Även om teknologin för jämförelse av dubbel-sensorredundans erbjuder hög tillförlitlighet, står dess implementering inför fyra kärnutmaningar, vilket gör det svårt för de flesta små och medelstora-fabriker att anpassa sig:
1. Höga krav på installationsutrymme och koaxialitet: Installationsutrymmet i hot runner-system är till sin natur mycket kompakt. Att installera två sensorer av samma storlek sida-vid-sida på samma plats ställer höga krav på öppningsdesignen av hot runner-mallen. Vidare är det avgörande att se till att de båda sensorernas avkänningsmembran är på helt identiska tryckplan. En koaxialitetsavvikelse som överstiger 0,1 mm kommer att leda till för stor initial utgångsavvikelse, vilket gör jämförelsebasen ogiltig. Tillverknings- och installationssvårigheterna är betydligt större än med en enda sensor.
2. Extremt höga krav på initial kalibreringskonsistens: Båda sensorerna måste kalibreras i samma batch med samma precision. Den initiala utgångsavvikelsen måste kontrolleras inom 0,05 %FS. Alla initiala avvikelser kommer att misstolkas av systemet som åldringsdrift, vilket leder till falska larm. Om de två sensorerna åldras i olika takt kommer den initiala avvikelsen att öka efter några månader, vilket kräver omkalibrering. Underhållströskeln är mycket högre än med en enda sensor.
3. Fördubblade kostnader, oacceptabelt för små och medelstora fabriker-: Behovet av att köpa en extra sensoruppsättning och lägga till en signalinsamlingskanal fördubblar direkt kostnaden för anskaffning av hårdvara. För konventionell formsprutningsproduktion överväger den ökade kostnaden vida fördelarna med att undvika skrot. Endast hög-produktion med högt-värde enstaka partier kan täcka extrakostnaderna.
4. Risk för falsklarm Svår att helt undvika: Ojämn installationsspänning eller temperaturfluktuationer kan orsaka tillfälliga avvikelser även om båda sensorerna fungerar korrekt, vilket utlöser falsklarm. Frekventa falska larm kan urholka förtroendet för system för tidig varning, vilket potentiellt kan orsaka missade verkliga avvikelser och öka produktionsrisker. Detta ställer höga krav på systemets tröskelinställningar och algoritmoptimering.
Dessa utmaningar avgör att den bara är lämplig för-exakt formsprutningsscenarier. Dess kostnads-effektivitet är mycket låg för de flesta konventionella formsprutningsscenarier, och den rekommenderas inte för vanliga fabriker.
