META-aiviÉtude de cas
Surveillance des machines de moulage par injection à l’aide de caméras IP
Client
Le client est un fabricant international de plastiques pour l’industrie automobile.
Cas
Automatisation de la détection des dysfonctionnements des machines de moulage par injection
Afin d’optimiser la précision du moulage par injection plastique, le client avait besoin d’une solution pour établir un système de détection automatisé fiable et rationalisé. Auparavant basé sur une surveillance manuelle, le processus d’origine risquait d’entraîner des temps d’arrêt et des coûts de maintenance élevés. Notre solution automatise la détection, signalant à la machine d’éviter de fermer et de lancer un nouveau moule si la broche est sortie. Ce passage de la détection manuelle à la détection automatisée améliore l’efficacité opérationnelle, minimise les temps d’arrêt et améliore la fiabilité de la production.
Défi
Connectivité des machines et intégration des systèmes de contrôle
Le client a dû faire face à des difficultés en raison du manque de connectivité intelligente de la machine de moulage par injection de plastique. Cela a entravé la mise en œuvre d’un système automatisé de détection des broches d’éjection, compromettant la communication en temps réel et l’efficacité du transfert de données. De plus, l’absence d’un système de contrôle intégré a compliqué l’intégration de la solution de détection, risquant des dysfonctionnements de la machine, des opérations de maintenance fréquentes et des temps d’arrêt de la production perturbateurs.
Solution
Détection de dysfonctionnement de machine à l’aide de caméras IP
To overcome connectivity and control challenges, we implemented an innovative solution using META-aivi AI image recognition paired with an IP camera to detect mold closure in real-time. In the event of the ejector pin’s failure to retract, the system issues an instant notification and pauses the machine ensuring operational safety and minimizing disruptions. This streamlined solution not only automates malfunction detection but also enhances production efficiency by reducing the need for manual oversight and preventing unplanned downtime.