基于模具预测部件特性
ComoNeoPREDICT系统是如何运作的呢?这一系统采用基于模具的质量预测,计算注塑成型部件的特性。这项尖端技术采用了类似神经网络的有监督的机器学习算法。首先,系统通过与机器中的ComoNeo配合,生成统计测试计划(实验设计,简称DoEs)。接下来,ComoNeoPREDICT使用已获取的参数(如压力或温度曲线)和测得的零件质量特点,创建预测模型,为后续生产提供参考基准。系统还可自动分拣超过预设容差范围的部件。奇石乐提供专用PC软件,协助客户生成DoE和预测模型。
新型ComoNeoPREDICT 具备一系列显著优势,为用户带来诸多收益:
- 具备完整的质量记录,可准确分拣废品
- 用户可直接监控预测质量特性,获取相关专有知识
- 将伪废品率控制在最小范围
- 轻松界定容差标准和废品标准
- 自动选定用于计算的相关曲线点
- 不要求用户具备特别的数学或统计学知识
- 系统持续训练预测模型,不断提升预测水准
系统采用标准化和文件化的预测程序,因此,在进行测试和模型计算时,用户无需安排专人进行系统操作。预测方法高度透明,可帮助用户更深入地了解生产程序。这项新功能使用户得以全面控制注塑工艺流程中的所有质量因素,对产品精度敏感的医疗产品生产厂商和其他关键高质量零部件的生产厂商,都将因此受益匪浅。
ComoNeo:开启智能生产,紧跟工业4.0发展步伐
“无论是对于车间工艺流程的水平层面而言,还是对于整体系统的垂直层面而言,ComoNeo都是数字价值链的核心模块。
在工艺流程层面,ComoNeo可为用户提供多种独特功能,例如,ComoNeoMERGE提供基于模腔压力的监测方法,可用于监控传统注塑工艺和多组份注塑工艺流程;ComoNeoSWITCH可根据模腔压力切换注塑机工作状态;而ComoNeoMULTIFLOW可维持热流道控制系统的平衡性。
ComoNeo生成的所有质量相关流程数据,均可通过OPC UA传输至更高级的系统(如MES或ERP)。ComoNeo的这些独特优势,可帮助您轻松开启智能生产。”