GOOD 科技誌

  在產線製程中，確保設備的狀態是必然的，設備狀態切確會影響產線上的產品。但是對於生產線上會影響到產品的設備要如何查出呢？如果能夠對於製程中的產品完成前就搶先一步了解產品的品質，能夠節省許多不必要的製造過程時間及避免掉原物料的成本浪費。 產品品質是製造出來的，而目前習知的做法是對於終端產品做檢驗，無論是人為檢驗、三次元、或是AOI乃至於目前流行的AOI+AI方案都是針對產品品質的管理手段。固德科技扮演的則是在製造過程中的製造品質監測，在大量生產產品過程中，一有產線風險則隨時警示，避免產生大量的不良品，並預防無預警停機。 ＃製程 ＃不良品 ＃工業4.0 ＃傳統產業轉型 ＃預知監測 提早攔截不良品實測： 以衝壓製程作為範例，在衝壓製程中一連串連續的動作，只要在初期有一點異常，例如：模具品質不良、位移、刀具斷裂等原因，就會造成後續的製造過程都會出現異常，而且異常趨勢會急劇下降。如果能在異常發生時，即使細微，也能夠即時分辨異常，就能避免後續製程中出現的不良品及成本的浪費。 其他更多衝壓監測相關： 產業升級4.0，衝壓模具實測篇 以下以衝壓製程中，常會發生的異常狀況做舉例： ・沖孔刀具斷裂所造成的產品漏沖及孔位異常。 ・刀具鈍化所造成產品毛邊的不良品結果。 ・模具異常所造成的變形不良品結果。 沖孔刀具斷裂所造成的產品漏沖及孔位異常 衝壓製程中，如果遇到刀具斷裂，容易造成後續產品的孔位異常或漏沖。如圖，做測試模擬刀具斷裂，產品形成未沖孔。固德的機器學習智能監測系統能夠在第一時間抓出不良品，即時阻攔後續嚴重的異常損失。 刀具鈍化所造成產品毛邊的不良品結果 沖壓製程中，遇到刀具鈍化時，產品的切割面容易有毛邊。此時製程上的產品品質，也會急速下降。 模具異常所造成的變形不良品結果 利用VMS-ML 機器學習智能監測系統，能在製程中出現異常時，立即停止產線，也能夠利用長時間趨勢圖來判別最佳的保養時機，避免過度保養也避免無預警停機損壞。 利用長時間趨勢圖來抓出保養計畫時間 利用VMS-ML 機器學習智能監測系統，能在製程中出現異常時，立即停止產線，也能夠利用長時間趨勢圖來判別最佳的保養時機，避免過度保養也避免無預警停機損壞。 在衝壓製程中，利用VMS-ML機器學習智能監測系統檢測生產線，能製程中提早檢出不良品，能夠提高產線的KPI，增加產線稼動率及預防模具損壞等優點。 了解更多VM...

  衝壓，是指藉助於標準或專用衝壓設備的動力重擊材料（金屬或非金屬），將其裁切、折彎或塑造成模具所規範的成品形狀與尺寸中。衝壓加工大致可區分成剪切、彎曲、成型及引申等幾種不同的加工型式。因為簡體字中用「沖」代替「衝」，所以在繁體的文字使用上有時會被誤用為「沖壓」，實為「衝壓」。 引用來源： 維基百科 ＃沖壓 ＃衝壓 ＃工業4.0 ＃傳統產業轉型 ＃預知監測 應用於產業的重要性 衝壓透過模具，落料、沖孔、成型、拉深、修整、精沖、整形、鉚接、擠壓件等，廣泛應用於生活、電子、通訊、交通工具、甚至是國防武器等產業，也影響著國家的工業發展。衝壓用途相當廣泛，主要作用於製造大量的五金零件，這些繁複的製造加工過程，運用模具保持產品的一致性。 由於沖床加工時的精度大大影響模具的使用壽命、產品的加工精度等，且直接衝擊生產的產品品質與成本的損耗問題。舉例來說，衝壓應用於汽車製造時，汽車車體本身有將近70%都是依靠衝壓技術成形的，衝壓的水準精度就直接影響了車身的優劣，更影響了其他後續車體整裝的工作。為了確保高精度穩定的要求，必須定期進行監測沖床設備的健康狀態，以保障產品精度與延長機台、模具的使用壽命。 衝壓產業升級，首要任務 衝壓加工的生產屬於重複動作，對於產業也較易於升級為機械自動化，在製造生產中，衝壓加工能有效的節約時間、材料、及員工培訓的時間。衝壓設備一旦升級為自動化時，模具於產線成本中將會佔相當大的比例，而沖床的精度也將影響模具所製造出來的產品品質與成本增加。對於金屬成形的過程中，穩定性越高，產品品質也會越穩定。 模具的製造成本和壽命則是影響衝壓質量的重要因素，在製程中的輕微變化，都容易導致後續產品品質每況愈下的情形。產業自動化是為了提高產能，及維持產線品質，因此在製程上更應該切確掌握設備健康，以免造成模具及設備提早老化損壞。  衝壓模具的常見問題 在衝壓生產中，模具影響衝壓的品質最大，會造成的問題也最多，直接影響生產效率、成本、以及交貨週期。單工程模結構簡單，製造容易，價格也相對比較便宜，需要人力定時檢查成品，工作效率較低。而連續模的價格較高、複雜度也較高，由於連續加工，所以時常發生模具損壞卻沒有發現，一旦發生了狀況，就會產生大量的廢品，更會導致模具的損壞。因此，提早檢出模具的品質，才能避免大量的廢品產生。 沖壓製程＆模具即時監測，製程流程品管實績 監測目的背...