グリーン電力による連結列車の新しいケーブル生産コンセプト

国際的な乗客および貨物輸送において ESG 基準 ならびに個人の安全性と旅の快適性の向上は、世界中でますます重要になっています 。このことはすべての鉄道路線が近い将来に電化され、ディーゼル駆動の鉄道車両を低排出駆動に転換する必要があることを意味します。一方、安全機能と快適性の機能は、ワイヤーハーネス製造において最高の品質を要求し、保証時にはトレーサブルな加工プロセスを必要とします。

多くの場合、ディーゼル列車の改造と接続には、厳しい納期でより多くのケーブルを生産する必要があります。熟練労働者の世界的な不足を考慮すると、ケーブルハーネスの需要増加により、生産能力のボトルネックが増加し、マニュアル生産によるエラーが発生しやすくなります。

したがって、ケーブルアセンブラは、高品質の製品を確保しながら生産性を向上させる新しいコンセプトを必要としています。これらのコンセプトは、より高い走行安全性と快適性の観点から、ネットワーク列車へのケーブルハーネス生産にも適用されなければなりません。自動生産は、これらの課題をすべて一度に解決し、生産を地域に戻すための最上位の場所を簡素化します。

新しい技術はキャビネットとケーブルハーネスの新しいコンセプトを必要とします

鉄道車両は、自動運転と自律走行のトレンドセッターと見なされています。多くの都市は、すでに自律走行列車を地域の乗客輸送に活用することに成功しています。この場合、鉄道の安全性と自動化のための新しいインテリジェントシステムが最優先事項です。これらはコントロールキャビネットの設計やケーブルハーネスのアーキテクチャに影響を与えます。

顧客体験の向上に焦点を当てることは、ケーブルハーネスのアーキテクチャに影響を与えるもう 1 つの目標です。自動チケット発行やオンボーディングシステムなどの高度なサービスにますます注目し、直前になっての予約、ID確認、座席予約を簡素化しています。列車配達サービスとインフォテインメントシステムは、旅行体験をさらに向上させます。ビデオ監視は、盗難を検知したり、乗員の負荷を最適化したりするのに役立ちます。 

これらの新しいサービスには、新しいメカトロニックデバイスが必要です。センサー、データ、信号、電力の各ケーブルの重要性は、自動アセンブリとともに大幅に高まっています。 

効率性と品質を向上させるスマートキャビネット構築

電車のコントロールキャビネット構築は、回路図に基づいて完全にデジタル化できます。ケーブルセットは配線の正しい順序で準備され、提供されます。回路図にケーブル情報がない場合、Komax Digital Lean Wiring(DLW)ソフトウェアがワイヤーアセンブリに必要なすべての情報を提供します。デジタルドキュメンテーションと組み合わせることで、必要な配線作業を最大 80% 削減できます。安定した無駄のない透明性の高い工程が最高品質を保証します。

列車の連続的な振動、飛び石の衝突、極端な気象条件を考慮して、使用される部材の品質と信頼性だけでなく、コネクション技術も用途の極端な条件に完璧に適合させる必要があります。

ケーブルハーネスの生産は、多品種少量(HMLV)生産であっても、バリューチェーン全体にわたって自動化およびスケールアップできます。自動生産用のモジュール式プラットフォームにより、必要な生産クラスタを正確にカスタマイズされた機械レイアウトに組み合わせられます。相互に連結され、他のシステムとリンクされている個々の生産工程、例えば、ケーブルの切断、ケーブル端部の加工、超音波溶接、圧着など、一貫した「クラス最高」の生産加工を形成します。

監査対応の生産工程のための自動化された品質検知

また、ワイヤーハーネス加工の自動化は、部材の無駄を大幅に削減しながら生産性を大幅に向上させます。ネットワーク化された機械は、最適化された機械パラメータにより、すぐに最高品質を生み出します。「最初から品質を確保」することで、不良品を削減し、単位原価を削減します。

この目標を達成するために、いくつかのオプションがあります。

  • 品質に敏感なケーブルアセンブリ加工工程中のオペレーターの影響を軽減できます。
  • 信頼性の高い機能を保証するために、ケーブルダクトやケーブルフレームワーク、信号技術などのサブユニットを含む、あらゆる種類の鉄道車両向けに自動化された品質検査用のカスタマイズされたシステムが利用可能です。

これらの測定は、最終製品の視覚的および触覚的な品質検査を補完します。これらは 、品質保証が必要な生産工程に正確に組み込まれます。試験値と分析結果は、トレーサビリティの目的のために記録されます。

自己制御生産のためのスマートファクトリー

ケーブルアセンブリ会社にとって、機械の稼働率、実績、エラー統計、生産品質など、どの KPI が重要かに関わらず、生産プラットフォームは生産環境に完全に統合され、完璧な生産工程のパラメータを決定できます。今後、これらの値は試験値に基づいて機械学習を使用して自動的に最適化されます。


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