如何確保螺絲製造品質、預防模具損壞?
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製造螺絲的連續模具及設備稼動率將深切影響螺絲製造廠的產能,該如何確保螺絲製造品質、預防模具損壞?
螺絲與模具
小兵立大功的螺絲
小小不起眼的螺絲,卻佈滿生活中各種物件及各種機械中。在廠區從小型機械到大型設備皆需要使用螺絲,螺絲的品質也對許多行業和應用領域至關重要,儘管它可能看似微小,但對於製造過程的效率、產品的性能以及最終用戶的安全性都有著深遠的影響。
製造螺絲的連續模具及設備稼動率將深切影響螺絲製造廠的產能,模具的好壞也影響著螺絲品質,該如何確保螺絲製造品質、預防模具損壞並降低不良品重工機率呢?
螺紋
螺紋是一種用於將兩個或多個物體固定在一起的裝置。它們通常被用來創建螺孔,並配合螺釘、螺栓或螺母使用。螺紋的設計和品質直接影響到組裝的牢固性、承受扭力的能力以及密封性能。螺紋的品質也直接關係到扭力的傳遞和分佈。在許多機械應用中,螺絲承受著不同程度的扭轉力,而這些力量必須均勻地分佈在螺紋表面上,以防止因壓力集中而導致的斷裂或變形。優質的螺紋能夠有效地承受這些力量,並確保結構的穩固性和可靠性。
螺絲螺紋的加工方式有很多種,諸如,車削,銑削,滾壓,擠壓,攻絲,套絲,磨削等,本次監測的加工方式為螺絲擠壓工法中的滾輪壓滾。
螺絲擠壓
螺絲擠壓工法,也被稱為螺絲壓製或螺絲成型,是一種用於製造螺紋的工藝方法。它的作動原理基於塑性變形的原理,通過在材料上施加壓力,將原本無螺紋的材料形成螺紋,通常用於大批量生產螺絲和螺栓等具有螺紋的工件,工法要求材料具有良好的可塑性,適用於製造直徑較小的螺紋。滾輪壓滾是用成型滾壓模具使工件產生塑性變形產生螺紋,加工方式無屑,高強度、高精度,適合批量生產。
解決與監測說明
VMS-ML 機器學習智能監控系統
將感測器安裝於貼近生產模具位置上,藉由VMS-ML機器學習智能監控系統學習正確的作動產生的動態訊號,並且加以對比判分,了解模具的狀態,並經由長期量測化為趨勢圖,找出模具鈍化更換的時機點,避免製造大量不良品以及降低重複加工的機率。
量測狀況
正確作動訊號建立學習規範
加工動態訊號相似度改變發現異常
特徵趨勢圖
相似度趨勢圖,紅線為更換鈍化模具時間點。
頻率超標次數趨勢圖,紅線為更換鈍化模具時間點。
SOA值趨勢圖,紅線為更換鈍化模具時間點。
頻率相似度趨勢圖,紅線為更換鈍化模具時間點。
測量結論
其連續沖模設備每天最大能預估高效生產 43,200 隻螺絲,每隻螺絲的加工價格約為 0.3 元,因此每天的產出價值約為 12,960 新台幣。每兩週(10 天)一批次的出貨價值約為 129,600 新台幣,共配置了約10台連續沖模設備,每套模具的價值約為 120 萬至 150 萬新台幣,每天的產出價值超過 1,296,000 新台幣。
系統監測除了能夠藉由趨勢圖了解更換模具的時機點,還能夠預防設備的損壞、保持良好的稼動率,同時帶來廠區的效益極大。
VMS-ML 機器學習智能監控系統