La roba d'acabat de peces CLM pot assecar, planxar i plegar automàticament diferents tipus i mides de peces (bates quirúrgiques, bates blanques, uniformes d'infermera, bates d'hospital, samarretes, etc.). Les funcions d'identificació i classificació automàtica recentment actualitzades proporcionen solucions més convenients i eficients per a les plantes de bugaderia mèdica.
La popularització de la intel·ligència artificial aporta moltes comoditats a la vida de tothom. La nova actualització de la línia d'acabat de peces de vestir CLM també millora l'eficiència de les bugaderies dels hospitals. Gràcies al sistema intel·ligent de lectura i escriptura de la màquina de càrrega de peces, les peces es poden lligar a les penjadores. Mitjançant la lectura dels xips RFID, es pot aconseguir la classificació automàtica de diferents tipus de roba i roba de diferents clients. A més, es pot aconseguir una classificació de primer nivell (distinguir clients) o de segon nivell (distinguir departaments/seccions) segons els requisits del client. La informació detallada es mostrarà al monitor de l'estació d'alimentació. Les estacions d'alimentació es poden configurar segons la capacitat de treball de les bugaderies per fer front a tots els pics de producció.
Els acabats de túnel CLM utilitzen el sistema de control PLC de Mitsubishi. Durant l'assecat, poden identificar automàticament la roba i els pantalons i ajustar-se al mode corresponent. Les plegadores de classificació de doble canal poden identificar els tipus de roba i canviar al mode de plegat corresponent, i realitzar un apilament classificat sense necessitat de mà d'obra humana, millorant considerablement la precisió i l'eficiència.
La línia d'acabat de peces de vestir CLM també es pot aplicar a roba sense estelles. Els empleats només han de triar manualment la informació del client i es pot acabar el treball següent a la línia de muntatge.
CLM continuarà innovant i millorant per construir plantes de bugaderia més intel·ligents per a tots els nostres clients.
Data de publicació: 28 de maig de 2025