एक अनुभवी प्रक्रिया तकनीशियन के रूप में, जिन्होंने कताई कार्यशाला में काम करने में कई साल बिताए हैं, मैं इस यात्रा को "प्रक्रिया तकनीशियन" से "प्रक्रिया विशेषज्ञ" तक साझा करने के लिए तैयार हूं। यह एक आसान प्रक्रिया नहीं है; यह पसीने, सोच, असफलताओं और सफलताओं का एक संयोजन है। मुख्य विचार यह है: एक कताई प्रक्रिया विशेषज्ञ बनने के लिए, यह केवल प्रक्रिया को "जानने" के बारे में नहीं है, बल्कि फाइबर, मशीनों, पर्यावरण और बाजार की मांगों के बीच बातचीत को गहराई से "समझने" के बारे में है, और "प्रत्याशित", "हल", और "इनोवेट" जटिल समस्याओं की क्षमता है। यहाँ मेरे व्यक्तिगत अनुभव के आधार पर मैंने संक्षेप में प्रस्तुत किए हैं: 1। साइट में ग्राउंडिंग: "पेपर टॉक" से "अपने हाथों को गंदे होने" (प्रारंभिक संचय अवधि): जब मैंने पहली बार शुरू किया था, तो मैंने कार्यशाला में बहुत समय बिताया, न केवल लापरवाही से अवलोकन किया, बल्कि मशीनों को छूने के लिए, यानी को छूने के लिए, और बारीकी से निगरानी करते हुए। मैंने प्रत्येक मशीन के "स्वभाव" (स्थिति में भिन्नता) को समझकर बुनकरों, रखरखाव श्रमिकों और परीक्षकों का अनुसरण करके व्यावहारिक संचालन सीखा, जो कि विभिन्न कच्चे माल (कपास, सिंथेटिक फाइबर, ब्लेंड्स) के महसूस, स्पिननेबिलिटी और अन्य गुणों में सूक्ष्म अंतर का अनुभव करते हैं, और तत्काल और समायोजन प्रक्रिया पैरामीटर (जैसे स्पेसिंग, स्पेसिंग, टकसाल) को समायोजित करने में देरी करते हैं। मुख्य बिंदु: अवधारणात्मक अनुभूति की स्थापना: फाइबर की परिपक्वता और स्पर्श द्वारा लघु फाइबर दर का न्याय करना सीखें; यार्न के बालों और समता का निरीक्षण करने के लिए अपनी आंखों का उपयोग करें; उपकरणों की असामान्य ध्वनियों को सुनें। ये संवेदी अनुभव इंस्ट्रूमेंट डेटा के लिए मूल्यवान सप्लीमेंट हैं। "मैन - मशीन - सामग्री - प्रक्रिया - पर्यावरण - नियंत्रण" को समझना: प्रक्रिया अलग नहीं है। बुनकरों की ऑपरेटिंग आदतें, उपकरणों के पहनने और आंसू, कच्चे माल के बैचों में उतार -चढ़ाव, और तापमान और आर्द्रता में परिवर्तन सभी प्रक्रिया परिणामों को प्रभावित करते हैं। विशेषज्ञों को इस व्यवस्थित प्रकृति को समझने की आवश्यकता है। एक "गलती - फेनोमेनन - कारण" डेटाबेस "डेटाबेस: यार्न दोष (जैसे कि किसी न किसी धब्बे, विवरण, सूती गाँठ, विदेशी फाइबर), टूटने की दर, यार्न बनावट की गिरावट ... प्रत्येक विसंगति एक सीखने का अवसर है। मूल कारण खोजने के लिए गहरी खुदाई करें (क्या यह प्रक्रिया है? उपकरण? कच्चे माल? या ऑपरेशन?)।
2। डेटा - संचालित: "अनुभववाद" से "मात्रात्मक विश्लेषण" (क्षमता सुधार की अवधि) में संक्रमण: जैसा कि मैं साइट से अधिक परिचित हो गया, मैं डेटा के प्रति जुनूनी होना शुरू कर दिया। न केवल मैंने यार्न के अंतिम uster रिपोर्ट डेटा पर ध्यान केंद्रित किया, बल्कि मैंने पूरी प्रक्रिया के दौरान प्रमुख प्रक्रिया संकेतकों पर भी ध्यान दिया: सफाई और कंघी इकाई की कपास उपज दर, लघु फाइबर की वृद्धि दर; कॉम्बिंग प्रक्रिया की कपास उपज दर और यार्न गुणवत्ता; प्लोडर की वजन असमान दर, यार्न सुंदरता का सीवी; मोटे यार्न का तनाव और बढ़ाव दर; ठीक यार्न के टूटने की दर और सीवी; दस - हजार - मीटर यार्न दोष दर और घुमावदार प्रक्रिया के बालों में वृद्धि, आदि। मुख्य बिंदु: डेटा संवेदनशीलता को स्थापित करें: जब डेटा का एक सेट देखते हैं, तो जल्दी से यह निर्धारित करने में सक्षम हों कि क्या यह असामान्य है और क्या उतार -चढ़ाव की सीमा स्वीकार्य है। विभिन्न संकेतकों के बीच सहसंबंध को समझें (उदाहरण के लिए, कंघी प्रक्रिया की कपास उपज दर में परिवर्तन कैसे बाद की प्रक्रियाओं और यार्न की ताकत को प्रभावित करेगा?)। मास्टर सांख्यिकीय विश्लेषण उपकरण: बुनियादी सांख्यिकीय विश्लेषण (मतलब, मानक विचलन, सीपीके, सहसंबंध विश्लेषण) के लिए प्रवीण रूप से एक्सेल का उपयोग करें, और यहां तक कि एसपीसी और मिनिटैब जैसे अधिक उन्नत उपकरण भी सीखें। बड़ी मात्रा में डेटा से, पैटर्न, रुझान और असामान्य बिंदुओं की पहचान करें। डेटा ट्रेसबिलिटी: जब डेटा असामान्य होता है, तो विशिष्ट मशीन, विशिष्ट शिफ्ट और विशिष्ट कच्चे माल के बैच का पता लगाने में सक्षम हो। सत्यापन के लिए - साइट अवलोकन के साथ गठबंधन करें।
3। सिद्धांतों की गहन समझ: "यह जानने से कि यह क्या है" यह जानने के लिए कि यह क्यों है "(सैद्धांतिक ऊंचाई की अवधि)
अनुभव: जब - साइट का अनुभव और डेटा संचय एक निश्चित स्तर तक पहुंचता है, तो एक अड़चन का सामना किया जाएगा। इस बिंदु पर, कताई सिद्धांतों, फाइबर भौतिकी, यांत्रिक सिद्धांतों और गुणवत्ता नियंत्रण सिद्धांतों के सीखने में व्यवस्थित रूप से डीलिंग बेहद महत्वपूर्ण हो जाती है। मैं - को फिर से पढ़ता हूं, क्लासिक पाठ्यपुस्तकें (जैसे "स्पिनिंग" और "कॉटन स्पिनिंग हैंडबुक") पढ़ें, उद्योग तकनीकी व्याख्यान में भाग लिया, और - में अच्छी तरह से - ज्ञात उपकरण निर्माताओं की तकनीकी सामग्री पर गहराई से शोध किया। मुख्य बिंदु: "क्यों" में महारत हासिल है: यह गैप रेंज उचित क्यों है? इस तरह के फाइबर को उच्च मोड़ की आवश्यकता क्यों है? खिंचाव वितरण तंतुओं की स्ट्रेटनेस और समानता को कैसे प्रभावित करता है? ट्विस्ट त्रिभुज क्षेत्र फज़ और ताकत को कैसे प्रभावित करता है? इन अंतर्निहित भौतिक और यांत्रिक सिद्धांतों को समझना "अनुभव मूल्यों" पर निर्भरता से अलग होने और सिद्धांत द्वारा समर्थित अभिनव कार्य को पूरा करने के लिए आवश्यक है। उपकरण सीमाओं को समझना: प्रक्रिया का कार्यान्वयन उपकरण पर निर्भर करता है। - प्रत्येक मॉडल की संरचनात्मक विशेषताओं की गहराई समझ में, प्रमुख घटकों की प्रदर्शन सीमाएं (जैसे कि रोलर सटीकता, रबर रोलर कठोरता, स्टील कॉलर वायर लूप मिलान, इलेक्ट्रॉनिक वेफ्ट डिटेक्टर संवेदनशीलता), प्रक्रिया डिजाइन को अनुकूलित करने और प्रक्रिया को डिजाइन करते समय प्रभावी उपकरण नवीकरण सुझाव देने के लिए आवश्यक है। कच्चे माल की विशेषताएं कोर हैं: फाइबर गुणों में एक "विशेषज्ञ" बनें। विभिन्न मूल, किस्में, कपास के प्रसंस्करण के तरीके, अलग -अलग विनिर्देश, क्रॉस - खंड, सिंथेटिक फाइबर के सतह उपचार, उनकी लंबाई, सुंदरता, शक्ति, परिपक्वता, नमी फिर से हासिल करना, घर्षण गुणांक, समेटना डिग्री और अन्य गुण बहुत भिन्न होते हैं, जैसे कि प्रक्रिया पैरामीटर जैसे कि लूज़िंग, कॉम्बिंग, और ट्रीटिंग को प्रभावित करते हैं। विशेषज्ञों को कच्चे माल के अनुसार प्रक्रिया को "दर्जी" करने में सक्षम होना चाहिए।