手机后盖热压机故障预测方案

一、工艺背景：热压成型是手机外观件制造的关键环节

在智能手机生产中，后盖（如玻璃、金属或复合材料）的成型常采用热压机（Thermal Press Machine） 实现。该设备通过精确控制温度、压力和保压时间，将材料加热软化并压合至模具中，形成高精度、高表面质量的外壳部件。

典型热压机工作流程包括：

• 加热阶段：模具升温至设定温度（通常150–280℃）；
• 压力加载：液压或气动系统施加稳定压力（可达300吨以上）；
• 保压冷却：保持压力直至材料固化定型；
• 脱模取件：完成成型后自动开模取出产品。

由于热压过程对温度均匀性、压力稳定性要求极高，设备一旦出现异常（如液压泄漏、电机过载、传感器漂移），极易导致产品变形、气泡、脱层等缺陷，影响整机良率。

二、行业痛点：高温高压下的“隐形风险”

尽管热压机结构相对成熟，但在连续运行环境下仍面临以下挑战：

1. 突发停机频发
   • 液压系统油温过高、泵组磨损、电磁阀卡滞等问题易引发紧急停机；
   • 单次停机平均损失达40分钟，严重影响产能。
2. 传统维护滞后
   • 定期检修无法覆盖所有潜在故障模式；
   • 故障多发生于关键生产时段，造成连锁反应。
3. 数据采集依赖PLC，存在干扰风险
   • 多数工厂仅通过PLC读取温度、压力值，缺乏对动力系统的深入感知；
   • 若接入过多监测系统，可能加重PLC负载，影响主控逻辑。
4. 质量波动难以溯源
   • 热压参数微小波动可能导致批次性不良，但无法及时定位问题根源。

三、解决方案：高频电流驱动的预测性分析

针对上述痛点，我们部署工业设备预测性分析系统，以电机供电电流为核心数据源，实现非侵入式、低负荷的智能运维。

系统部署方式：

• 在热压机主驱动电机的三相供电线路中，接入PAM边缘采集单元；
• 以 1000Hz 高频采样率 持续采集电流波形；
• 不连接PLC、不读取任何控制系统数据，完全独立运行，避免干扰产线主控系统。

核心能力：

• 利用AI算法从电流信号中提取振动、负载变化、轴承磨损、电机效率下降等特征；
• 实时计算设备健康指数（HI），提前7–30天预警潜在故障；
• 支持远程监控与移动端告警推送，提升响应速度。

实施目标：
降低非计划停机，减少返工率，提升设备OEE与产品质量一致性。

实施成果（6个月运行数据）：

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