वाले संयंत्र से लोहा प्राप्त करने के लिए समय पर पहुंच जाता है।यह आदर्श समय महत्वपूर्ण है, यानी पिघल डालने वाले कप तक सटीक रूप से पहुंचता है।डालने का समय एक सामान्य उत्पादकता बाधा है, और डालने की शुरुआत का सही समय निर्धारित करके, चक्र के समय को एक सेकंड के कई दसवें हिस्से तक कम किया जा सकता है।डीआईएसए मोल्डिंग सिस्टम मोल्डिंग मशीन से प्रासंगिक डेटा, जैसे वर्तमान मोल्ड आकार और इंजेक्शन दबाव, साथ ही व्यापक प्रक्रिया डेटा जैसे रेत संपीड़ितता, को मोनिटाइज़र®|सीआईएम में स्थानांतरित करता है।बदले में, Monitizer®|CIM फिलिंग प्लांट से प्रत्येक मोल्ड के लिए गुणवत्ता-महत्वपूर्ण मापदंडों को प्राप्त करता है और संग्रहीत करता है, जैसे कि डालना तापमान, डालने का समय, और डालना और टीकाकरण प्रक्रियाओं की सफलता।इससे अलग-अलग रूपों को खराब के रूप में चिह्नित किया जा सकता है और शेकिंग सिस्टम में मिलाने से पहले 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 ढांचा प्रदान करता है।फाउंड्री प्रबंधन विस्तृत रिपोर्ट देख सकता है और गुणवत्ता के मुद्दों को ट्रैक करने और संभावित सुधारों को चलाने के लिए डेटा में ड्रिल-डाउन कर सकता है।ऑर्ट्रैंडर का निर्बाध कास्टिंग अनुभव ऑर्ट्रैंडर ईसेनहुट्टे जर्मनी में एक परिवार के स्वामित्व वाली फाउंड्री है जो ऑटोमोटिव घटकों, हेवी-ड्यूटी लकड़ी के स्टोव और बुनियादी ढांचे और सामान्य मशीनरी भागों के लिए मध्य-मात्रा, उच्च गुणवत्ता वाली लोहे की कास्टिंग के उत्पादन में माहिर 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 पांच दिन दो शिफ्टों में संचालित होती है।ऑर्ट्रैंडर चार 6-टन इंडक्शन मेल्टिंग फर्नेस और तीन डीआईएसए मोल्डिंग लाइनें संचालित करता है, जो प्रति दिन लगभग 100 टन कास्टिंग का उत्पादन करता है।इसमें एक घंटे का लघु उत्पादन रन शामिल है, कभी-कभी महत्वपूर्ण ग्राहकों के लिए इससे भी कम, इसलिए टेम्पलेट को बार-बार बदलना पड़ता है।गुणवत्ता और दक्षता को अनुकूलित करने के लिए, सीईओ बर्नड एच. विलियम्स-बुक ने स्वचालन और विश्लेषण को लागू करने में महत्वपूर्ण संसाधनों का निवेश किया है।पहला कदम लोहे के पिघलने और खुराक की प्रक्रिया को स्वचालित करना था, नवीनतम पोरटेक प्रणाली का उपयोग करके तीन मौजूदा कास्टिंग भट्टियों को अपग्रेड करना, जिसमें 3 डी लेजर तकनीक, ऊष्मायन और तापमान नियंत्रण शामिल है।फर्नेस, मोल्डिंग और कास्टिंग लाइनें अब डिजिटल रूप से नियंत्रित और सिंक्रनाइज़ हैं, लगभग पूरी तरह से स्वचालित रूप से काम कर रही हैं।जब मोल्डिंग मशीन मॉडल बदलती है, तो पोरटेक पोर नियंत्रक नए मोल्ड आयामों के लिए DISA Monitizer®|CIM सिस्टम से पूछताछ करता है।डीआईएसए डेटा के आधार पर, पोर नियंत्रक गणना करता है कि प्रत्येक पोर के लिए पोर नोड को कहां रखा जाए।यह ठीक से जानता है कि पहला नया साँचा फिलिंग प्लांट में कब आता है और स्वचालित रूप से नए डालने के क्रम में बदल जाता 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 मशीन से पहला नया सांचा निकाला जाता है, तो ऑपरेटर को सतर्क कर दिया जाता है ताकि वह देख सके कि यह सही स्थिति में है या नहीं।निर्बाध कास्टिंग के लाभ पारंपरिक हाथ कास्टिंग प्रक्रियाओं या कम जटिल स्वचालित प्रणालियों के परिणामस्वरूप मॉडल परिवर्तन के दौरान उत्पादन समय का नुकसान हो सकता है, जो मोल्डिंग मशीन पर तेजी से मोल्ड परिवर्तन के साथ भी अपरिहार्य है।मैन्युअल रूप से पोरर और पोर मोल्ड्स को रीसेट करना धीमा है, इसके लिए अधिक ऑपरेटरों की आवश्यकता होती है, और फ्लेयर जैसी त्रुटियों की संभावना होती है।ऑर्ट्रैंडर ने पाया कि हाथ से बोतल भरते समय, उसके कर्मचारी अंततः थक जाते थे, एकाग्रता खो देते थे और सुस्ती करने जैसी गलतियाँ करते थे।मोल्डिंग और डालने का निर्बाध एकीकरण अपशिष्ट और डाउनटाइम को कम करते हुए तेज़, अधिक सुसंगत और उच्च गुणवत्ता वाली प्रक्रियाओं को सक्षम बनाता है।ऑर्ट्रैंडर के साथ, स्वचालित फिलिंग मॉडल परिवर्तन के दौरान फिलिंग यूनिट की स्थिति को समायोजित करने के लिए आवश्यक तीन मिनट को समाप्त कर देती है।श्री विलियम्स-बुक ने कहा, पूरी रूपांतरण प्रक्रिया में 4.5 मिनट लगते थे।आज दो मिनट से भी कम समय।प्रति शिफ्ट 8 और 12 मॉडल के बीच बदलाव करके, ऑर्ट्रैंडर कर्मचारी अब प्रति शिफ्ट लगभग 30 मिनट खर्च करते हैं, जो पहले की तुलना में आधा है।अधिक स्थिरता और प्रक्रियाओं को लगातार अनुकूलित करने की क्षमता के माध्यम से गुणवत्ता को बढ़ाया जाता है।ऑर्ट्रैंडर ने निर्बाध कास्टिंग की शुरुआत करके अपशिष्ट को लगभग 20% कम कर दिया।मॉडल बदलते समय डाउनटाइम को कम करने के अलावा, संपूर्ण मोल्डिंग और डालने की लाइन में पिछले तीन के बजाय केवल दो लोगों की आवश्यकता होती है।कुछ पारियों में, तीन लोग दो पूर्ण उत्पादन लाइनें संचालित कर सकते हैं।मॉनिटरिंग लगभग ये सभी कर्मचारी करते हैं: अगले मॉडल का चयन करने, रेत मिश्रण का प्रबंधन करने और पिघलने के परिवहन के अलावा, उनके पास कुछ मैन्युअल कार्य होते हैं।एक अन्य लाभ अनुभवी कर्मचारियों की कम आवश्यकता है, जिन्हें ढूंढना मुश्किल है।हालाँकि स्वचालन के लिए कुछ ऑपरेटर प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है, यह लोगों को अच्छे निर्णय लेने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण प्रक्रिया जानकारी प्रदान करता है।भविष्य में, मशीनें सभी निर्णय ले सकती हैं।निर्बाध कास्टिंग से डेटा का लाभ होता है किसी प्रक्रिया को बेहतर बनाने की कोशिश करते समय, फाउंड्रीज़ अक्सर कहते हैं, "हम एक ही चीज़ को 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 होती हैं।स्वचालित सेंसर जोड़कर, प्रत्येक प्रक्रिया पैरामीटर पर टाइम-स्टैम्प्ड डेटा एकत्र करके, और परिणामों की निगरानी करके, एक एकीकृत सीमलेस कास्टिंग सिस्टम संबंधित प्रक्रिया डेटा की एक श्रृंखला बनाता है, जिससे गुणवत्ता खराब होने पर मूल कारणों की पहचान करना आसान हो जाता है।उदाहरण के लिए, यदि ब्रेक डिस्क के बैच में अप्रत्याशित समावेशन होता है, तो प्रबंधक तुरंत जांच कर सकते हैं कि पैरामीटर स्वीकार्य सीमा के भीतर हैं।क्योंकि मोल्डिंग मशीन, कास्टिंग प्लांट और भट्टियों और रेत मिक्सर जैसे अन्य कार्यों के लिए नियंत्रक एक साथ काम करते हैं, उनके द्वारा उत्पन्न डेटा का विश्लेषण रेत के गुणों से लेकर कास्टिंग की अंतिम सतह की गुणवत्ता तक पूरी प्रक्रिया के दौरान संबंधों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।एक संभावित उदाहरण यह है कि डालना स्तर और तापमान प्रत्येक व्यक्तिगत मॉडल के लिए मोल्ड भरने को कैसे 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।ऑर्ट्रैंडर 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 हजार पैरामीटर एकत्र किए जाते हैं।पहले, यह केवल प्रत्येक डालने के लिए आवश्यक समय को रिकॉर्ड करता था, लेकिन अब यह जानता है कि प्रत्येक सेकंड में डालने वाले नोजल का स्तर क्या है, जिससे अनुभवी कर्मियों को यह जांचने की अनुमति मिलती है कि यह पैरामीटर अन्य संकेतकों के साथ-साथ कास्टिंग की अंतिम गुणवत्ता को कैसे प्रभावित करता है।क्या सांचे को भरते समय डालने वाले नोजल से तरल निकल जाता है, या भरने के दौरान डालने वाले नोजल को लगभग स्थिर स्तर तक भर दिया जाता है?ऑर्ट्रैंडर प्रति वर्ष तीन से पांच मिलियन मोल्ड का उत्पादन करता है और उसने भारी मात्रा में डेटा एकत्र किया है।गुणवत्ता संबंधी समस्याओं के मामले में ऑर्ट्रैंडर प्रत्येक पोर की कई छवियों को पोरटेक डेटाबेस में संग्रहीत करता है।इन छवियों को स्वचालित रूप से रेट करने का तरीका खोजना भविष्य का लक्ष्य है।निष्कर्ष।एक साथ स्वचालित निर्माण और डालने से तेज़ प्रक्रियाएँ, अधिक सुसंगत गुणवत्ता और कम अपशिष्ट होता है।सुचारू कास्टिंग और स्वचालित पैटर्न बदलने के साथ, उत्पादन लाइन प्रभावी ढंग से स्वायत्त रूप से संचालित होती है, जिसके लिए केवल न्यूनतम मैन्युअल प्रयास की आवश्यकता होती है।चूँकि ऑपरेटर एक पर्यवेक्षी भूमिका निभाता है, इसलिए कम कर्मियों की आवश्यकता होती है।सीमलेस कास्टिंग का उपयोग अब दुनिया भर में कई स्थानों पर किया जाता है और इसे सभी आधुनिक फाउंड्रीज़ पर लागू किया जा सकता है।प्रत्येक फाउंड्री को अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप थोड़े अलग समाधान की आवश्यकता होगी, लेकिन इसे लागू करने की तकनीक अच्छी तरह से सिद्ध है, जो वर्तमान में डीआईएसए और उसके पार्टनर पौर-टेक एबी से उपलब्ध है, और इसके लिए बहुत अधिक काम की आवश्यकता नहीं है।मनोनुकूल कार्य संपन्न हो सकते हैं।फाउंड्रीज़ में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और बुद्धिमान स्वचालन का बढ़ता उपयोग अभी भी परीक्षण चरण में है, लेकिन जैसे-जैसे फाउंड्रीज़ और ओईएम अगले दो से तीन वर्षों में अधिक डेटा और अतिरिक्त अनुभव एकत्र करेंगे, स्वचालन में परिवर्तन में काफी तेजी आएगी।यह समाधान वर्तमान में वैकल्पिक है, हालांकि, चूंकि डेटा इंटेलिजेंस प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और लाभप्रदता में सुधार करने का सबसे अच्छा तरीका है, अधिक स्वचालन और डेटा संग्रह एक प्रयोगात्मक परियोजना के बजाय मानक अभ्यास बनता जा रहा है।अतीत में, किसी फाउंड्री की सबसे बड़ी संपत्ति उसका मॉडल और उसके कर्मचारियों का अनुभव था।अब जब निर्बाध कास्टिंग को अधिक स्वचालन और उद्योग 4.0 सिस्टम के साथ जोड़ दिया गया है, तो डेटा तेजी से फाउंड्री की सफलता का तीसरा स्तंभ बन रहा है।
-हम इस लेख की तैयारी के दौरान उनकी टिप्पणियों के लिए पोर-टेक और ऑर्ट्रैंडर ईसेनहुट्टे को ईमानदारी से धन्यवाद देते हैं।
हां, मैं उत्पादों और सामग्रियों पर सभी नवीनतम समाचारों, परीक्षणों और रिपोर्टों के साथ द्वि-साप्ताहिक फाउंड्री-प्लैनेट न्यूज़लेटर प्राप्त करना चाहूंगा।साथ ही विशेष न्यूज़लेटर - सभी किसी भी समय निःशुल्क रद्दीकरण के साथ।