Przyszłość wtryskiwania
Nie od dzisiaj wiemy, że branża automotive wyznacza pewne trendy rozwojowe, wprowadza innowacyjne rozwiązania i technologie. Inne branże produkcyjne bacznie obserwują te zmiany, tak aby później wykorzystać je na „własnym podwórku”. Świetnym przykładem są np. roboty 6-osiowe czy wózki AGV. Zarówno jedne, jak i drugie z powodzeniem są już używane i wykorzystywane w całej branży Przetwórstwa Tworzyw Sztucznych.
Krokiem milowym okazał się szeroki rozwój systemów informatycznych oraz rozwój systemów opartych na sieciach neuronowych. Niektóre z systemów potrafią już same dokonywać odpowiednich analiz, podejmować samodzielne decyzje i wybierać rozwiązania za operatora. Doskonałym przykładem są systemy autonomicznej jazdy w samochodach, w szczególności tych z napędem elektrycznym. Już dziś w każdym nowo sprzedawanym samochodzie zainstalowany jest moduł GSM zintegrowany z systemami bezpieczeństwa jazdy przycisk SOS na podsufitce. Nie ulega wątpliwości, iż podobne systemy będą codziennością także we wtryskarkach, które wymieniać będą informacje z serwerem i to bez wiedzy operatora.
Krokiem wybiegającym już w przyszłość są rozwiązania AI, które w pierwszej fazie pomagać będą operatorowi ustawiać proces, po to aby na późniejszym etapie od „a” do „z” uruchomiać nowo założoną formę. Brzmi trochę jak Sci-fi? Niekoniecznie…
Już obecni twórcy form wtryskowych w pierwszej kolejności projektują formy na dedykowanych systemach opartych na symulacji wtrysku. Te systemy są już bardzo zaawansowane - potrafią przewidzieć jak zachowuje się dany materiał, jak przebiega jego skurcz, jak wygląda płynność wypełniania gniazda czy linie łączenia. Wszystkie te symulacje pozwalają na wyprodukowanie formy praktycznie doskonałej, która już w pewnych obszarach została celowo przewymiarowana itp., by finalnie uzyskać prawidłowy detal. Dane symulacyjne formy i sama forma zapisane są w cyfrowo w plikach. Kolejnym krokiem będzie zatem stworzenie nowego standardu EuroMap, który definiować będzie te pliki jako odpowiedni zapis cyfrowy, znormalizowany dla danych formy – np. jej wymiary, a także plik symulacji wtrysku, który także będzie zawierał znormalizowane dane dotyczące parametrów wtrysku.
W momencie dostawy formy operator, nawet z poziomu swojego biura, będzie mógł takie dane przesłać do wtryskarki. Ta z kolei sprawdzi czy technicznie istnieje możliwość uruchomienia formy, zaakceptuje ten krok, bądź powiadomi alarmem o np. ,,zbyt dużym rozmiarze formy”. Dane te będą zawierać odpowiednio zakodowany numer tworzywa. Operator przed uruchomieniem będzie musiał sprawdzić i potwierdzić zgodność tworzyw. Dobrze, a co w przypadku gdy tworzywa delikatnie się różnią? Wtedy operator będzie mógł warunkowo pozwolić na realizację tego zadania, z tą różnicą, że parametry fizyczne detalu będą także delikatnie odbiegać od wzorca.
Do eliminacji wad wyprasek w dużej mierze przyczynią się natomiast systemy operacyjne oparte na metodach sztucznej inteligencji. Wtryskarki zaczną wymieniać się informacjami z serwerem oraz między sobą, w ten sposób ucząc się i doskonaląc. Tak właśnie działają sieci neuronowe.
Wyobraźmy sobie, iż produkcja jest ściśle zintegrowana z systemami wizyjnymi detalu, które już teraz pozwalają na bardzo precyzyjne pomiary rozmiarów wyprasek, wykrywania wad, pomiary barwy itp. Integracja systemów wizyjnych z wtryskarką jest kolejnym przełomowym krokiem. System wizyjny zakomunikuje wtryskarce o defektach, a ta z kolei poszuka rozwiązania na serwerach typując odpowiednią korelacje i zastosowanie zmian parametrów w stosunku do wady. Weźmy np. wypływkę detalu, wtryskarka sama krok po kroku będzie sprawdzać parametry, które mają na to wpływ: temperaturę formy, gramaturę wtrysku, siłę zwarcia itp. Zmieniając te parametry w locie, a następnie ponownie sprawdzając kształt i wymiary wypraski możemy dojść do perfekcji. Do takich ustawień, których nie przewidziałby doświadczony operator.
Idąc jeszcze dalej, takie systemy nieprzerwalnie dzień i noc, co cykl będą w stanie się uczyć i wymieniać informacjami. Jakie korzyści będzie to za sobą niosło? Czy do tego zmierzamy? Pewnie przekonamy się niebawem…
