为什么要实现自动化——以及它何时能为您创造价值？
在材料试验领域，试验结果应提供关于材料自身的可靠信息——而非反映操作人员影响、手动操作程序或实验室间操作方法的差异。自动化材料试验有助于实现重复试验步骤的标准化，减少操作人员影响，并提升试验流程的可再现性。
对于测试实验室和质量保证而言，这意味着：更小的变异性、更好的可再现性，以及为专业人员提供更大的灵活性，使其专注于评估、分析和流程改进。
材料试验的人为因素
在材料试验过程中，有几个因素会影响结果。除材料本身外，试验机、试样制备以及操作人员同样发挥着作用。一套完善的试验策略的目标是最大限度地减少所有与材料无关的影响。
在手动试验流程中，变异性可能由以下因素引起（包括但不限于）：
- 试样对中不一致
如果试样在试样夹具中放置位置不一致，可能会影响试验结果。对于接近实际生产条件的常规试验而言，一致的操作尤为重要。 - 横截面测量不准确
在许多试验中，试样尺寸被直接用于计算特征值。因此，不准确或不一致的测量可能会导致不同的结果。 - 手部温度或湿度的影响
手部温度和湿度会影响材料的断裂行为。根据不同材料，这可能会影响屈服点或拉伸强度等特性值。 - 操作人员或不同地点之间的操作流程差异
当试验在多个实验室、不同班次或地点进行时，不同的操作方式可能会带来额外的变异性。这会使质量部门更难评估结果，并可能需要进行重复试验。
其结果不仅仅是一个技术问题。结果变异性较大或难以比较会导致额外工作、审批流程延长，以及实验室日常运营中的决策不确定性增加。
自动试验系统如何降低变异性
自动试验系统 可实现重复流程步骤的标准化：试样上样、识别、测量、试验、评估和文档记录。这可确保系列试验在一致的条件下进行。
根据不同试验任务，还可集成其他系统，例如 ID 扫描仪、横截面测量设备、硬度计、粗糙度测量装置、温度调节装置或数据库连接。
这为质量保证中的决策提供了可靠的依据。结果能够更有信心地进行评估，审批流程变得更具可预测性，并且专业实验室人员可更加专注于分析、评估和工艺优化。
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自动化下的灵活性
自动化材料试验的一个普遍担忧是，自动化系统缺乏足够的灵活性，难以满足不断变化的试验要求。现代自动化系统必须能够做到这一点：适应新材料、修订后的标准或新增应用。
ALEX、roboTest N 和 roboTest L 等自动试验系统可根据新的试样形状、调整后的试验流程或新增的试验任务调整试验过程。SmartWizard 是 autoEdition3 自动试验软件的辅助工具，可帮助操作人员自行完成这些调整。
同时，手动试验始终可作为选项。这使特殊试验、单个试样或新方法能够独立于自动化流程进行。
如何在实验室建立自动化试验策略
自动化试验策略并非始于选择机器人，而是始于分析试验任务。首先，需要审视现有试验流程：从试样识别、测量和上样，到实际试验、评估及文档记录。
基于此，可确定合适的自动化程度。对于从 10 个试样起的小批量试验，紧凑型 ALEX 试验解决方案或许已经足够。对于较大试验量、多个试验步骤或额外的测量任务，全自动试验系统 roboTest R 会是一个很好的选择。
autoEdition3 自动试验软件发挥着核心作用。该程序可控制、管理和监测试样处理情况，自动化测量和试验流程，以及试验结果数据存储功能。与所有 ZwickRoell 材料试验机一样，试验本身由 testXpert 测试软件进行管理。
这使自动化任务与试验管理明确分离：autoEdition3 处理流程控制，而 testXpert 管理试验本身。
自动化材料试验何时创造价值？
是否值得采用自动化方案，不应仅根据实验室规模来决定。具体试验流程至关重要：定期产生多少试样？哪些试验步骤需重复执行？需要纳入哪些辅助流程，例如试样识别、横截面测量或文档记录？
基于 ZwickRoell 的经验，90% 左右的自动化项目会在前两年内收回投资成本。投资回收期计算器可为判断某一特定试验应用是否值得进行全自动化提供初步参考。
然而，对投资回收期的全面分析仍然至关重要。这是因为成本效益取决于多种因素，其中包括每日试样数量、单个试样的试验时间、自动化程度、人员成本、工作时间、轮班模式、现有试验机以及潜在的升级改造。
为实现可靠评估，ZwickRoell 可根据具体试验需求提供定制化的投资回收期计算。
