Hopper uči iz podataka o mašinama, sirovinama i procesima i generiše situacione preporuke za optimalno usklađena podešavanja parametara kako bi otpad i vreme ciklusa bili što je moguće niži. Umesto da se oslanja na ručno „pokušaje i greške“, Hopper daje situacione preporuke za specifična podešavanja parametara - zasnovane na praktično naučenom idealnom procesu i poštujući prozore za validaciju.
Hopper kontinuirano analizira uticajne promenljive procesa brizganja i predlaže situaciona podešavanja za postavljeni parametar.
Razmatranje materijala, procesa i podataka o životnoj sredini.
Primajte preporuke u pregledaču ili na mobilnom uređaju putem push poruke.
Uporedite primenjene recepte u smislu KPI-ja i različitih parametara podešavanja.
Dobijte pregled koji su recepti funkcionisali i koliko dobro.
Analizirajte odbacivanja koja se javljaju u procesu brizganja, razgrađene prema razlogu odbacivanja i šupljini.
To vam omogućava da precizno identifikujete problematična područja i precizno pokrenete mere optimizacije.
Primenite predloge za podešavanje parametara direktno - Hopper piše parametre direktno na kontroler mašine.
Ovo eliminiše potrebu za ručnim podešavanjem od strane operatera mašine.
Automatska primena podešavanja parametara
Potrebna je verifikacija od strane korisnika
Pročitajte kako ZAHORANSKI koristi Hopper iz plus10 kako bi ubrzao puštanje u rad složenih sistema za brizganje i smanjio otpad. Izazov: nestabilni procesi usled fluktuacija materijala
„Hopper podržava naše inženjere za podešavanje sa svojim predlozima parametara u finom podešavanju podešavanja mašina i rešavanju problema kako bi se povećala i stabilizovala efikasnost na svim krhotama u našim složenim procesima brizganja elastomera. „A. Botta, menadžer procesnog inženjerstva u FST u Luserni, Italija
ZAHORANSKI koristi Hopper za fino podešavanje parametara brizganja u letu, nadoknađujući varijabilnost materijala. Isporučeno je 20% brže povećanje i smanjenje otpada od 10— 17% u GMP proizvodnji 24/7. Rezultat: Veći OEE od stabilne proizvodnje uprkos fluktuacijama materijala i razlikama u nivou veština.
Karakteristike sirovina po seriji, npr. gustina, viskoznost
Okruženje proizvoda, npr. Temperatura okoline+vlažnost
Konfiguracija tipa mašine +, npr. električna, hibridna/hidraulična
Podaci o procesu (stvarni+postavljeni parametar), npr. krive pritisaka/brzine ubrizgavanja
periferni uređaji npr. tip vruće/hladnoće, uređaj za temperaturu
Povratne informacije o kvalitetu proizvoda, npr. Geometrijske + karakteristike površine, težina
Specifikacija proizvoda, npr. dozvoljene granice parametara procesa
Mapiranje između svakog od gore navedenih izvora podataka
Povezivanje: šifrovani odlazni saobraćaj na cloud backend preko HTTPS-a
Siemens Industrial Edge uređaj instaliran u mašinskoj mreži sa aplikacijom plus10