监控机器独立变量，确保一致的零件质量

这是一个OEM最糟糕的噩梦：一批批量零件将装配线带到静止，导致昂贵的停机时间和延迟成品和销售的交付。随着原料塑料材料的复杂性和成型过程中的多个变量，始终有可能通过模具商标的标准质量控制方法和OEM生产地板来实现。

幸运的是，通过在零件开发和生产期间监测机器无关的变量（MIV），可以显着降低部分质量的风险。18keno新利登录新的柏林塑料将这项技术作为一种标准的生产过程，用于生产始终如一的高质量零件 - 并确保其OEM客户的安心。

早期检测

测量miv是一个科学过程的一部分，可以在产品生产过程中主动监测产品输出，而不是等待产品成型和冷却。这使得工程师可以在出现问题之前做出调整，在坏零件被生产出来之前。

技术运营经理Eric Pipkin解释道:“由于大量的机器自变量，仅仅依靠机器设置在部分质量上可能会产生令人惊讶的不同结果。”“即使是两台相同制造、相同型号、相同年份、相同设置的成型机，也能生产出有细微差别的零件。”

传统的质量控制方法依赖于对一批成型和冷却后的零件进行检测。这意味着成千上万的零件可能会在几天内被生产出来，然后才被认定为不符合规格。虽然这意味着初始生产过程非常快，但它可能会对质量产生不利影响，并最终降低最终产品的交付速度。

超出机器的设置

miv与原料聚合物的特性和生产环境有关，如聚合物的分子量和湿度水平、填充材料的百分比(如重磨塑料和玻璃纤维)以及生产设施的环境温度和湿度水平。其中一个或多个变量的差异会影响零件质量。

为了测量这些变量，新的柏林塑料工程师将传感器嵌入模具内的18keno新利登录几个关键位置。它们在生产过程中衡量和分析塑料，并监测威胁要影响质量的变化。这些变量包括：

• 塑料粘度和流动
• 在聚合物上模具压力
• 湿度
• 填充时间
• 零件重量和尺寸（冷却前后）

数据驱动的开发

在部分开发期间，新柏林塑料设计工程师寻找潜在的问题18keno新利登录领域，并确定传感器在模具的最佳位置。他们测量miv和建立理想的变量值范围与紧公差的最佳一致性。该数据被放入特定于该部分的模板中，并存储在eDART数据采集系统中。

一旦生产开始，工程师就会持续监控和分析这些数据，以确保问题立即得到解决。历史数据可以让工程师看到趋势，这对未来的生产变化是有价值的。

新柏林塑18keno新利登录料的区别

虽然该技术来测量机器无关的变量不是新的，但新的柏林塑料已经发展到更高水平，以优化所有客户的风险避免。18keno新利登录

“模内传感和数据分析是所有产品生产的标准实践，而不仅仅是在选定的项目或开发，”皮普金强调。“此外，我们已经分配了内部资源来评估数据，并做出适当的决定，以提高零件质量。这是一个很有价值的故障排除工具，因此我们可以验证流程并快速解决问题。”

采用模内传感是新柏林塑料公司更大的科学成型文化的一部分，依赖数据来确定最佳实践和制造工艺。18keno新利登录所有参与这些流程的员工都接受了如何使用该技术的良好教育，这大大降低了客户接收不良零件的风险。

皮普金补充说:“我们通过在问题发生时，而不是在问题发生后，采用一种强有力的方法来检测问题，从而为客户提供高水平的保证。”“这让他们安心地知道，我们将在问题离开我们的设施之前控制和解决问题。”

这些工艺使新柏林塑料保持非常低的废料水平，并18keno新利登录保持返工成本较低。通过保持这些成本较低，他们不会发现自己的方式回到客户的部分价格。这使得新柏林塑料能够以具18keno新利登录有竞争力的价格提供高价值，同时通过不吸收不必要的成本来保护我们的财务安全。

对于任何考虑新的合同成型合作伙伴的人，Pipkin有关如何评估MIV测量过程是否完全集成到模具的文化中的建议：

他建议:“参观他们的工厂，并要求看一看在行动中的模内传感和数据测量的生产演示。”询问收集到的数据是如何使用的，员工是否受过使用这些数据的培训。仅仅存在数据库中的信息对任何人都没有价值。”