通过机器连接， 提高吹膜挤出工艺的流程透明度

数字化已成为挤出公司不过时的前提条件。但是，将IT解决方案集成到制造过程较为复杂，因为接口众多，而且需要大量投资才能获得难以估算的附加值。因此，Enlyze GmbH开发了一种解决方案用于不同机器厂商在同一软件平台上的标准化连接。此外，出于分析的目的，Enlyze还结合了ERP、ME和QM系统来对整个制造环境进行建模。

首批客户：Duo Plast

Duo Plast AG是Enlyze的首批客户之一（图1）。这是一家德国的拉伸膜制造商，极具创新性，是可持续发展的先锋。通过结合创新的拉伸膜、包装机以及在Duo Lab技术中心模拟运输条件的能力，Duo Plast为负载装置固定提供了一套完整的解决方案。该生产在九条吹膜共挤生产线上的两个位置进行。Duo Earth薄膜具有高含量的PCR（消费后回收材料）并保持了一贯的高性能，因此荣获了四项可持续发展奖。

图1：Clemens Hensen和Henning Wilms（Enlyze）、Duo Plast公司的Mike Kieschnick和Alexander Kaunath

以及Enlyze公司的Deniz Saner（左起），背景是Enlyze Gemba Board © Enlyze/Duo Plast

 
连接挤出机、辅助设备和质量保证

Duo Plast的机器已经使用了2-20年不等。挤出在Dolci、Macchi（马奇）和Reifenhäuser（莱芬豪舍）制造的挤出机上进行。计量装置、冷却环和颗粒进料等辅助设备则由Plast Control、Doteco和Maxcess提供。

Gefran现代卷材张力控制装置和基恩士视觉检测摄像头被集成到挤出生产线中。通过切割、拉伸对薄膜进行二次加工再加上四色印刷机构成了整个流程。

图2：Enlyze系统包含硬件和软件组件（来源：Enlyze；图：© Hanser）

Enlyze在这一过程中展示了其在连接方面的优势。与系统的连接通过Enlyze自有的Edge Device（图2）实现。它被集成到自动化系统并从挤出机和辅助设备中读取工艺数据。集成在生产运行期间花数小时完成。

Enlyze解决方案基于云并提供托管服务。整个基础架构由该数字化公司负责，因此客户的IT资源不会受到后续影响。数据可以传输到其他系统，例如： 能源管理系统，或通过OPC-UA服务器直接使用。

数字化本身并不是最终目的

从合作伊始，Duo Plast一直追求着三个目标：
◆ 提高生产力认知：优化的最大杠杆在哪里？
◆ 如何使新产品快速过渡到批量生产？我们应如何保存专业知识来保证可重复性？
◆ 我们如何才能发现生产异常并进行有效预防？
Enlyze在创建解决方案时使用了这些目标。

图3：传统计算方法（左侧）认为同一机器基准适用于所有产品。Enlyze计算方法则单独考虑每个产品

（来源：Enlyze；图：© Hanser）

对单个工件而非挤出生产线进行基准测试

为了提高生产力，我们需要生成可靠的KPI来量化优化潜力。对此而言，OEE（设备综合效率）是一个合适的指标。Enlyze和Duo Plast改进了OEE方法并根据挤出要求对其进行了修改。创新之处在于对每个工件进行单独的OEE要素（表现、质量和可用率）基准测试而不是对每条挤出生产线进行全球基准测试。以下的例子说明了其对性能的影响。

图3所示为两个制造订单（FA101工件4711和FA102，工件0221）。该挤出生产线的理论表现为350 kg/h。性能OEE一般通过计算平均表现与350 kg/h的比率而得。由于不准确的生产力评估结果，FA101得分高于FA102，因为FA101相较于FA102更接近机器理论表现的最大值。但是，FA102更接近制品0221可实现的最大值（最大演示速度），而FA101离特定的MDS更远。

图4：该应用程序提供了顾及次要条件和优化目标的最佳系统参数（来源：Enlyze；图：© Hanser）

因此，事实上，FA101具有比FA102更大的改进潜力。使用传统的OEE分析方法时，重心会错误地聚集在FA102上。针对挤出工艺，三个OEE要素都必须以生产订单为基础进行评估，与工件相关的基准将自动从生产历史中衍生并不断更新。因此，机器OEE是单个订单和机器空闲时间的集合。

该评估表（图4）有助于Duo Plast详细分析制造生产力并了解优化潜力的所在之处：
◆ 是否有产品造成了很大一部分损失？
◆ 停机时间、质量或者性能是否是造成损失的原因？
◆ OEE趋势如何？生产力上升还是下降？

开发制造业的潜力

可复制性是挤出过程中面临的主要挑战之一。通过提供最佳生产参数，同时将次要条件和优化目标考虑在内，Enlyze有助于实现可复制性（图5）。

图5：评估表有助于对生产力进行分析并识别优化潜力（来源：Enlyze；图：© Hanser）

Duo Plast在近年来成功降低了废品率之后，其重心转向了产量的提升。在Enlyze的帮助下，Duo Plast可以确定哪些工件能够得到最大的改善。每一轮稳定的生产流程的参数化都经过评估和比较，然后可以确定参考指令并看到机器参数化。按照持续的改进方法，每个工件的制造都逐步得到了优化。

其副作用是，操作人员的经验取值也被保存和共享。此外，配方管理采用数字建模并不断更新。Duo Plast的开发部门可由此深入了解组合中工件的可制造性并进一步优化配方。

从KPI到机器参数再到工艺数据的深入分析，各种抽象层次帮助Duo Plast更好地了解生产异常并确定其原因。
用户可以通过搜索功能输入工件或FA编号，然后直接跳转到各种分析功能界面。因此，Duo Plast能够更快地找到相关信息并留出更多的时间用于分析。

本文翻译自KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL杂志
作者：Henning Wilms，Clemens Hensen，Alexander Kaunath

来源：荣格-《国际塑料商情》

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