स्वचालित मोल्डिंग

उच्च गुणवत्ता, कम अपव्यय, अधिकतम अपटाइम और न्यूनतम लागत जैसे दीर्घकालिक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए फाउंड्री कंपनियां डेटा-आधारित प्रक्रिया स्वचालन को तेजी से अपना रही हैं। ढलाई और मोल्डिंग प्रक्रियाओं का पूर्णतः एकीकृत डिजिटल सिंक्रोनाइज़ेशन (निर्बाध ढलाई) उन फाउंड्री कंपनियों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है जो जस्ट-इन-टाइम उत्पादन, कम चक्र समय और अधिक बार मॉडल परिवर्तन जैसी चुनौतियों का सामना कर रही हैं। निर्बाध रूप से जुड़े स्वचालित मोल्डिंग और ढलाई प्रणालियों के साथ, ढलाई प्रक्रिया तेज हो जाती है और उच्च गुणवत्ता वाले पुर्जे अधिक स्थिरता से उत्पादित होते हैं। स्वचालित ढलाई प्रक्रिया में ढलाई तापमान की निगरानी, ​​साथ ही इनोक्यूलेशन सामग्री की फीडिंग और प्रत्येक मोल्ड की जांच शामिल है। इससे प्रत्येक ढलाई की गुणवत्ता में सुधार होता है और स्क्रैप दर कम होती है। यह व्यापक स्वचालन वर्षों के विशेष अनुभव वाले ऑपरेटरों की आवश्यकता को भी कम करता है। कम श्रमिकों के शामिल होने के कारण संचालन भी अधिक सुरक्षित हो जाता है। यह भविष्य की कल्पना नहीं है; यह अब हो रहा है। फाउंड्री स्वचालन और रोबोटिक्स, डेटा संग्रह और विश्लेषण जैसे उपकरण दशकों से विकसित हुए हैं, लेकिन किफायती उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और उन्नत उद्योग 4.0 नेटवर्क सेंसर और संगत नियंत्रण प्रणालियों के विकास के साथ हाल ही में प्रगति में तेजी आई है। अब समाधानों और साझेदारों की मदद से फाउंड्रीज़ एक मज़बूत, बुद्धिमान बुनियादी ढांचा तैयार कर सकती हैं जो अधिक महत्वाकांक्षी परियोजनाओं को समर्थन दे सके और पहले से स्वतंत्र कई उप-प्रक्रियाओं को एकीकृत करके उनके प्रयासों में समन्वय स्थापित कर सके। इन स्वचालित, एकीकृत प्रणालियों द्वारा एकत्रित प्रक्रिया डेटा को संग्रहित और विश्लेषण करने से डेटा-आधारित निरंतर सुधार का एक सकारात्मक चक्र भी शुरू होता है। फाउंड्रीज़ ऐतिहासिक डेटा की जांच करके प्रक्रिया मापदंडों को एकत्रित और विश्लेषण कर सकती हैं ताकि उनके और प्रक्रिया परिणामों के बीच सहसंबंध स्थापित किया जा सके। स्वचालित प्रक्रिया एक पारदर्शी वातावरण प्रदान करती है जिसमें विश्लेषण द्वारा पहचाने गए किसी भी सुधार का पूरी तरह और तेज़ी से परीक्षण, सत्यापन और, जहां संभव हो, कार्यान्वयन किया जा सकता है।
सीमलेस मोल्डिंग की चुनौतियाँ: जस्ट-इन-टाइम उत्पादन की बढ़ती प्रवृत्ति के कारण, DISAMATIC® मोल्डिंग लाइनों का उपयोग करने वाले ग्राहकों को अक्सर छोटे बैचों के बीच मॉडल को बार-बार बदलना पड़ता है। DISA के ऑटोमैटिक पाउडर चेंजर (APC) या क्विक पाउडर चेंजर (QPC) जैसे उपकरणों का उपयोग करके, टेम्पलेट को केवल एक मिनट में बदला जा सकता है। जैसे-जैसे पैटर्न में तेजी से बदलाव होते हैं, प्रक्रिया में बाधा डालने की प्रक्रिया में लगने वाला समय बढ़ जाता है—पैटर्न बदलने के बाद डालने के लिए टंडिश को मैन्युअल रूप से स्थानांतरित करने में लगने वाला समय। सीमलेस कास्टिंग, कास्टिंग प्रक्रिया के इस चरण को बेहतर बनाने का 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 के नियंत्रण प्रणालियों का निर्बाध एकीकरण आवश्यक है ताकि वे सभी संभावित परिचालन स्थितियों में पूरी तरह से सिंक्रोनस रूप से काम कर सकें। इसे विश्वसनीय रूप से प्राप्त करने के लिए, डालने वाली इकाई को ठीक से पता होना चाहिए कि अगले मोल्ड को कहाँ डालना सुरक्षित है और यदि आवश्यक हो, तो फिलिंग इकाई की स्थिति को समायोजित करना चाहिए। एक ही मोल्ड की स्थिर उत्पादन प्रक्रिया में कुशल स्वचालित फिलिंग प्राप्त करना उतना कठिन नहीं है। हर बार जब नया मोल्ड बनाया जाता है, तो मोल्ड कॉलम समान दूरी (मोल्ड की मोटाई) तक चलता है। इस तरह, फिलिंग यूनिट एक ही स्थिति में रह सकती है, और उत्पादन लाइन बंद होने के बाद अगले खाली मोल्ड को भरने के लिए तैयार रहती है। रेत की संपीड्यता में परिवर्तन के कारण मोल्ड की मोटाई में होने वाले बदलावों की भरपाई के लिए केवल डालने की स्थिति में मामूली समायोजन की आवश्यकता होती है। हाल ही में, नई मोल्डिंग लाइन सुविधाओं के कारण इन सूक्ष्म समायोजनों की आवश्यकता और भी कम हो गई है, जो निरंतर उत्पादन के दौरान डालने की स्थितियों को अधिक स्थिर बनाए रखने की अनुमति देती हैं। प्रत्येक बार डालने की प्रक्रिया पूरी होने के बाद, मोल्डिंग लाइन एक स्ट्रोक फिर से चलती है, और अगले खाली मोल्ड को अगली बार डालने की प्रक्रिया शुरू करने के लिए तैयार रखती है। इस दौरान, 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, जहाँ सैंडबॉक्स की ऊँचाई निश्चित होती है, ऊर्ध्वाधर DISAMATIC® प्रक्रिया मोल्ड की मोटाई को प्रत्येक मॉडल सेट के लिए आवश्यक सटीक मोटाई तक समायोजित कर सकती है, ताकि रेत और लोहे का अनुपात स्थिर बना रहे और मॉडल की ऊँचाई का ध्यान रखा जा सके। यह इष्टतम ढलाई गुणवत्ता और संसाधन उपयोग सुनिश्चित करने में एक बड़ा लाभ है, लेकिन मोल्ड की मोटाई में भिन्नता स्वचालित ढलाई नियंत्रण को अधिक चुनौतीपूर्ण बना देती है। मॉडल बदलने के बाद, DISAMATIC® मशीन समान मोटाई के मोल्ड का अगला बैच बनाना शुरू कर देती है, लेकिन लाइन पर मौजूद फिलिंग मशीन अभी भी पिछले मॉडल के मोल्ड भरती रहती है, जिनकी मोटाई अलग हो सकती है। इससे निपटने के लिए, मोल्डिंग लाइन और फिलिंग प्लांट को एक सिंक्रनाइज़्ड सिस्टम के रूप में निर्बाध रूप से काम करना चाहिए, जिससे एक मोटाई के मोल्ड तैयार हों और दूसरी मोटाई के मोल्ड सुरक्षित रूप से डाले जा सकें। पैटर्न बदलने के बाद निर्बाध ढलाई। पैटर्न बदलने के बाद, मोल्डिंग मशीनों के बीच बचे हुए मोल्ड की मोटाई समान रहती है। पिछले मॉडल से बनी ढलाई इकाई समान रहती है, लेकिन चूंकि मोल्डिंग मशीन से निकलने वाला नया मोल्ड मोटा या पतला हो सकता है, इसलिए प्रत्येक चक्र में पूरी स्ट्रिंग अलग-अलग दूरी पर आगे बढ़ सकती है - नए मोल्ड 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। मोल्ड के पिछले बैच की ढलाई हो जाने के बाद, मोल्ड की मोटाई फिर से स्थिर हो जाती है और स्थिर उत्पादन फिर से शुरू हो जाता है। उदाहरण के लिए, यदि नया मोल्ड 200 मिमी मोटे मोल्ड की जगह 150 मिमी मोटा है, तो मोल्डिंग मशीन के प्रत्येक स्ट्रोक के साथ पोरिंग डिवाइस को मोल्डिंग मशीन की ओर 50 मिमी पीछे हटना होगा ताकि वह सही पोरिंग स्थिति में रहे। मोल्ड कॉलम के रुकने पर पोरिंग प्लांट को पोरिंग के लिए तैयार करने के लिए, फिलिंग प्लांट कंट्रोलर को यह ठीक-ठीक पता होना चाहिए कि वह किस मोल्ड में पोरिंग करेगा और पोरिंग क्षेत्र में कब और कहाँ पहुँचेगा। पतले मोल्ड की कास्टिंग करते समय मोटे मोल्ड बनाने वाले एक नए मॉडल का उपयोग करके, सिस्टम एक चक्र में दो मोल्ड कास्ट करने में सक्षम होना चाहिए। उदाहरण के लिए, 400 मिमी व्यास का मोल्ड बनाते समय और 200 मिमी व्यास का मोल्ड पोरिंग करते समय, प्रत्येक मोल्ड के लिए पोरिंग डिवाइस को मोल्डिंग मशीन से 200 मिमी दूर होना चाहिए। किसी समय 400 मिमी का स्ट्रोक दो खाली 200 मिमी व्यास के मोल्ड को पोरिंग क्षेत्र से बाहर धकेल देगा। इस स्थिति में, मोल्डिंग मशीन को अगले स्ट्रोक पर जाने से पहले फिलिंग डिवाइस द्वारा दोनों 200 मिमी मोल्ड को पोरिंग पूरा करने तक प्रतीक्षा करनी होगी। या फिर, पतले सांचे बनाते समय, ढलाई करने वाले यंत्र को मोटे सांचे भरते समय, ढलाई चक्र में ढलाई को पूरी तरह से छोड़ने में सक्षम होना चाहिए। उदाहरण के लिए, 200 मिमी व्यास का सांचा बनाते समय और 400 मिमी व्यास का सांचा भरते समय, ढलाई क्षेत्र में एक नया 400 मिमी व्यास का सांचा रखने का मतलब है कि दो 200 मिमी व्यास के सांचे बनाने होंगे। ऊपर वर्णित अनुसार, निर्बाध स्वचालित ढलाई प्रदान करने के लिए एक एकीकृत ढलाई और ढलाई 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 प्रणालियों और सर्वोत्तम प्रक्रियाओं के कारण, न्यूनतम सेटअप के साथ निर्बाध ढलाई को तेजी से प्राप्त किया जा सकता है (और किया गया है)। मुख्य आवश्यकता प्रक्रिया का किसी प्रकार का "लेखा" है, जो वास्तविक समय में प्रत्येक सांचे के स्थान के बारे में जानकारी प्रदान करता है। DISA का Monitizer®|CIM (कंप्यूटर इंटीग्रेटेड मॉड्यूल) सिस्टम प्रत्येक बने सांचे को रिकॉर्ड करके और उत्पादन लाइन के माध्यम से उसकी गति को ट्रैक करके इस लक्ष्य को प्राप्त करता है। एक प्रोसेस टाइमर के रूप में, यह समय-मुहर लगे डेटा स्ट्रीम की एक श्रृंखला उत्पन्न करता है जो उत्पादन लाइन पर प्रत्येक मोल्ड और उसके नोजल की स्थिति की गणना हर सेकंड करता है। आवश्यकता पड़ने पर, यह सटीक सिंक्रोनाइज़ेशन प्राप्त करने के लिए फिलिंग प्लांट कंट्रोल सिस्टम और अन्य सिस्टम के साथ वास्तविक समय में डेटा का आदान-प्रदान करता है। DISA सिस्टम CIM डेटाबेस से प्रत्येक मोल्ड के लिए महत्वपूर्ण डेटा, जैसे मोल्ड की मोटाई और डालने की क्षमता/अक्षमता, निकालता है और इसे फिलिंग प्लांट कंट्रोल सिस्टम को भेजता है। इस सटीक डेटा (मोल्ड के एक्सट्रूड होने के बाद उत्पन्न) का उपयोग करके, मोल्ड के आने से पहले पोरर पोरिंग असेंबली को सही स्थिति में ले जा सकता है, और फिर मोल्ड के चलते रहने के दौरान ही स्टॉपर रॉड को खोलना शुरू कर सकता है। मोल्ड समय पर पोरिंग प्लांट से लोहा प्राप्त करने के लिए पहुँच जाता है। यह आदर्श समय बहुत महत्वपूर्ण है, यानी पिघला हुआ धातु पोरिंग कप तक सटीक रूप से पहुँचता है। पोर टाइम उत्पादकता में एक आम बाधा है, और पोर की शुरुआत के समय को पूरी तरह से निर्धारित करके, चक्र समय को कई सेकंड के दसवें हिस्से तक कम किया जा सकता है। DISA मोल्डिंग सिस्टम मोल्डिंग मशीन से प्रासंगिक डेटा, जैसे कि वर्तमान मोल्ड आकार और इंजेक्शन दबाव, साथ ही रेत की संपीड्यता जैसे व्यापक प्रक्रिया डेटा को Monitizer®|CIM में स्थानांतरित करता है। बदले में, Monitizer®|CIM फिलिंग प्लांट से प्रत्येक मोल्ड के लिए गुणवत्ता-महत्वपूर्ण पैरामीटर, जैसे कि डालने का तापमान, डालने का समय और डालने और इनोक्यूलेशन प्रक्रियाओं की सफलता, प्राप्त करता है और संग्रहीत करता है। इससे शेकिंग सिस्टम में मिश्रण से पहले अलग-अलग सांचों 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 उद्योग 4.0-अनुरूप ढांचा प्रदान करता है। फाउंड्री प्रबंधन विस्तृत रिपोर्ट देख सकता है और गुणवत्ता संबंधी समस्याओं को ट्रैक करने और संभावित सुधारों को लागू करने के लिए डेटा का गहराई से विश्लेषण कर सकता है। ऑर्ट्रेंडर का निर्बाध कास्टिंग अनुभव: ऑर्ट्रेंडर आइज़नहुट्टे जर्मनी में एक पारिवारिक स्वामित्व वाली फाउंड्री है जो ऑटोमोटिव घटकों, भारी-भरकम लकड़ी के स्टोव और बुनियादी ढांचे, और सामान्य मशीनरी भागों के लिए मध्यम मात्रा में उच्च-गुणवत्ता वाले लौह कास्टिंग के उत्पादन में विशेषज्ञता रखती है। यह 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। ऑर्ट्रेंडर चार 6-टन इंडक्शन मेल्टिंग फर्नेस और तीन DISA मोल्डिंग लाइनों का संचालन करता है, जो प्रतिदिन लगभग 100 टन कास्टिंग का उत्पादन करती हैं। इसमें एक घंटे के छोटे उत्पादन रन भी शामिल हैं, जो महत्वपूर्ण ग्राहकों के लिए कभी-कभी इससे भी कम होते हैं, इसलिए टेम्पलेट को बार-बार बदलना पड़ता है। गुणवत्ता और दक्षता को अनुकूलित करने के लिए, सीईओ बर्न्ड एच. विलियम्स-बुक ने स्वचालन और विश्लेषण को लागू करने में महत्वपूर्ण संसाधन निवेश किए हैं। पहला कदम आयरन मेल्टिंग और डोजिंग प्रक्रिया को स्वचालित करना था, जिसके लिए तीन मौजूदा कास्टिंग फर्नेस को नवीनतम pourTECH सिस्टम का उपयोग करके अपग्रेड किया गया, जिसमें 3D लेजर तकनीक, इनक्यूबेशन और तापमान नियंत्रण शामिल है। फर्नेस, मोल्डिंग और कास्टिंग लाइनें अब डिजिटल रूप से नियंत्रित और सिंक्रनाइज़ हैं, जो लगभग पूरी तरह से स्वचालित रूप से संचालित होती हैं। जब मोल्डिंग मशीन का मॉडल बदलता है, तो pourTECH पोर कंट्रोलर नए मोल्ड आयामों के लिए DISA Monitizer®|CIM सिस्टम से जानकारी प्राप्त करता है। DISA डेटा के आधार पर, पोर कंट्रोलर प्रत्येक पोर के लिए पोर नोड की स्थिति की गणना करता है। यह ठीक-ठीक जानता है कि फिलिंग प्लांट में पहला नया मोल्ड कब आता है और स्वचालित रूप से नए पोरिंग अनुक्रम पर स्विच हो 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 पहला नया मोल्ड मशीन से निकाला जाता है, तो ऑपरेटर को सूचित किया जाता है ताकि वह यह देख सके कि यह सही स्थिति में है। निर्बाध कास्टिंग के लाभ: पारंपरिक हस्त कास्टिंग प्रक्रियाएं या कम जटिल स्वचालित प्रणालियां मॉडल परिवर्तन के दौरान उत्पादन समय की हानि का कारण बन सकती हैं, जो मोल्डिंग मशीन पर तेजी से मोल्ड परिवर्तन के साथ भी अपरिहार्य है। पोरर और पोर मोल्ड को मैन्युअल रूप से रीसेट करना धीमा है, अधिक ऑपरेटरों की आवश्यकता होती है, और फ्लेयर जैसी त्रुटियों की संभावना अधिक होती है। ऑर्ट्रेंडर ने पाया कि हाथ से बॉटलिंग करते समय, उनके कर्मचारी अंततः थक जाते थे, एकाग्रता खो देते थे और लापरवाही जैसी गलतियाँ करते थे। मोल्डिंग और पोरिंग का निर्बाध एकीकरण अपशिष्ट और डाउनटाइम को कम करते हुए तेज, अधिक सुसंगत और उच्च गुणवत्ता वाली प्रक्रियाओं को सक्षम बनाता है। ऑर्ट्रेंडर के साथ, स्वचालित फिलिंग से मॉडल बदलते समय फिलिंग यूनिट की स्थिति को समायोजित करने में लगने वाले तीन मिनट का समय बच गया है। श्री विलियम्स-बुक ने बताया कि पूरी रूपांतरण प्रक्रिया में पहले 4.5 मिनट लगते थे, जो अब दो मिनट से भी कम है। प्रति शिफ्ट 8 से 12 मॉडल बदलने से, ऑर्ट्रेंडर के 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 कारण गुणवत्ता में सुधार हुआ है। निर्बाध कास्टिंग शुरू करके ऑर्ट्रेंडर ने अपशिष्ट को लगभग 20% तक कम कर दिया है। मॉडल बदलते समय डाउनटाइम कम करने के अलावा, पूरी मोल्डिंग और पोरिंग लाइन को पहले के तीन लोगों के बजाय केवल दो लोगों की आवश्यकता होती है। कुछ शिफ्टों में, तीन लोग दो पूरी उत्पादन लाइनों को संचालित कर सकते हैं। इन कर्मचारियों का लगभग सारा काम निगरानी करना है: अगले मॉडल का चयन करने, रेत के मिश्रण का प्रबंधन करने और पिघले हुए धातु को परिवहन करने के अलावा, उनके पास बहुत कम मैनुअल कार्य होते हैं। एक और लाभ अनुभवी कर्मचारियों की कम आवश्यकता है, जिन्हें ढूंढना मुश्किल होता है। हालांकि स्वचालन के लिए कुछ ऑपरेटर प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है, यह लोगों को महत्वपूर्ण प्रक्रिया संबंधी जानकारी प्रदान करता है जिसकी उन्हें अच्छे निर्णय लेने के लिए आवश्यकता होती है। भविष्य में, मशीनें सभी निर्णय ले सकती हैं। निर्बाध ढलाई से प्राप्त डेटा लाभ: किसी प्रक्रिया को बेहतर बनाने की कोशिश करते समय, फाउंड्री अक्सर कहती हैं, "हम एक ही काम को एक ही तरीके से करते हैं, लेकिन परिणाम अलग-अलग होते हैं।" इसलिए वे 10 सेकंड के लिए एक ही तापमान और स्तर पर ढलाई करते हैं, लेकिन कुछ ढलाई अच्छी होती हैं और कुछ खराब। स्वचालित सेंसर लगाकर, प्रत्येक प्रक्रिया पैरामीटर पर समय-चिह्नित डेटा एकत्र करके और परिणामों की निगरानी करके, एक एकीकृत निर्बाध ढलाई प्रणाली संबंधित प्रक्रिया डेटा की एक श्रृंखला बनाती है, जिससे गुणवत्ता में गिरावट आने पर मूल कारणों की पहचान करना आसान हो जाता है। उदाहरण के लिए, यदि ब्रेक डिस्क के एक बैच में अप्रत्याशित अशुद्धियाँ पाई जाती हैं, तो प्रबंधक तुरंत जांच कर सकते हैं कि पैरामीटर स्वीकार्य सीमा के भीतर हैं या नहीं। मोल्डिंग मशीन, ढलाई संयंत्र और भट्टियों और रेत मिक्सर जैसे अन्य कार्यों के नियंत्रक एक साथ काम करते हैं, इसलिए उनके द्वारा उत्पन्न डेटा का विश्लेषण करके रेत के गुणों से लेकर ढलाई की अंतिम सतह की गुणवत्ता तक, पूरी प्रक्रिया में संबंधों की पहचान की जा सकती है। एक संभावित उदाहरण यह है कि कैसे ढलाई का स्तर और तापमान प्रत्येक व्यक्तिगत मॉडल के लिए मोल्ड भरने को प्रभावित करते हैं। परिणामी डेटाबेस मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) जैसी स्वचालित विश्लेषण तकनीकों के भविष्य में उपयोग के लिए भी आधार तैयार करता है ताकि प्रक्रियाओं को अनुकूलित किया जा सके। 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 हजार पैरामीटर एकत्र किए जाते हैं। पहले, यह केवल प्रत्येक ढलाई के लिए आवश्यक समय रिकॉर्ड करता था, लेकिन अब यह हर सेकंड ढलाई नोजल के स्तर की सटीक जानकारी रखता 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 ढलाई नोजल से तरल पदार्थ निकल जाता है, या भरते समय ढलाई नोजल लगभग एक स्थिर स्तर तक भरा रहता है? ऑर्ट्रेंडर 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 ऑर्ट्रेंडर प्रत्येक ढलाई 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 ढलाई से प्रक्रियाएं तेज होती हैं, गुणवत्ता अधिक सुसंगत होती है और अपशिष्ट कम होता है। सुचारू ढलाई और स्वचालित पैटर्न परिवर्तन के साथ, उत्पादन लाइन प्रभावी रूप से स्वायत्त रूप से संचालित होती है, जिसमें न्यूनतम मैन्युअल प्रयास की आवश्यकता होती है। चूंकि ऑपरेटर पर्यवेक्षक की भूमिका निभाता है, इसलिए कम कर्मचारियों की आवश्यकता होती है। सीमलेस कास्टिंग का उपयोग अब दुनिया भर में कई जगहों पर किया जा रहा है और इसे सभी आधुनिक फाउंड्री में लागू किया जा सकता है। प्रत्येक फाउंड्री को अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप थोड़ा अलग समाधान चाहिए होगा, लेकिन इसे लागू करने की तकनीक अच्छी तरह से सिद्ध हो चुकी है, वर्तमान में DISA और उसके साझेदार pour-tech AB से उपलब्ध है, और इसमें ज्यादा मेहनत नहीं लगती। कस्टम काम भी किया जा सकता है। फाउंड्री में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और बुद्धिमान स्वचालन का बढ़ता उपयोग अभी परीक्षण चरण में है, लेकिन अगले दो से तीन वर्षों में जैसे-जैसे फाउंड्री और OEM अधिक डेटा और अतिरिक्त अनुभव प्राप्त करेंगे, स्वचालन की ओर बदलाव 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, इसलिए अधिक स्वचालन 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 था। अब जब सीमलेस कास्टिंग को अधिक स्वचालन और उद्योग 4.0 प्रणालियों के साथ जोड़ा गया है, तो डेटा तेजी से फाउंड्री की सफलता का तीसरा स्तंभ बन रहा है।
इस लेख की तैयारी के दौरान अपनी टिप्पणियाँ देने के लिए हम pour-tech और Ortrander Eisenhütte को हार्दिक धन्यवाद देते हैं।
जी हां, मैं फाउंड्री-प्लैनेट का पाक्षिक न्यूज़लेटर प्राप्त करना चाहता/चाहती हूं, जिसमें उत्पादों और सामग्रियों से संबंधित सभी नवीनतम समाचार, परीक्षण और रिपोर्ट शामिल होती हैं। साथ ही विशेष न्यूज़लेटर भी - जिन्हें आप कभी भी निःशुल्क रद्द कर सकते हैं।