Станок производства: Оборудование для производства металлочерепицы (Линия для металлочерепицы или станок)

alexxlab | 28.03.2023 | 0 | Разное

Оборудование для производства металлочерепицы (Линия для металлочерепицы или станок)

Линии для металлочерепицы, спроектированные и выпущенные компанией «Профоборудование-Л», являются высокотехнологичным, мощным, производительным и исключительно надежным оборудованием, которое позволяет выпускать продукцию отличного качества в большом объеме.

Выпуск металлической черепицы — это серьезный и ответственный технологический и производственный процесс. Поэтому от надежности и эффективности оборудования для производства металлочерепицы напрямую зависит и качество выпускаемой продукции, и ее себестоимость. Следовательно — и спрос на нее, а в конечном итоге — и рентабельность всего бизнеса, и прибыль предприятия.

В зависимости от ваших потребностей, возможностей, особенностей производственного помещения и множества других факторов мы готовы предложить вам действительно богатый выбор станков для металлочерепицы самых разных типов — «Каскад», «Андалузия», «Джокер», «Монтерей» и пр. Все без исключения оборудование имеет фирменное гарантийное и сервисное обслуживание и может быть поставлено и смонтировано «под ключ».

На высокотехнологичном рынке разработчиков и производителей сложнейшего профилегибочного и нестандартного промышленного оборудования компания «Провоборудование-Л» не первый год уверенно занимает лидирующие позиции. С момента своего основания и до настоящего времени во главу угла на предприятии ставят безупречное качество выпускаемых станков, их высочайшую техническую оснащенность и внедрение самых последних инновационных решений. При этом большое внимание уделяется не только производственному циклу, но и обслуживанию клиентов. Любое оборудование, в том числе и линия (станок) для металлочерепицы, имеют самую полную комплектацию и при желании могут поставляться «под ключ», с полным монтажом, настройкой и осуществлением пуско-наладочных работ.

Все оборудование для производства металлочерепицы имеет очень высокую производительность, которая может достигать семи метров готового изделия за одну минуту. Специалисты нашего предприятия осуществляют не только установку и запуск станка для металлочерепицы и всех сопутствующих узлов производственной линии, но и обеспечивают квалифицированное первичное обучение персонала и сервисное обслуживание оборудования.

Чем комплектуется линия для производства металлочерепицы «под ключ»?

Оборудование для металлочерепицы «под ключ», поставляемое компанией «Профоборудование-Л», включает в себя следующие элементы:

• Двухопорный либо консольный разматыватель металлического рулона грузоподъемностью 10 тонн и мощностью 5,5 киловатт.
• Дисковые электромеханические ножницы, обеспечивающие аккуратную и точную резку металла в случае необходимости замены рулона.
• Профилегибочный стан — «сердце» линии для производства металлочерепицы. Это — один из двух главных механизмов, которые отвечают за внешний вид и размер готового изделия. На профилегибочном стане происходит профилирование листа холодным давлением. Станина устройства может иметь типовую и усиленную конструкцию для более высокой надежности, а рабочие валы изготовлены из высококачественно стали марки 45 и 40Х.
• Гидравлический пресс повышенной производительности —  станок для производства металлочерепицы заданного размера, на котором осуществляется штамповка металлочерепицы и использованием особых штампов, производимых на электроэррозионном станке.
• Гильотинные гидравлические ножницы.
• Система автоматического управления линией для металлочерепицы, спроектированная на базе электронных компонентов ведущих мировых производителей — Schneider, Delta, Siemens и др.

В совокупности все эти узлы и составляют все необходимое оборудование для производства металлочерепицы. Для повышения производительности линии, повышения качества металлочерепицы и упрощения некоторых производственных процессов дополнительно могут быть поставлены и дополнительные технологические модули — ламинаторы, загрузочные тележки и пр.

Почему стоит выбирать оборудование для металлочерепицы производства компании «Профоборудование-Л»?

Как уже говорилось, во главу угла все 15 лет своего существования мы всегда ставим качество, надежность и производительность всего выпускаемого оборудования. Достигать эталонных качественных показателей нам помогают специалисты собственного конструкторского бюро, неустанно работающие над новыми модификациями оборудования, делая его еще более производительным и экономически эффективным. Именно поэтому наше оборудование для металлочерепицы, как и другие станки, имеют безупречную репутацию не только среди производственных предприятий, но и в тесном кругу коллег-конкурентов, которые отдают должное всем разработкам специалистов «Профоборудования».

А грамотный маркетинг и осознанный упор на долгосрочное, стратегическое сотрудничество и партнерство позволяет нам формировать самые выгодные ценовые предложения и осуществлять продажи оборудования и его обслуживание на самом высоком уровне.

«Профоборудование-Л» — безукоризненные линии для производства металлочерепицы по взвешенной и разумной цене.

Оборудование для производства бампера автомобиля из пластика

 

Пример изделия: автомобильный бампер                                                           
Материал: PP+EPDM-T20
Количество гнезд пресс-формы: 1
Размеры: 800 (Д) х 700 (Ш) х 100 (В) мм
Масса: 2000 гр
Цикл формования: 48.9 с                   

 

Производство бампера организовано на базе ТПА YIZUMI UN3200DP с двухплитным гидромеханическим узлом смыкания. Такая конструкция узла позволяет минимизировать вес ТПА и занимаемую им площадь, а так же снижает энергозатраты при перемещении плит смыкания. Термопластавтомат для производства бампера YIZUMI UN3200DP оснащен системой управления каскадным впрыском и контролем горячих каналов пресс-форм.

Оборудование для производства бампера автомобиля, помимо ТПА, включает ряд вспомогательных устройств: это вакуум загрузчик для подачи материала, сушилка, платформа для быстрой смены форм, многофункциональный антропоморфный робот для съема изделия, модуль для обрезки литников и термической обработки поверхности.

ТПА оснащён магнитными плитами крепления пресс-форм, позволяющими проводить крепление форм одним нажатием клавиши на пульте управления.
В такой конфигурации система автоматически обрезает литники, удаляет заусенцы с помощью открытого пламени, а также производит взвешивание и маркировку изделия. Высокий уровень автоматизации обеспечивает стабильное качество изделий.

 

Ключевые моменты:

• Сокращение занимаемой площади на 30%
• Короткие циклы движения плит и наращивания высокого давления
• Простой монтаж пресс-формы благодаря направляющим для установки

 

 

 

Узел смыкания

• Уменьшение веса ТПА
• Высокая устойчивость и стабильность благодаря коротким колоннам и плитам крепления, оптимизированным методом просчёта жёсткости
• Синхронная блокировка замков колонн, интегрированных в подвижную плиту повышает стабильность набора высокого давления смыкания
• Параллельность плит по всему ходу движения
• Высокие скорости смыкания и открытия формы благодаря дифференциальному управлению
• Простой монтаж пресс-формы и возможность работы с тяжелыми пресс-формами
• Низкое потребление электроэнергии за счёт облегчённой конструкции

 

Узел впрыска

• Оптимальная гомогенность расплава благодаря высокому соотношению L/D 20 : 1
• Расположение цилиндров движения напротив друг друга обеспечивает соосность прижима сопла
• Движение сопла обеспечивается двумя гидроцилиндрами, благодаря такому решению обеспечивается компактность конструкции узла впрыска наряду с высокой скоростью

 

Заказчику предлагается готовый комплекс оборудования для изготовления автомобильного бампера из пластика, включающий: ТПА, вакуумный загрузчик, бункер сушилку, пресс-форму, конвейер.

 

А также:

• Магнитные плиты для крепления пресс-форм Yizumi для ТПА YIZUMI UN3200DP;
• Роликовые направляющие для быстрой смены форм YIZUMI UN3200DP;
• Система экстракции продукта и обрезки литников на основе антропоморфного робота KUKA;
• Автоматизированная конвейерная линия по контролю веса изделия.

Термопластавтомат UN-2400D1

Двухцветный рассеиватель заднего автомобильного фонаря

Оборудование для производства кофров

Оборудование для производства фар автомобиля

Автомобильная дверная панель

Крышка двигателя с PU покрытием

Рама автомобильного вентилятора

Redin – Станки для снятия заусенцев с зубчатых колес

РЕДИН ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ МАШИНА			png”> ДОМ | О НАС | ИСТОРИЯ | ЗАПРОС А ЦИТАТА | Часто задаваемые вопросы | ВИДЕО | СВЯЖИТЕСЬ С НАМИ
СНЯТИЕ ЗАГРУЗОК МАШИНЫ ЗАДНЯЯ ПОЗИЦИЯ СПЕЦИАЛЬНЫЕ МАШИНЫ Б/У МАШИНЫ ПРОДАЖА И ВОССТАНОВЛЕНИЕ ЗАПЧАСТИ ШЛИФОВАЛЬНЫЕ КРУГИ
	Дом

4 причины, почему машинное обучение не работает — и как это исправить

Машинное обучение стало обязательным инструментом для любой серьезной команды по обработке данных: дополняет процессы, генерирует более точные и точные прогнозы и в целом улучшает нашу способность использовать данные.

Однако обсуждение приложений машинного обучения в теории сильно отличается от реального масштабного применения моделей машинного обучения в производстве. В этой статье мы рассмотрим общие проблемы и соответствующие решения, чтобы сделать машинное обучение множителем силы для вашей организации данных. Мы рассмотрим:

• 4 причины, по которым проекты машинного обучения терпят неудачу
  • Несоответствие между фактическими потребностями бизнеса и целями машинного обучения
  • Обучение модели машинного обучения без обобщения
  • Проблемы тестирования и проверки машинного обучения
• Тактика масштабируемого машинного обучения в производственной среде
  • Работа в облаке
  • Используйте подход DevOps
  • Инвестиции в возможности наблюдения и мониторинга 
  • Развертывание машинного обучения и препятствия для обслуживания
• Масштабное производство машинного обучения

4 Распространенные причины, по которым проекты машинного обучения терпят неудачу в производстве

От создания велосипедного маршрута выходного дня на Google Maps до помощи в поиске следующего интересного шоу на Netflix, машинное обучение (ML) превратилось далеко за пределы теоретического модного слова в мощная технология, которую большинство из нас использует каждый день.

Для современного бизнеса аппетит к машинному обучению как никогда высок. Но в то время как некоторые отрасли были преобразованы благодаря автоматизации, ставшей возможной благодаря машинному обучению (например, обнаружение мошенничества в финансах и персонализированные рекомендации по продуктам в электронной коммерции), суровая правда заключается в том, что многие проекты машинного обучения терпят неудачу еще до того, как увидят свет.

В октябре 2020 года Gartner сообщила, что только 53% проектов проходят путь от прототипа до производства — и это в организациях с определенным уровнем опыта в области ИИ. Для компаний, которые все еще работают над развитием культуры, основанной на данных, это число, вероятно, намного выше, а по некоторым оценкам частота отказов достигает почти 90%.

Технологические компании, ориентированные на данные, такие как Google, Facebook и Amazon, меняют нашу повседневную жизнь с помощью машинного обучения, в то время как многие другие хорошо финансируемые и очень талантливые команды все еще пытаются реализовать свои инициативы. Но почему это происходит? И как мы можем это исправить?

Мы рассказываем о четырех самых серьезных проблемах, с которыми сталкиваются современные группы обработки данных при масштабном внедрении машинного обучения, и о том, как их преодолеть.

1. Несоответствие между фактическими потребностями бизнеса и целями машинного обучения

Когда ваши бизнес-цели и цели машинного обучения не совпадают, все ваши лучшие планы обречены на провал, как и модель, которую вы обучали на устаревших данных. Изображение предоставлено Чарльзом Делювио на Unsplash.

Первая задача — стратегическая, а не техническая: начать с решения, а не с четко определенной проблемы.

Поскольку компании стремятся внедрить машинное обучение в свои организации, руководители могут нанимать специалистов по обработке и анализу данных и специалистов по машинному обучению для автоматизации или улучшения процессов без зрелого понимания того, какие проблемы действительно подходят для решения ML . И даже когда бизнес-задача хорошо подходит для машинного обучения, без общего определения того, как выглядит успех, проекты могут месяцами томиться в режиме экспериментов, пока заинтересованные стороны ждут идеализированного уровня машинного совершенства, который никогда не будет достигнут.

Машинное обучение — это не волшебство, оно не решит все проблемы идеально и по своей природе должно продолжать развиваться с течением времени. Иногда модель, просто достигающая тех же результатов, что и люди, является достойным проектом — ошибки и все такое.

Прежде чем приступить к любому проекту, спросите свою команду или заинтересованные стороны: Какую бизнес-проблему мы пытаемся решить? Почему мы считаем, что машинное обучение — правильный путь? Каков измеримый порог ценности для бизнеса, которого пытается достичь этот проект? Как выглядит «достаточно хорошо»?

Без этих четких общих определений, сформулированных в самом начале, многие достойные проекты машинного обучения никогда не будут реализованы, а ценные ресурсы будут потрачены впустую. Решите бизнес-проблему с помощью машинного обучения, а не просто приступайте к проекту машинного обучения, чтобы поставить галочку напротив машинного обучения.

2. Обучение модели машинного обучения без обобщения

Благодаря четко определенной бизнес-проблеме и целевым показателям успеха ваши потенциальные ловушки становятся более техническими. На этапе обучения модели проблемы, связанные с вашими обучающими данными или соответствием модели, являются наиболее вероятными причинами будущих неудач.

Целью обучения модели является разработка модели, которая может обобщать или делать точные прогнозы при наличии новых данных, поскольку она понимает отношения между точками данных и может определять тенденции. Ваш обучающий набор данных должен быть чистым, объемным и отражать данные в реальном времени, которые ваша модель должна обрабатывать после запуска в производство. Нигде не видел чистых данных в производственной среде. Будьте готовы потратить много времени на очистку, маркировку и разработку функций только для того, чтобы подготовить данные.

Репрезентативные обучающие данные также имеют ключевое значение: если ваши обучающие данные не отражают фактические наборы данных, с которыми столкнется ваша модель, вы можете получить модель, которая не будет работать после того, как вы достигнете тестирования или производства.

Еще одна проблема, которая может возникнуть во время обучения, — это переобучение и недообучивание. Переобучение происходит, когда модель изучает слишком много и выдает выходные данные, которые слишком близко соответствуют вашим обучающим данным.

Недообучение — это прямо противоположное: ваша модель недостаточно учится, чтобы делать полезные прогнозы даже на самих обучающих данных, не говоря уже о новых данных, с которыми она столкнется при тестировании или производстве.

3. Вопросы тестирования и проверки машинного обучения

При тестировании и проверке моделей могут возникать новые проблемы из-за объединения нескольких потоков данных и внесения обновлений для повышения производительности. Изменения в источниках данных, параметрах модели и разработке функций — все это оставляет место для ошибки.

Это также может быть этап, когда вы обнаруживаете переобучение или недообучение в вашей модели — модель, которая прекрасно работала во время обучения, но не давала полезных результатов во время тестирования, может быть переобученной.

Даже в таких компаниях, как Google, где много инженеров по машинному обучению, модели ваших продуктов могут — и будут — возникать сюрпризы.

4. Препятствия при развертывании и обслуживании машинного обучения

Развертывание проектов машинного обучения редко бывает простым, и команды, как правило, не могут использовать для этого согласованные рабочие процессы — поскольку проекты машинного обучения решают широкий спектр бизнес-задач, существует такой же широкий спектр способов их размещения и развертывания. Например, некоторым проектам требуются пакетные прогнозы на регулярной основе, в то время как другим необходимо генерировать и предоставлять прогнозы по запросу, когда приложение отправляет запрос API для прогнозирования с использованием модели. (Отчасти поэтому так сложно заставить модели применяться к разным вариантам использования, как бы привлекательно это ни звучало для руководителей, которые могут рассматривать модели машинного обучения как нечто большее, чем волшебство, а не узконаправленные функции.)

Кроме того, для некоторых проектов машинного обучения может потребоваться много ресурсов, и межфункциональным группам необходимо согласовать приоритеты развертывания. У инженеров есть не так уж много вещей, которые они могут реализовать в производстве, и, как мы уже говорили, проекты машинного обучения — это гораздо больше, чем модели и алгоритмы: для успешного развертывания большинству из них потребуется инфраструктура, оповещение, обслуживание и многое другое.

Вот почему так важно с самого начала четко сформулировать бизнес-проблему, договориться о том, как выглядит успех, разработать комплексное решение и иметь общее представление о ценности вашего проекта машинного обучения по сравнению с другими приоритетами. Без этого стратегического плана ваш проект может никогда не получить инженерные ресурсы, необходимые для того, чтобы, наконец, выйти на производство.

Например, Netflix так и не ввел в производство свой алгоритм рекомендаций, завоевавший приз в миллион долларов, из-за сложности реализации модели-победителя, вместо этого выбрав другую заявку, которую было проще интегрировать.

Тактика масштабируемого машинного обучения в производстве

Машинное обучение — это не волшебство, но мощное средство, которое часто неправильно понимают. Что-то вроде этой бумажной палочки. Изображение предоставлено агентством Кобу на Unsplash.

Помимо стратегического планирования и кадрового обеспечения, существуют конкретные шаги, которые вы можете предпринять, чтобы масштабировать производство машинного обучения.

1. Работайте в облаке

Если ваши команды работают локально, а не в облаке, пришло время измениться. Работа в облаке — это «связующий элемент», который позволяет синхронизировать рабочие процессы обучения и развертывания моделей. Большинство поставщиков и инструментов с открытым исходным кодом разрабатываются для облака, и автоматизировать процессы становится намного проще. Тестирование, обучение, проверка и развертывание модели должны быть повторяемым процессом, он не должен переходить из локального кода Python в производственную среду.

2. Используйте подход DevOps

Точно так же, как мы говорили о применении методов DevOps к данным, таких как установка соглашений об уровне обслуживания данных и измерение работоспособности данных по компонентам наблюдаемости, команды машинного обучения могут пойти по стопам DevOps, внедрив Continuous Интеграция (CI) и непрерывная доставка (CD) модели , а также введение непрерывного обучения (CT). Настраивая гибкие циклы сборки и инструменты, команды машинного обучения могут быстрее вносить изменения в кодовую базу и повышать общую производительность.

Как и в случае с лучшими практиками DevOps, команды машинного обучения должны использовать контейнеризацию, чтобы последовательно запускать программное обеспечение на устройствах любого типа и упростить для инженеров производственную работу. Сохранение последовательного и видимого процесса сборки, который чаще развертывает небольшие изменения, позволяет команде работать более слаженно и лучше понимать, что работает хорошо, а что нет. Наглядность также помогает потенциальным «привратникам» кода доверять процессу сборки и ускорять рабочий процесс команды машинного обучения.

Вкладывая время в создание стратегической команды и процессов MLOps, вы снизите вероятность того, что проект застопорится до запуска, и сделаете возможным постоянное улучшение, настраивая каждый проект на долгосрочный успех.

3. Инвестируйте в наблюдаемость и мониторинг

Наконец, основное правило машинного обучения заключается в том, что ваши результаты будут настолько хороши, насколько хороши ваши входные данные. Здоровые данные абсолютно необходимы для машинного обучения. Без чистых данных и работающих пайплайнов модели не смогут работать в полной мере и могут не дать точных прогнозов.

И когда вы полагаетесь на машинное обучение для принятия важных бизнес-решений, вы не хотите узнавать о неисправном конвейере или неточных данных после того, как эти выходные данные уже были доставлены.

Вот почему наблюдаемость данных , которая обеспечивает полное понимание и всесторонний мониторинг работоспособности данных — и, в первую очередь, может предотвратить попадание неверных данных в ваши модели машинного обучения — стоит вложений.

Достижение машинного обучения в масштабе

Вам не нужно разрабатывать следующую камеру безопасности, активируемую движением, чтобы произвести впечатление с помощью вашего машинного обучения. Изображение предоставлено Мэтью Генри на Unsplash.

Машинное обучение — это не волшебство, но оно мощное, и его часто неправильно понимают.

Тем не менее, при правильном сочетании стратегии, процессов и технологий машинное обучение может обеспечить конкурентные преимущества и стимулировать рост во всех отраслях.

Даже если вы не разрабатываете следующий алгоритм обнаружения мошенничества или виртуального личного помощника, мы надеемся, что эти рекомендации помогут вам на пути к (успешному!) развертыванию машинного обучения в масштабе.