高品質の「ミルクラン」金型メンテナンス

Aug 01, 2023

ツールをメンテナンスに出すときに、最後の部品と最後のストリップを検査できるようにしておくことをお勧めします。

「ミルクラン」メンテナンスとは何ですか？ これは基本的に、必要な部品を製造するために使用される工具や金型の定期的なメンテナンスを表す言葉です。 在庫レベルをチェックし、パイプライン活動を均等に保つために、通常は毎週または隔週で行われます。

メンテナンスされた金型を使用すれば、良好な部品を製造できると信頼できるはずです。

いくつかの実践方法は、安定した収益源であるスタンピング金型を準備するプロセスを合理化するのに役立つ可能性があります。

1. 予備を用意してください。 ハイランナー (大量の長時間稼働に耐えるように作られたダイ) では、すぐに接続できるスペアをあらかじめ決められた数用意しておく必要があります。 (見積プロセス中にこれらを検討し、設計段階で必要な数を最終決定したことを願っています。)

2. 消耗品は常に研いでください。 消耗品 (主に切削コンポーネント) は通常、サイクルごとに研ぎ、シム加工を行い、工具に戻します。 大規模で複雑なツールでは、実行と実行の間にメンテナンスを実行している間にリードタイムの​​危機に陥る可能性があります。 このような場合は、プレスルームの 1 分間ダイ交換 (SMED) チームから指示を得て、事前に作業の一部を実行します。

これを実現する 1 つの方法は、専用の区画化された引き出し (1 つは上部の詳細用、もう 1 つは下部用) を作成し、その中に定期的にメンテナンスが必要なすべてのコンポーネントを含めることです。 各コンパートメントには、適切なエッジ調整とシム サイズを備えたシャープなディテールが含まれます。

これは、見習いや若手の金型製作者を訓練するのにも最適な方法です。 金型がプレス内で稼働している間に、これらのツールで初期研削を行うことができます。 理論的には、同じシムが選択され、毎回同じ量の材料が除去されるはずです。 その後、見習いや若手の金型製作者がベテランの金型製作者と協力してエッジの調整やキットの仕上げを行うことができます。 こうすることで、ツールが工場に到着したときの印刷機のダウンタイムが短縮され、クリーン、検査、交換、詳細を確認してから作業が完了する状況になります。

3. 最後の部分、最後のストリップを保存します。 ツールをメンテナンスに出すときに、最後の部品と最後のストリップを検査できるようにしておくことをお勧めします。 これらは、手順中に追加のアクションが必要かどうかを判断するときに非常に便利です。 場合によっては、仕様の限界にある材料特性や、前回の実行時にストリップに適切に塗布されなかった切削潤滑剤、またはその他のさまざまな理由により、標準作業手順 (SOP) では対処されていない摩耗やかじりを引き起こす可能性があります。 （標準除去量に関して理論上の文言が追加されたのはこのためです！）

4. 検査報告書を回覧します。 金型が工場に入るときに最終検査報告書を金型メーカーに提供することで、ステップ 3 をさらに進めることができます。 これらの文書は通常、内部目的で管理する必要がある品質にとって重要な (CTQ) 仕様と寸法を監視します。 たとえば、下流の組み立て作業で部品を治具に適切に取り付ける必要がある場合があります。 これは、金型工場で突然の反応を引き起こすことを意図したものではありません。 前回の実行時の寸法の問題は、人為的またはある種の偶然の出来事である可能性があります。

金型の劣化は私たちの目の前で起こる可能性がありますが、徐々に進行するので気付かないほどです。 検査レポートは傾向を監視するのに役立ち、実行の開始時に最初の部品が拒否される前に適切な修正を行うことができます。

大量生産で長時間稼働するダイの場合は、すぐに接続できるスペアを手元に用意しておく必要があります。

通常、常に注目されている部品では寸法クリープは発生しません。 推力制御部材の摩耗プレート、ストリッパー ガイド、リーダー ピン、ブッシング、プレス スライドのギブ、および定期メンテナンス カレンダーに載っていないその他の多数のコンポーネントなどは、ゆっくりと劣化し、最終的には問題を引き起こす可能性があります。

5. 合計ヒット数を記録します。 ダイヤルインされたツールであっても、実行中に失敗することがあります。 それは起こります！ ERP システムは、ウォーター クーラーで利用可能なカップに至るまですべてを追跡します。 そのため、予期せぬ故障が発生した場合は、ツール ログのダイの合計ヒット数に注目してください。 このデータは、次回故障が発生する前にコンポーネントを交換するために工場で使用できます。 また、データはエンジニアリングにフィードバックされて、教訓から学んだログや予知保全プログラムを強化する必要があります。 (これはそれ自体が主題です。)