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技术 | 棉纺智能化生产的创新发展

作者:中国纱线网

三年疫情给全球经济带来了无可估量的影响,大陆棉纺行业更是承受了高于其它行业的多重冲击,特别是以美国为首西方国家针对新疆棉的极端打压,给大陆纺织企业的产品出口带来极大的影响。但即便是在这样的情况下,大陆棉纺行业的智能化的升级改造步伐也没有停滞不前,而是取得了不小的成就。笔者简要回顾这3年来棉纺智能化生产创新与改造历程,查找差距,以便在难点、热点项目上继续发力。

一、智能化制造发展节奏加快

由于历史原因,作为全球第一大纺织品生产国,大陆棉纺织企业业的智能化装备水平总体不高,存在诸多短板,已经严重制约了行业现代化发展的进程。

三年疫情期间,企业之间的线下接触明显减少,但线上技术交流活动一直人气高涨,中国纱线网等媒体通过直播平台、技术论坛、专题讲座等形式,将近几年来纺机研发的智能化新技术不断展示给企业,掀起了学习现代化智能技术的高潮。这种交流最大的好处是在学到新技术同时,还可以认识到自身存在的差距。

目前,大陆纺机的智能化水平不断提高,不少智能化项目是大陆独创研发的。从清花棉包的自动开包、运输、装箱,梳、并、粗、细至筒子自动打包加质量把关,涉及的广度、深度、难度前所未有,大陆打破垄断,自行研发、设计出了一些符合大陆国情的半自动及全自动装备,如去除棉花地膜的高效异纤机、清梳联、粗细络包联等,从自络至细纱的自动接头,从细纱集体落纱改造到自络纱库式托盘式改造,为纺织企业减少用工奠定了基础。

二、智能化改造初见成效

近10年来,大陆纺织业的智能化水平获得了快速发展,创建了一批全流程智能化纺纱样板车间,如武汉裕大华、江苏大生、无锡一棉、魏桥纺织、山东华兴等。业界也普遍认识到,只有提高国产纺机装备的智能化水平,才能加快棉纺织企业业智能化的进程。

2.1 跨学科联合助力纺织智能化

近年来,大陆一批军转民企业将一些军用高端技术用于纺织智能化,也有一批纺机相关企业引入物联网高科技人才。如上海航数智能科技有限公司与英国知名高校达成合作协议,建立了欧洲研发中心,将一些拥有国际化视野和顶级研发经验的海外科技人才招入麾下,包括英国劳斯莱斯航空发动机首席工程师、德国西门子研发主管、美国通用电气研发主管等。他们将工业互联网平台应用到纺织领域,使用通信终端把不同厂家、不同机型、不同联网端口、不同通讯协议的各类纺织设备连接到一个系统平台,形成适用于国内智能化纺织车间均可以采用的局域网方案。

郑州天启自动化系统有限公司、青岛双清智能科技有限公司、山东飓风自动化设备有限公司等也都在纺织智能化改造方面大显身手。郑州天启开发的TIS系统能够完成纺织生产过程底层海量数据的动态集成与处理,实时分析各种生产参数、统计各种信息,可以实现纺织生产过程全方位的信息化,从而大幅度提高纺织企业的生产管理效能,先后完成了山东华兴集团智能纺系统、安徽华茂信息化/智能化系统等工程。青岛双清由清华、北大、北航等院校的博士、硕士组成的团队,着力打造低耗高效高品质的智能化生产系统,产品已经遍布全国各省,其中清云系列异纤机双面检测创新效果可与国际大牌异纤机媲美。山东飓风是行业后起之秀,联合国内知名企业汇川建立了电子技术棉纺联保中心,专业从事纺织自动化产品研发、制造、销售和维修。这些高科技公司介入纺织领域,有效化解了大陆传统纺织企业在智能电子技术上的短板,已经为600多家纺织企业提供了自动化技术支持、培训和服务,用最专业的技术改造升级纺织设备。

2.2 纺机企业智能创新的努力

智能化技术主要体现在计算机技术、精密传感技术、GPS定位技术的综合运用。要研发智能化设备,首先要在研发、设计、制造的过程中,具备智能化的配套软件。近年来,大陆纺机企业不断进行数字化改造,将制造技术与数字技术、智能技术、网络技术集成应用于产品设计、生产、管理和服务的全生命周期,出现四大变化:

(1)现代化加工技术登上新台阶。一些纺机厂引进了世界一流的智能化母机加工设备,如五面体加工中心、卧式加工中心、激光钣金切割中心(钣金的精密切割、折弯,激光焊接)、数控转塔冲床、数控机床、数控磨床、大型自动化喷涂生产线、工模夹具、注塑、耐磨涂层、热处理等装备和技术的应用,持续打造平台化、模块化的研发体系。

(2)应用数控技术和智能化技术实现产品创新。一些纺机企业在产品创新方面也使用了智能化的装备和技术,如采用智能立体仓库、刀具库、AGV及机器人技术建立加工中心之间的自动物流,借助CPS和IOT技术,利用ERP/MES实现物料资源计划、生产实时调度和在线监控,并配合关节机器人将智能仓储、自动化物流与自动化加工单元三者结合,再通过信息互联技术的支持,完成数字工厂的整体规划。

(3)采用高度智能的设计软件。如大量采用CAD、CAE等软件,通过人工智能算法、遗传算法、人工智能深度学习的目标检测算法等功能来提高设计能力;AGV和RFID技术、RD技术等、专家系统、学习控制、模糊逻辑控制和具有多层感知器的神经网络等新技术的发展,也使得复杂系统的控制问题能够得到解决,从而使设计的智能控制系统工具更加可靠,功能强大。

(4)加强与欧美发达国家企业的深度合作,汲取先进智能化成熟技术。如安普科技与瑞士立达(RIETER)合作后,接受了许多“生产流程品控管理”的先进理念,产品的良品率和一致性得到了很大的提升。

2.3 棉纺智能化装备技术发展的简要回顾

2.3.1 从展品到商品的历程

在2018上海国际纺机展上,凯业纺机首家展示了纱库式自络自动上纱系统,通过智能化机器人等一系列复杂的程序与动作来取代人工投纱等操作,包括大小头区分模块、托盘运输逻辑控制模块、视觉监控及算法系统模块、PLC控制模块和各式传感器等,经过多年的改进升级,将上位、中位托盘输送投纱系统进行优化、整合,采用底部托盘输送上纱,获得市场的高度认可。

筒纱智能包装系统从展品展出到推广应用的速度非常快,到目前已经有十几家纺机厂已经投产,很多棉纺织企业在业把它列为优先技改的项目。筒纱智能包装系统采用即下即包模式,具有在线配重、在线检测功能,通过数据管理及通讯网络技术实现了多品种筒纱在线识别、称重筛选、配重组合、包装贴标、码垛等智能化操作,提高了筒纱检测的正确率,并且可以与MES、ERP系统进行对接,实现大数据的统计与分析功能。在筒纱智能包装系统中,筒纱外观与质量精准筛查是含金量最高的技术之一,双清智能提供的清韵系列全智能筒纱输送与包装系统,据称能够对筒子合格率进行全面把关,不仅能够利用空中与地面双通道配重技术实现精准配重,而且可以通过多重视觉检测系统实现对多品种的准确调度和筒纱外观筛查(包括菊花纱、台阶纱、网纱,油污、脏筒等成型不良的筒纱,甚至还可以检测出错支筒纱),彻底实现了筒纱包装的智能化与无人化操作要求。

2.3.2 从设想到现实的跨约

(1)长岭纺电研发精锐52新一代电子清纱器,采用DSP处理技术,智能化程度高,具有自动增益控制、自动零点补偿、自动纱速检测、自动报警等功能。除常规通道清纱、异纤通道清纱、纱疵统计等功能外,还可以在线对纱疵进行分级,能为生产管理、工艺控制提供基础数据支撑。

(2)江阴凯业基于物联网技术的智能化细络智链系统,解决了架空运输轨道的线路切换技术、机台物料提升和倾倒的技术难题,使整个物料系统实现了细纱管箱的自动中转、跟踪和配送,不仅可以实现细纱管箱的组对组群连智能化投送,还可以通过物联网跟踪技术对物料的位置信息、在线待料信息等进行综合采集和处理,为车间高效的物料递送、实现细纱与络筒机智能化生产及管纱质量反向溯源提供了保障和支持。

(3)白鲨针布正在研发的清梳联智能化工艺系统,可以自动完成对针布的配置和优化,改变了传统被动模式的工艺设计及质量控制手段,能够对针布进行智能化和系统工艺设计,满足不同纤维的梳理需求,实现了在保证成纱质量前提下的针布免维护,实现了柔性梳理工艺理念,通过在线检测、在线控制、在线调整,在不停机的情况下全方位管控产品质量,满足高质、高产、高效的需要。

(4)经纬纺机研制的“全流程智能化棉纺成套设备及系统”已经成功运用到一些高端纺织企业,涵盖了精梳“三自动”技术(棉卷退管、换卷、生头);细纱全电子牵伸技术,实现牵伸工艺调整的数字化;全流程智能化成套物流系统(包括:利用AGV和RFID技术实现梳棉机与并条机之间棉条筒的自动输送及空满筒交换,精梳机与未道并条之间的条筒自动输送和满筒存储,并条与粗纱之间棉条筒自动输送及空满筒交换;首创的移动平台缓存换筒模式,采用RD技术实现输送品种的调度;全流程智能回花(丝)收付系统,实现了各工序、各部位回花(丝)的智能分拣和收付。)

(5)东华大学研发团队设计的直行往复式抓棉机的棉包自动拆袋机,主要由棉包输送机、钩带装置、剪带装置、废带收集装置、夹袋装置、割袋装置、废袋收集装置、第一抱夹车及第二抱夹车等构成。解决了棉包人工排放过程劳动强度大、用时长等问题。

(6)TM19高速智能型并条机实现了智能化、数字化电子断条、电子调牙、自调匀整、在线检测和监控、连续自动换桶和手机遥控等功能。它的自调匀整系统在硬件上采用双核处理器和UQM非接触式在线检测系统,处理和执行速度更高,在喂入条子波动超过38%的情况下依旧可以保证输出条子重量的稳定性。

(7)大陆独创的平移式集体落纱系统可以满足在狭小空间中稳定操作,适应各种机型的改造,落纱时间达到同类长车集落的水平。

(8)智慧型空调系统实现了无人化调节和管理,采用全数字化的数据传输和控制模式,温湿度控制精准,可以实时监控和调节车间温湿度的状态。

(9)安普一体化全屏蔽金属探头和静电补偿火花探头,具有智能自检功能,可以实现网络远程控制,可以为纺织企业的安全生产提供有力的保障。

三、市场对智能化的需求

3.1 超大型企业智能化生产的社会效应

大陆拥有全球约一半左右纱锭及产能,是世界上最大纺织品服装生产和出口国,纱线生产规模及产量居世界之首,有一大批超过百万锭的纺纱企业,如山东魏桥创业曾经达到700万纱锭、天虹纺织集团420万锭、德州恒丰集团320万锭、太仓利泰纺织集团300万锭等。这些超大型纺织企业,有很多纱锭是通过兼并、重组、收购获得的,有些设备老旧,自动化程度低,智能化改造任重道远。

这样的企业可通过集团优势进行分批进行智能化改造,如太仓利泰丝路将要建造的5万锭智能化示范项目,万锭用工仅有4人,具有较强的社会效应与成本优势。另外,不少超大型的纺织企业具有上市公司的背景,可以获得国家重点扶植的政策保证,筹集资金也相对容易,可以与纺机企业的智能化项目直接对接进行技术改造,以降低改造成本、提高生产效能。

3.2 中小型纺织企业的智能化改造需求与对策

中小纺织企业的装备水平参差不齐,有一些企业至今仍然使用证上世纪A型、FA型棉纺设备,设备型号杂乱,万锭用工很高,有强烈的智能化改造动力,但不少中小纺织企业的资金匮乏,对改造心有余力不足,希望国家出台相关资金扶助政策。

还有一些中小纺织企业的设备排列拥挤(如清棉、梳棉车档只有一米左右),给智能化改造带来很大的难度。一些纺机厂结合大陆这些企业的实际情况,将智能化操控系统从平面布局发展为空间布局,成为具有中国特色的设计创意。如将小卷从空中运送到各精梳机、将粗纱及细纱管纱、纱管通过全自动理管机从空中与操作机台对接,全自动筒纱打包系统的筒纱全程在空中输送等,广泛采用物联网跟踪技术、信息综合采集处理技术、反向溯源技术等,使生产管理更为可靠地无缝衔接和高效运行。

目前,大陆纺织企业经营“招工难、留人难、用工难”已经成为不开否认的现实,破解“三难”问题的唯一办法,就是分阶段进行智能化改造,在用工多、留不住人的工序及装备上,加快推动改造进程。

中小纺织企业信息化改造的关键,在于打通企业内部单机的数字信息链。如四川零点自动化系统有限公司可以通过信息化技术改造,将清、梳、并、粗、细、络每台单机用逻辑控制器进行联网,采集生产信息并发送给专用无线模块,再经无线将数据信息发送到ERP系统,完成ERP资源管理系统。海尔卡奥斯通过大数据、云计算、物联通信、5G+工业互联网等核心技术,可以打通企业内部多个管理系统的数据链,并通过对系统大数据分析,实现精细化的管理,运用5G数据传输及智能管理云平台等技术,实现运营、装备和制造的智能化和数字化,使企业成为以智能制造为引领、信息技术为支撑的“黑灯工厂”。

3.3 化解智能化改造的顾虑

通常情况下,棉纺生产设备的自动化程度越高,单位生产时间的能耗也越高。能否通过绿色智能化改造实现低能耗生产?苏州震纶的经验值得大家借鉴,他们坚持绿色低碳高质量发展理念,淘汰高耗能装备,通过设备智能升级来提高效率,引进国际一流的智能化纺纱设备,引入节能新技术,利用厂房屋顶进行光伏发电,通过节能减排、工艺提升、精细管理等手段,采用稀土永磁电机+变频技术对设备进行改造,对设备进行精细保养降负载等多项举措来降低能耗。

四、纺织企业智能化改造

需要攻克的技术难关

4.1 色纺企业的智能化改造

色纺纱批量小、品种变换频繁,色纺企业的用工比同样装备的白纺企业增加50%以上,从原料混合、预处理、装箱、混纺比精确控制,到梳并粗细各工序的品种翻改、质量把关等,都没有成熟的智能化设备,有必要研发适合色纺的智能化装备。

4.2 棉包自动拆袋机需要完善

目前研发的棉包自动拆袋机只适应直行往复式抓棉机,且机构复杂,成本较高,投资回收期超过4年,难以大面积推广。圆盘式抓棉机适合生产小批量品种,产品翻改比较便利,需要开发更加灵活机动的自动拆袋机。

4.3 细纱车间换粗纱的智能化

细纱工序需要更换粗纱,特别是生产中粗支纱时换粗纱的频率较高,目前的粗细联系统可以通过轨道将粗纱送至相关位置,但更换粗纱仍需要人工进行。如果能够实现粗纱的自动更换、接头就可以节约很多用工,更重要的是可以真正实现无人化车间的目标。

4.4 缩短投资回收周

制约纺纱装备智能化发展的一个重要因素,是性价比的问题,也就是如何实现纺纱智能化装备的成本,缩短投资回收期的问题。从华兴的经验来看,要尽可能提升智能化工厂的盈利能力,在于生产制造精益化、自动化,业务处理数字化、效率化,运营管理模式化、标准化,形成大平台的集成应用,搭建数字化协同平台,以提高生产效率,降低生产成本。目前华兴智能纺可以做到用工节约80%(万锭用工15人)、生产效率提高20%、能源利用率提高12%、产品交付周期缩短30%、利润率提升50%、运营成本降低20%、成品库存和原料库存减少30%。

五、结语

作为大陆传统的制造业,棉纺行业原来低成本的优势逐步丧失,产业利润率明显偏低,为提高全行业劳动生产率,加速行业的技术进步,推进自动化、信息化、智能化的智能制造,成为提升大陆棉纺行业竞争力的必由之路。

来源:缪定蜀 苏州市纺织工程学会

编辑:中国纱线网新媒体团队

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