谁在拯救塑料工业？.docx

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1、谁在拯救塑料工业？前言塑料工业已经俨然进入红海剧烈的价格拼杀让各个企业都头疼不已，然而，塑料工业真的是夕阳产业吗？事实上，材料科技与新兴市场、智能制造、物联网赋予了这个再传统不过的行业新的生命力，我们讨论的是谁在拯救塑料工业？智能科技。注塑机市场剧烈的价格战塑料工业是一个在为传统不过的产业，它涉及到我们天天日用消费品的消费，包括注塑机进展塑料件的加工、挤出各种片材、管材，吹瓶机吹塑成型各种矿泉水瓶子、洗发水塑料瓶，以及各种薄膜材料采用吹膜方式。图1-塑料材料应用市场1图1显示了在包装、建筑、汽车、电气电子等各个领域，我们天天都会使用到各种塑料件，这也使得塑料成为一个非常传统的市场，竞争非常剧烈

2、，可谓真正的红海，即使是机器市场，也是价格极低，甚至在2021年广州CHINAPLAS上就有厂商推出18万的全电动注塑机锁模力100T的机器，而这个规格的机器当时市场通行价格得要在40万左右的，可见其竞争之惨烈。而与之相对应的注塑机配置的控制系统市场竞争也是白热化，在包括了10.4寸的HMI、40多点DI/DO、温度、PWM输出等硬件及注塑的工艺软件集成售价有一些尚不到5千。这种剧烈的竞争使得介入其中的厂商无论是OEM还是系统厂商，都会比拟头疼，寻求打破。另一方面，图2显示的是塑料工业整体的开展包括塑料制品、OEM、原料等，整体来讲，即使是最近2021-2016年有增长的，但是，尚未到达200

3、1年的顶峰，并且，预计将来不会有太多的增长，这意味着传统的注塑机与产品应用市场的饱和是一个新的常态。谁在拯救这个产业？1.材料科技的应用新场景1.注塑机应用于新的场景尽管3D打印被以为是将来个性化消费的一股重要气力，但是，对于批量的消费而言，注塑机仍然有其较为广泛的应用空间，据2016年CHINAPLAS来自伊之密的金辉经理介绍，在一些领域例如：采用铝镁合金粉的成型工艺消费手术用止血钳、采用注塑方式消费汽车前大灯、纸浆注射成型与模内贴标方式消费的iPhone手机包装盒，采用注射成型与皮革工艺交融消费的汽车座椅等。当塑料材料在其工艺特性上可以知足实际应用，那么通过注塑的多模腔、低循环周期的消费才

4、能下，一个原来需要通过复杂工艺流程消费的玻璃制品，通过注塑机可以在几个mS里即可完成，并且一个模具同时消费十多个。2.生物基塑料的应用市场为了降低塑料产品对于环境的污染，生物基材料的应用成为了全球的竞争趋势，这类可降解的材料本身原料来自于天然植物，而在成型后被废弃可以降低，这在限塑令等政策的指引下会成为将来更为重要的应用气力。尽管生物塑料材料目前还存在很多问题如图3-SPI关于生物塑料的评价报告2，包括缺乏行业凝聚力、原材料可用性、测试验证标准等问题，但是，饮料工业的可口可乐、雀巢这样的领先企业，或苹果这些领先的电子制造企业，他们都在倡导生物可降解材料的使用，对环境保护的角度会让产业共同寻求在

5、这些问题的解决。图3-生物塑料存在的问题与进展报告23.汽车减重-聚合物基复合材料公司平均燃料经济性标准CAF是一个用于新车的燃料经济性标准，在2021年奥巴马政府将其指标进步到了在2025年到达54.5MPG(英里/加仑)，而汽车中近50%的零配件采用注塑件而只占用了10%的重量，因此，汽车减重设计的助教将会是塑料，但是，考虑到塑料在更为广泛的汽车配件中使用的强度、磨损等设计，CFRP-聚合物基碳纤维增强复合材料成为了关注的焦点，将碳纤维与热塑成型材料进展混合加工将会成为更具竞争力的材料，而这种复合材料有比钢铁材料10倍的强度而重量较之铝材轻30%。将来，塑料材料与碳纤维、玻璃纤维材料所形成

6、的新的应用将会为塑料产业的延展出更为广阔的应用空间，当然，这也意味着在工艺、加工设备、仿真建模、自动化技术方面予以交融，是的其整体的本钱、缩短加工周期方面，带来更大的提升空间。美国的NNMI在其下属的MII中专门有针对聚合物基碳纤维增强复合材料的制造创新中心-IACMI，专门构建生态系统来解决这些问题。人们总是觉得新兴材料与技术会存在这样那样的问题，但是：所谓的蓝海不正是在这里吗？2.智能制造构成的消费单元在2016年的CHINAPLAS上，已经有一些领先的中国塑料机械制造企业开场构建智能制造的产线，包括海天、震雄、东华、博创、伊之密等已经表达出其对以注塑机为核心的复合制造单元的解决方案的规划

7、才能。合作分享：事实上，今天我们讨论各种智能制造单元本身必须是以OEM为中心，交融自动化、信息与通讯技术、传感技术的厂商共同通过协作来搭建智能制造的平台单元。包括遵循国际标准制定统一的数字化制造车间设备互联统一的设备行规标准，包括将OPCUA、Euromap、PackML等信息模型予以集成，连接至整个MES系统，进而实现整个包括了注塑机、机械手/机器人、AGV、输送系统、辅助工艺如切割、视觉检测，并完成为终端消费企业如汽车工业、包装工业所提供的零配件、容器加工中心。也即，这一规划是符合整个制造业潮流的，将来的机器市场增长预测而言会是有限的，但是，这不代表着塑料工业就没有成长空间，而是趋向于解决

8、方案的施行才能。这种应用领域可以是：智能单元的功能设计：以注塑机为核心的产品制造中心：通过具有柔性制造才能，模具切换以及辅助加工的机器人，将整个消费的离散转换为连续型消费，并且具有从MES的订单排产、质量与缺陷跟踪、能耗监测、设备维护于一体的柔性制造单元。解决方案的解读为实现某种特殊的功能，而构建的专用智能制造产线，这包括了以下几个方面的集成：1.注塑机-机器人的混合工作单元2.快速输送系统3.MES集成4.工艺软件的变化3.IIoT应用于塑料工业假如讲数字化车间/智能制造单元是以机电工程的交融，是制造执行层面的问题，其本质仍然围绕着消费加工而进展，而IoT技术以及面向工业的IIoT技术那么是

9、在更大的范畴为消费制造寻求更为高效的开展道路。尽管目前而言，智能制造更多是停留在愿景这个层面，而且，真正的应用场景并非像宣传的那样多，但是，分析为注塑时机带来哪些改变也具有积极的现实意义，这如同里夫金在其（零边际本钱社会）一书中所谈到的，采用Internet技术实现的数据收集数字、连接、存储、分析将会使得整个产业不断的挖掘到数据背后的金矿，从下列图可以看到数据分析对于企业的应用前景。图5将来1-3年数据应用分析对您公司的重要调研,当前工业企业数据分析当前应用状态3物联网与智能分析可以为工厂带来的帮助1.数据驱动的质量控制产品的质量是最为核心的内容，物联网技术将通过Internet技术来实现对现

10、场数据的收集、呈现，并通过传输至云/边沿计算平台，后台的智能分析软件将会对质量相关的数据进展学习，并发现其中对质量的影响因素，提供应工艺决策者进展工艺的优化-过去，我们需要很多经历丰富的师傅来进展调校的工艺参数今天可以通过分析软件建模来实现。2.预测性维护：对于用户而言，基于传感器的数据反应电流、电压、温度、振动可以为机器的螺杆、模具、丝杠提供潜伏的维护预警，这种预警将会使得设备的有效使用得到保护，也防止机器事后的维修保养带来的当机与在制品损失。3.客户相关的反应分析：对于OEM客户而言，大量现场的机器参数也是为其机器设计提供了应用参考，这些为塑料机械制造商提供了最好的现场验，证数据，而不是需

11、要自身通过大量的测试消耗时间、材料进展，最为重要的是，这些数据可以通过分析发挥最大的作用，包括知识的继承、软件工艺封装带来的重用性。4.塑料智能化实现架构分析作为塑料机械领域最为著名的控制方案提供商，贝加莱同样为塑料工业提供了智能制造及云平台架构的方案，这使得OEM厂商与塑料工厂同样可以获得整体的机器连接、数据收集、边沿计算、云计算的应用根底架构。在这个架构里，采用开放的技术，塑料机械制造商可以为终端消费厂商提供根底的机器连接、工厂数据收集、本地计算、大数据分析的效劳才能。图6-基于BR系统的塑料工业平台架构1.连接问题通过EUROMAP，可以实现多种的连接，包括EUROMAP67-与机械手的

12、连接接口、EUROMAP75-2，基于POWERLINK的机器内部实时通讯互联、ERUOMPA77采用OPCUA实现与MES系统的接口集成，以及EUROMAP79采用OPCUA及TSN技术的整个工厂数据互联将来方案架构制定中的行规。OPCUA将成为将来整个工厂互联的根底通讯标准，其旨在通过分享的标准信息模型实现多个平台间的语义互操纵，而EUROMAP已经与OPCUA基金会达成一致，在其信息模型的构建中采用OPCUA标准来定义相关的数据类型、方法、平安访问机制等。2.边沿计算平台的智能制造应用场景边沿计算是什么并不重要，但是，对于智能制造单元而言却有意义，假如理解自动化为基于信号的控制，那么边沿

13、计算就是基于信息的策略，假如与注塑机匹配的机械手、传输系统、机器人、AGV同时工作时，假如现场出现了订单的变化带来的每台机器的参数调校、某台机器的故障引发的连续消费中断，在制品的质量风险，那么，这些协同的智能制造单元将怎样响应这些变化？云计算解决时间长周期的数据收集与应用，而对于边沿节点那些靠近消费现场的制造单元，就必须解决现场这些制造经过的重新规划与工艺重新设定的问题，而这些就由现场的边沿侧计算来实现。APROL即作为一个边沿计算节点来为智能制造的产线提供现场机器数据收集、能源、维护等的效劳，也包括了订单排产数据的下载，APROL已经提供了大量可用的根底库，对于塑料行业那么可以根据应用场景灵

14、敏的配置消费制造的整个流程。让我们共同协力，开展塑料工业，请访问贝加莱CHINAPLAS2017展台参考文献1AnanalysisofEuropeanPlasticProduction,Demandandwastedata,Plastic-theFacts20162ASeriesonEconomic-Demographic-consumerTechnologytrendsinSpecificplasticendmarket,PLASTICMARKETWATCH,20163Thecurrentstateofdataanalyticsusageinindustrialcompanies,IndustrialAnalytics2016/2017,DigitalAnalyticsAssociation,December2106.