내용으로 건너 뛰기

당사 사이트는 쿠키 및 여타 기술을 사용하여 당사 및 당사의 파트너 업체에서 사용자를 기억하고 사용자가 당사의 사이트를 이용하는 방식을 파악하며 사용자의 관심사에 맞춰 커뮤니케이션을 제공할 수 있도록 하고 있습니다. 이 사이트에서의 쿠키 사용과 쿠키를 사용하지 않기로 선택할 수 있는 정도에 대한 자세한 정보를 알아보려면 여기를 클릭하십시오. 이 사이트를 계속해서 이용하면 쿠키 사용과 당사 개인정보 보호정책에 동의하는 것으로 간주합니다.
사용자는 웹사이트를 통해 사용자의 이메일 주소 등과 같은 개인 정보를 제공할 있습니다. 당사에서 그러한 정보를 수집, 사용 공유하는 방식에 대한 자세한 정보를 알아보려면 여기를 클릭하십시오. 당사에 개인정보를 제공하면 사용자는 당사에서 해당 정보를 사의 개인정보 보호정 따라 사용하도록 동의하는 것이 됩니다

섬유 특성을 이용한 품질 최적화

우스터 통계 (USTER® STATISTICS)의 최신 데이터가 방적업체에게 비교 우위를 제공합니다.

잘 알려진 우스터 통계 (USTER® STATISTICS) 벤치마크는 1957년 이래로 직물 섬유 및 원사의 품질 데이터를 결정하는 핵심적인 근거로 사용되고 있습니다. 최신호  USTER® STATISTICS 20181에서는 최신 데이터 범주와 함께 더욱 다양한 품질 향상 가능성을 제시하고 있습니다.
 
우스터 통계 (USTER® STATISTICS)는 원사 생산업체 및 그들의 파트너사가 글로벌 시장 기준에 의거하여 객관적으로 품질 수준을 비교할 수 있도록 하며 그 가치는 이미 세계적으로 인정받고 있습니다.

USTER® STATISTICS 2018에서 처음으로 도입된 몇 개의 품질 특성 중 두 가지는 섬유 특성2에 대한 고려를 통해 변화하는 시장 니즈에 대응하고자 마련되었습니다. 이러한 결과에 기초한 벤치마킹을 이용할 경우 방적업체들은 일관적인 원사 품질을 제공하는 데에 있어 실질적인 도움을 받을 수 있습니다.


섬유 신장률

코튼 신장률을 결정하는 보다 중요한 요인은 섬유 길이 자체보다는 코튼의 종류입니다. 섬유 강도 (fiber tenacity)와 함께 섬유 신장률은 원사 신장률과 궁극적으로 원사 가공 반응에 영향을 끼칩니다. 일반적으로, 제직공장에서 보다 좋은 품질의 섬유를 사용할 경우 공정 성능이 향상됩니다. 따라서, 우스터 통계 (USTER® STATISTICS)에 섬유 신장률을 포함시키는 것은 당연하다고 볼 수 있습니다.

우스터 데이터베이스 분석에 따르면, 섬유 신장률과 코튼 링 코마사의 신장률 사이의 상관관계는 85 % 수준입니다. 가연 승수 (twist multiplier)와 원사생산속도 역시 원사 신장률에 큰 영향을 미치지만, 원사 신장률에 실제적으로 가장 근본적인 영향을 미치는 것은 역시 섬유입니다.


종피 넵 (seed coat nep)과 섬유 넵 (fiber nep)의 구분

USTER® STATISTICS 2018에서 섬유 넵과 종피 넵 수의 차이를 다루고 있는 것은 시장 의견을 근거로 합니다. 이전에는 넵의 총수(total)만을 고려했습니다.


넵의 총수는 섬유 넵과 종피넵 수의 합계입니다. 넵 수가 많은 경우 과도한 조면 공정, 낮은 성숙도, 기계식 수확 및 조면 시 관리 부족 등이 그 원인이 됩니다.  오늘날 조면공장들은 점점 품질 보다는 생산성에 초점을 두고 있습니다. 이와 더불어, 많은 조면공장들은 코튼 양의 증가에 제대로 대응하기 위해 필요한 업그레이드를 거치지 않았습니다. 이러한 상황에서 조면공장들은 보다 정확한 코튼 평가를 실시할 것을 권고 받고 있으며, 섬유 넵과 종피 넵을 구분하여 평가하는 것이 솔루션이 될 수 있습니다. 보다 세밀한 분석을 통해 혜택을 누릴 수 있습니다.


첫째, 특정 넵 요소를 관리하기 위해 공장은 레이다운 (laydowns)을 최적화할 수 있습니다. 특정 넵 제거 효율성을 최적화할 수도 있습니다. 또한, 방적공장은 염색 후 원사로 만들어진 직물의 화이트 스팟 수준을 보다 정확하게 예측하는 것도 가능합니다. 미성숙 섬유의 높은 비율로 인한 높은 수준의 섬유 넵이 이러한 화이트 스팟을 발생시킬 수 있습니다. 레이다운 단계에서 섬유 넵 수준을 분석함으로써 방적공장은 분석 결과에 따라 공정을 조정할 수 있습니다. (예를 들어, 소면 단계에서 섬유 넵 감축에 중점을 두는 조치)


우스터 통계 (USTER® STATISTICS) 2018을 근거하여, 방적공장들은 카드 설정을 조정하고, 슬라이버 데이터를 섬유 넵 처리 차트와 비교할 것을 권고합니다. 성숙도 점검과 함께 방적공장들은 화이트 스팟을 대폭 줄일 수 있습니다. 처리 중에 발견될 경우 해당 원사는 미성숙 섬유 넵이 포함되어도 지장이 없는 흰색 티셔츠 등의 다른 용도로 전환시킬 수 있습니다.   


요약

섬유 신장률과 섬유 넵 및 종피 넵의 수는 업계 동향에 따라 대응하는 것이 중요하다는 것을 보여주는 하나의 예입니다. 경쟁이 심한 시장에서 점점 까다로워지는 고객 요구에 부응하기 위해서 직물 생산업체들이 우스터 통계 (USTER® STATISTICS)에서 제공하는 글로벌 품질 벤치마크 데이터를 이용하여 최적화를 달성하는 것은 매우 중요합니다.


우스터 (USTER) 소개

우스터 통계 (USTER® STATISTICS) 글로벌 벤치마크를 통해 우스터 테크놀러지 (Uster Technologies)는 원사 생산자 및 구매자에게 공통된 언어를 제공함으로써 직물 공급체인 모든 단계의 제조업체가 그들의 니즈를 정확하게 충족시킬 수 있다는 확신을 가질 수 있도록 지원합니다. 원사 생산업체에게 있어 우스터 통계 (USTER® STATISTICS)는 공정 및 원사 품질의 기준에 대한 중요한 지표가 됩니다. 2018부터 우스터 통계 (USTER® STATISTICS)는 PC및 모바일 기기에서 사용하는 애플리케이션으로도 이용가능 합니다.


웹사이트 방문하기
https://www.uster.com/unb51

1 Source: https://www.uster.com/en/servi...

2 Source: https://www.uster.com/unb51