原因何在 Hopper-实时参数优化以实现可持续质量?
Hopper 从机器、原材料和工艺数据中学习,并针对最佳匹配的参数设置生成情境建议,以尽可能缩短废品和循环时间。Hopper 不依赖手动 “试错”,而是基于虚拟学习的理想过程并尊重验证窗口,为特定的参数调整提供情境建议。

Hopper 从机器、原材料和工艺数据中学习,并针对最佳匹配的参数设置生成情境建议,以尽可能缩短废品和循环时间。Hopper 不依赖手动 “试错”,而是基于虚拟学习的理想过程并尊重验证窗口,为特定的参数调整提供情境建议。


Hopper 持续分析注塑成型过程的影响变量,并提出情境调整以设定参数。
考虑材料、工艺和环境数据。
通过推送消息在浏览器或移动设备上接收推荐。

根据关键绩效指标和不同的设置参数比较应用配方。
大致了解哪些食谱有效,效果如何。

分析注塑成型过程中发生的不合格品,按不合格原因和型腔进行细分。
这使您可以精确识别问题区域并精确启动优化措施。

直接应用参数调整建议-Hopper 将参数直接写入机器控制器。
这样就无需机器操作员进行手动调整。
自动应用参数调整
需要用户验证

阅读ZAHORANSKY如何使用plus10的Hopper来加快复杂注塑系统的调试并减少浪费。挑战:物料波动导致过程不稳定
“Hopper 在微调机器设置和故障排除方面提供参数建议,为我们的设置工程师提供支持,以提高和稳定复杂弹性体注塑工艺中所有班次的效率。“A. Botta,意大利卢塞纳FST工艺工程经理
每批的原材料特性,例如密度、粘度
产品环境,例如环境温度 + 湿度
机器类型 + 配置,例如电动、混合动力/液压
过程数据(实际 + 设定参数),例如注射压力/速度曲线
外围设备,例如热流道/冷流道型、温度设备
产品质量反馈,例如几何 + 表面特征、重量
产品规格,例如允许的过程参数边界
上述每个数据源之间的映射
连接:通过 HTTPS 加密到云后端的出站流量
Siemens Industrial Edge 设备通过 plus10 应用安装在机器网络中