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| 브랜드 이름: | ZIQIANG |
| 모델 번호: | ZQ135 |
| MOQ: | 1SET |
| 가격: | 200000 |
| 포장에 대한 세부 사항: | 20' Container |
| 지불 조건: | D/A,D/P,T/T,Western Union |
A. 금형 설계 및 장비의 강력한 적응성 • 결합된 금형 구조: 사출 블로우 성형기의 금형은 일반적으로 사출 금형, 블로우 금형 및 탈형 메커니즘으로 구성되며, 이 세 가지는 정밀하게 연결될 수 있습니다. 금형 위치 결정은 고정밀 가이드 핀과 가이드 슬리브를 채택하고 서보 모터로 구동되는 개폐 금형 시스템과 협력합니다. 위치 결정 오차는 0.02mm 이내로 제어할 수 있어 사출 및 블로우 성형 단계에서 금형의 위치가 완전히 일치하도록 보장하여 정렬 불량으로 인한 제품 결함(예: 병체 편차 및 불균일한 벽 두께)을 방지합니다. • 고온 내성 금형 재료: 고온 살균이 필요한 제품(예: 의료용 병)의 경우 금형은 내열 합금 재료(예: H13 열간 금형강)로 만들어지며 독립적인 냉각수 회로가 장착되어 있습니다. 120°C 이상의 성형 환경에서 안정성을 유지하여 열팽창 및 수축으로 인해 금형이 정밀도에 영향을 미치는 것을 방지합니다.
B. 특수 형상 제품의 뛰어난 성형 능력 • 복잡한 병 모양의 원스텝 성형: 손잡이, 홈, 특수 형상 어깨(예: 화장품 펌프 헤드 병 및 의료용 샘플링 병)와 같은 복잡한 구조의 중공 제품의 경우 사출 블로우 성형기는 사출 성형 단계에서 프리 몰딩 설계를 사용하여 블로우 성형 중에 금형 세부 사항을 정확하게 채울 수 있으며, 후속 조립 또는 2차 가공이 필요하지 않아 생산 링크 및 비용을 절감합니다. • 얇은 벽 두께 대 중량 비율의 정밀 제어: "얇은 벽 대용량" 제품(예: 벽 두께가 0.3mm에 불과한 500ml 병)을 생산할 수 있습니다. 사출 성형 압력 및 블로우 성형 스트레치 비율을 최적화하여 병의 강도를 보장하면서 원자재 소비를 줄일 수 있으며, 특히 음료, 일용 화학 제품 및 경량화에 대한 요구 사항이 높은 기타 분야에 적합합니다.
C. 생산 공정의 강력한 추적성 • 데이터 기록 및 분석 기능: 고급 사출 블로우 성형기에는 산업 사물 인터넷(IoT) 모듈이 장착되어 있어 각 배치 제품의 생산 매개변수(예: 사출 온도, 블로우 성형 압력, 성형 시간), 장비 작동 상태(예: 모터 부하, 금형 온도) 및 품질 검사 데이터(예: 병 무게, 벽 두께)를 실시간으로 기록하여 추적 가능한 생산 파일을 형성할 수 있습니다. • MES 시스템 도킹: 공장 제조 실행 시스템(MES)과의 연동을 지원하여 생산 계획, 원자재 배치 및 완제품 창고 보관과 같은 전체 공정의 디지털 관리를 달성하여 기업이 품질 추적성, 공정 최적화 및 규정 준수 감사를 수행하는 데 도움이 됩니다(예: 제약 산업의 GMP 추적성 요구 사항 충족).
D. 낮은 유지 보수 및 긴 수명 설계 • 주요 구성 요소의 높은 내구성: 스크류 및 배럴은 내마모성 합금(예: 38CrMoAlA 질화 처리)으로 만들어져 부식 방지 및 내마모성이 뛰어나며 100,000시간 이상의 수명을 제공합니다. 유압 시스템은 고정밀 필터(여과 정확도 3μm)를 사용하여 오일 오염으로 인한 고장을 줄이고 유지 보수 빈도를 줄입니다. • 예방 유지 보수 알림: 장비 제어 시스템은 작동 시간 및 구성 요소 손실 데이터(예: 금형 개폐 시간, 모터 작동 시간)를 기반으로 윤활유 교환 및 필터 청소와 같은 유지 보수 알림을 자동으로 발행하여 생산에 영향을 미치는 갑작스러운 가동 중단을 방지합니다.
E. 에너지 절약 및 지능형 업그레이드 트렌드 • 서보 에너지 절약 기술의 대중화: 차세대 사출 블로우 성형기는 대부분 풀 서보 드라이브(사출, 금형 개폐 및 블로우 성형은 모두 서보 모터로 제어)를 채택합니다. 기존 유압 드라이브에 비해 에너지 소비가 30%-50% 감소하고 작동 소음이 75데시벨로 낮아 환경 보호 및 직업 건강 기준을 충족합니다. • AI 지원 공정 최적화: 일부 고급 모델은 인공 지능 알고리즘을 도입하여 과거 생산 데이터를 학습하여 최적의 공정 매개변수(예: 원자재 배치 차이에 따라 용융 온도 조정)를 자동으로 권장하여 신제품 디버깅 주기를 단축하고(기존 2-3일에서 몇 시간으로) 고위 기술자에 대한 의존도를 줄입니다.
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| 브랜드 이름: | ZIQIANG |
| 모델 번호: | ZQ135 |
| MOQ: | 1SET |
| 가격: | 200000 |
| 포장에 대한 세부 사항: | 20' Container |
| 지불 조건: | D/A,D/P,T/T,Western Union |
A. 금형 설계 및 장비의 강력한 적응성 • 결합된 금형 구조: 사출 블로우 성형기의 금형은 일반적으로 사출 금형, 블로우 금형 및 탈형 메커니즘으로 구성되며, 이 세 가지는 정밀하게 연결될 수 있습니다. 금형 위치 결정은 고정밀 가이드 핀과 가이드 슬리브를 채택하고 서보 모터로 구동되는 개폐 금형 시스템과 협력합니다. 위치 결정 오차는 0.02mm 이내로 제어할 수 있어 사출 및 블로우 성형 단계에서 금형의 위치가 완전히 일치하도록 보장하여 정렬 불량으로 인한 제품 결함(예: 병체 편차 및 불균일한 벽 두께)을 방지합니다. • 고온 내성 금형 재료: 고온 살균이 필요한 제품(예: 의료용 병)의 경우 금형은 내열 합금 재료(예: H13 열간 금형강)로 만들어지며 독립적인 냉각수 회로가 장착되어 있습니다. 120°C 이상의 성형 환경에서 안정성을 유지하여 열팽창 및 수축으로 인해 금형이 정밀도에 영향을 미치는 것을 방지합니다.
B. 특수 형상 제품의 뛰어난 성형 능력 • 복잡한 병 모양의 원스텝 성형: 손잡이, 홈, 특수 형상 어깨(예: 화장품 펌프 헤드 병 및 의료용 샘플링 병)와 같은 복잡한 구조의 중공 제품의 경우 사출 블로우 성형기는 사출 성형 단계에서 프리 몰딩 설계를 사용하여 블로우 성형 중에 금형 세부 사항을 정확하게 채울 수 있으며, 후속 조립 또는 2차 가공이 필요하지 않아 생산 링크 및 비용을 절감합니다. • 얇은 벽 두께 대 중량 비율의 정밀 제어: "얇은 벽 대용량" 제품(예: 벽 두께가 0.3mm에 불과한 500ml 병)을 생산할 수 있습니다. 사출 성형 압력 및 블로우 성형 스트레치 비율을 최적화하여 병의 강도를 보장하면서 원자재 소비를 줄일 수 있으며, 특히 음료, 일용 화학 제품 및 경량화에 대한 요구 사항이 높은 기타 분야에 적합합니다.
C. 생산 공정의 강력한 추적성 • 데이터 기록 및 분석 기능: 고급 사출 블로우 성형기에는 산업 사물 인터넷(IoT) 모듈이 장착되어 있어 각 배치 제품의 생산 매개변수(예: 사출 온도, 블로우 성형 압력, 성형 시간), 장비 작동 상태(예: 모터 부하, 금형 온도) 및 품질 검사 데이터(예: 병 무게, 벽 두께)를 실시간으로 기록하여 추적 가능한 생산 파일을 형성할 수 있습니다. • MES 시스템 도킹: 공장 제조 실행 시스템(MES)과의 연동을 지원하여 생산 계획, 원자재 배치 및 완제품 창고 보관과 같은 전체 공정의 디지털 관리를 달성하여 기업이 품질 추적성, 공정 최적화 및 규정 준수 감사를 수행하는 데 도움이 됩니다(예: 제약 산업의 GMP 추적성 요구 사항 충족).
D. 낮은 유지 보수 및 긴 수명 설계 • 주요 구성 요소의 높은 내구성: 스크류 및 배럴은 내마모성 합금(예: 38CrMoAlA 질화 처리)으로 만들어져 부식 방지 및 내마모성이 뛰어나며 100,000시간 이상의 수명을 제공합니다. 유압 시스템은 고정밀 필터(여과 정확도 3μm)를 사용하여 오일 오염으로 인한 고장을 줄이고 유지 보수 빈도를 줄입니다. • 예방 유지 보수 알림: 장비 제어 시스템은 작동 시간 및 구성 요소 손실 데이터(예: 금형 개폐 시간, 모터 작동 시간)를 기반으로 윤활유 교환 및 필터 청소와 같은 유지 보수 알림을 자동으로 발행하여 생산에 영향을 미치는 갑작스러운 가동 중단을 방지합니다.
E. 에너지 절약 및 지능형 업그레이드 트렌드 • 서보 에너지 절약 기술의 대중화: 차세대 사출 블로우 성형기는 대부분 풀 서보 드라이브(사출, 금형 개폐 및 블로우 성형은 모두 서보 모터로 제어)를 채택합니다. 기존 유압 드라이브에 비해 에너지 소비가 30%-50% 감소하고 작동 소음이 75데시벨로 낮아 환경 보호 및 직업 건강 기준을 충족합니다. • AI 지원 공정 최적화: 일부 고급 모델은 인공 지능 알고리즘을 도입하여 과거 생산 데이터를 학습하여 최적의 공정 매개변수(예: 원자재 배치 차이에 따라 용융 온도 조정)를 자동으로 권장하여 신제품 디버깅 주기를 단축하고(기존 2-3일에서 몇 시간으로) 고위 기술자에 대한 의존도를 줄입니다.
