注塑行業專用中央供料系統Central Feeding System

注塑行業專用中央供料系統Central Feeding System，Central Feeding System

### 注塑行業專用中央供料系統（Central Feeding System）詳解

#### 一、概述
中央供料系統是為注塑車間設計的自動化原料處理解決方案，通過集中控制實現多臺注塑機的高效供料。該系統整合原料儲存、干燥、輸送及回收，顯著提升生產流程的連續性與穩定性，是現代智能工廠的關鍵基礎設施。

#### 二、核心組成模塊
1. **原料存儲單元**
   - **智能儲料倉**：配備料位傳感器（超聲波/雷達監測），實時反饋庫存量，支持自動補料觸發。
   - **除濕干燥機**：采用分子篩或轉輪式干燥技術，露點控制達-40℃以下，確保原料含水率低于0.02%（如PC材料要求）。
   - **配色料斗**：支持色母粒自動配比，精度達±0.5%，減少色差問題。

2. **輸送系統**
   - **真空負壓輸送**：適合短距離、低粘度原料（如ABS、PP），能耗低，速度20-30m/s。
   - **正壓輸送**：用于長距離（超50米）或高密度原料（如尼龍+玻纖），壓力可達0.6MPa，防堵管設計。
   - **螺旋機械輸送**：處理高溫物料（如PEEK，需200℃以上），避免熱降解。

3. **中央控制****
   - **SCADA系統**：集成HMI人機界面，支持遠程監控與OEE分析，可對接MES/ERP。
   - **智能分配閥**：氣動三通閥切換時間<0.3秒，支持100臺以上注塑機同時供料。
   - **AI預警模塊**：基于歷史數據預測堵料風險，準確率超90%。

4. **輔助系統**
   - **三級過濾**：初效（金屬網）+中效（布袋）+高效（HEPA）過濾，潔凈度達ISO 8級。
   - **節能模塊**：熱能回收裝置將干燥機余熱用于車間供暖，節能30%以上。

#### 三、工作流程優化
1. **原料預處理**：雙塔干燥機交替工作，確保24小時連續除濕。
2. **精準計量**：失重式喂料器精度達±0.3%，支持配方管理（可存儲200+配方）。
3. **動態路徑規劃**：基于注塑機狀態（射膠量、周期時間）智能分配輸送優先級。
4. **閉環回收**：粉碎料自動過金屬探測器后按比例回摻（5-30%可調），減少原料浪費。

#### 四、技術優勢對比
| 指標               | 傳統單機供料         | 中央供料系統         |
|--------------------|----------------------|----------------------|
| 能耗               | 100%                 | 降低40-60%           |
| 換料時間           | 30-60分鐘/次         | <5分鐘（在線切換）    |
| 人工干預           | 需2-3人巡檢          | 無人值守             |
| 車間粉塵濃度       | >5mg/m3              | <1mg/m3              |
| 原料損耗率         | 3-5%                 | <0.8%                |

#### 五、行業應用深化
1. **汽車行業**：滿足IMD模內裝飾工藝要求，實現PC+PMMA多層共注的精準供料。
2. **醫療行業**：通過FDA認證的不銹鋼管道，支持PEEK、PEI等醫用級材料無菌輸送。
3. **光學組件**：恒溫恒濕輸送（23±1℃，濕度<15%），保障導光板無流痕。
4. **大型制品**：雙螺桿擠出機聯動供料，單次輸送量可達500kg/h。

#### 六、實施考量
1. **布局設計**：采用U型或直線型布局，*小轉彎半徑≥5倍管徑，壓損<10%。
2. **防爆配置**：ATEX認證的防爆電機+氮氣惰化系統，適用阻燃劑等高危物料。
3. **擴展能力**：模塊化設計支持后期增加干燥機或輸送線，擴容時間<3天。
4. **投資回報**：以50臺注塑機規模計算，投資回收期約18-24個月。

#### 七、技術前沿
- **數字孿生系統**：3D可視化監控，實時模擬管道內物料流動狀態
- **5G+邊緣計算**：實現1ms級響應，支持200+節點同步控制
- **自清潔管道**：納米涂層技術，減少原料掛壁殘留

#### 八、總結
中央供料系統通過高度集成化與智能化，推動注塑行業向工業4.0邁進。某家電龍頭企業實施后，人均產出提升70%，**率從2.1%降至0.6%，年節約原料成本超800萬元。未來隨著AIoT深度應用，系統將實現自學習供料策略，進一步釋放生產潛能。