So optimiert sensXPERT den Prozess der Kunststofffertigung
Um eine gleichbleibende Teilequalität zu erreichen – unabhängig davon, ob ein Teil in Deutschland, Mexiko oder China, an einem heißen, feuchten Sommerabend oder an einem kalten, trockenen Wintertag geformt wird – suchen Verarbeiter überall nach Werkzeugen, die eine höhere Stabilität und eine zuverlässigere Kontrolle über ihre Formgebungsprozesse bieten.
Angesichts der vielen verschiedenen Polymersysteme und -prozesse, die derzeit in der Branche verwendet werden, sind die meisten der verfügbaren Tools zur Prozesskontrolle stark spezialisiert. Sie können meist nur für eine begrenzte Auswahl an Polymerfamilien und ein bestimmtes Formgebungsverfahren verwendet werden.
Bei sensXPERT haben wir uns vorgenommen, ein flexibleres Tool zu entwickeln, welches prozess- und materialunabhängig eingesetzt werden kann. Das Tool sollte dabei nicht nur sagen können, ob das zuletzt gefertigte Teil den Spezifikationen entspricht, sondern auch, ob das Teil, das sich gerade im Werkzeug befindet, akzeptabel sein wird.
Zu diesem Zweck haben wir unser Fachwissen im Bereich der Materialcharakterisierung und eine neue Art von Sensoren mit Maschinenlern-Algorithmen kombiniert, um eine zuverlässige Beschreibung des Prozessverlaufs zu liefern und die wahrscheinlichen Auswirkungen auf die endgültige Leistung des Teils vorherzusagen.
Unser Endziel ist es, unser System mit der Maschinensteuerung zu verbinden, um automatisch zu erkennen, wenn Prozessabweichungen auftreten, und den Prozess dann automatisch zu korrigieren.
Die Anforderungen von morgen bereits heute erfüllen
Die heutige Fertigungsumgebung stützt sich in hohem Maße auf die interne Materialcharakterisierung und -modellierung, die Prozesssimulation, die Erfahrung der Maschinenbediener und die Datenblätter der Materiallieferanten mit begrenzten Informationen. Außerdem sind die Prozesseinrichtung und die Qualitätskontrolle nach dem Prozess mit hohen Kosten durch Material, Energie und Maschinen-/Arbeitszeit verbunden.
Dies macht die Verarbeiter abhängig von den eigenen Qualitätssicherungsprozessen und der Transparenz der Berichterstattung der einzelnen Lieferanten. In den meisten Fällen sind aber nicht alle Faktoren bekannt, die das Materialverhalten während des Fertigungsprozesses beeinflussen können. Und oft fehlt eine Schnittstelle zwischen den Fertigungslösungen und der Prozesseffizienz, die sich auf das Endergebnis auswirkt.
Um den heutigen Marktanforderungen an integrierte und maßgeschneiderte Komplettlösungen gerecht zu werden, benötigen Verarbeiter eine konstante Prozessstabilität und Teilequalität.
Sie benötigen Echtzeiteinblicke in das Materialverhalten und den Fertigungsprozess sowie die Möglichkeit einer Qualitätssicherung in Echtzeit für jedes gefertigte Teil auf der Grundlage der Messung kritischer Daten wie der Aushärtungsgrad, die Glasübergangstemperatur, der Gelpunkt, das Fließverhalten und der Kristallinitätsgrad.
Die sensXPERT-Lösung hilft Formgebern, ungenutzte Potenziale in ihren Prozessen zu erschließen und die Produktivität quantitativ zu steigern, indem sie Materialcharakterisierung und Datenanalyse in Echtzeit einsetzen und Maschinen-, Hohlraum- und Materialdaten in einem miteinander verbundenen und symbiotischen System kombinieren.
Die Material- und Prozesscharakterisierung wird über Sensoren im Werkzeug verfolgt. Die Prozessdaten werden mit Hilfe von Maschinenlern-Algorithmen, die auf zukünftige Analysen und Prognosen ausgerichtet sind, in quantifizierbare Maße für die Teilequalität umgewandelt. Die Speicherung der Daten in der Cloud gewährleistet den Zugriff auf alle Fertigungsdaten und deren Vergleich, unabhängig davon, wo sich ein Techniker befindet – am anderen Ende des Werks, am anderen Ende der Stadt oder auf einem anderen Kontinent.
Materialcharakterisierung trifft auf Maschinenlernen
sensXPERT ist Teil von NETZSCH, einem weltweit führenden Technologieunternehmen mit mehr als 50 Jahren Erfahrung in der Entwicklung von Geräten zur Materialcharakterisierung und -prüfung sowie im Bereich der Sensortechnologie. Mit mehr als 4.000 Mitarbeitern in 36 Ländern verfügen wir über ein umfassendes Verständnis und tiefgreifende Erfahrung in der wissenschaftlichen Charakterisierung und Quantifizierung von Materialverhalten.
Um den anspruchsvollen Fertigungs- und Qualitätsanforderungen von heute gerecht zu werden, reicht es jedoch nicht mehr aus, Instrumente für die vor- und nachgelagerte Charakterisierung anzubieten.
Die Verarbeiter müssen in Echtzeit erkennen können, wenn ein Prozessparameter innerhalb des Werkzeugs oder außerhalb der Anlage zu einer Abweichung führt, die sich auf die Teilequalität und -leistung auswirken könnte. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, haben wir einen neuen Geschäftsbereich – die NETZSCH Process Intelligence GmbH – gegründet, um Innovationen und Lösungen zur Steigerung der Produktionseffizienz voranzutreiben.
Dabei kombinieren wir Materialwissen und Datenwissenschaften, um fortschrittliche Prozessanalysetechnologien zu entwickeln, die den Anforderungen der Industrie 4.0 gerecht werden. Dies wird umso wichtiger, als die Verarbeiter in vielen Regionen Schwierigkeiten haben, qualifizierte Arbeitskräfte mit entsprechender Erfahrung zu finden.
Daneben gibt es auch eine Menge versteckter Potenziale, auf die Hersteller ohne eine umfassende Prozesskontrolle nicht zugreifen können, wie die Möglichkeit, Zykluszeiten, Energieverbrauch, Ausschuss, Maschinenstillstandszeiten sowie Kosten für Waren und Dienstleistungen (COGS) zu reduzieren.
Unsere Technologie wurde entwickelt, um Verarbeitern eine schnellere und effizientere Reaktion auf die Wechselwirkung zwischen Prozessparametern und Materialverhalten zu ermöglichen. Wenn ein Fehler auftritt, hilft unser System bei der Fehlersuche. Dadurch werden Ausfallzeiten minimiert und die Anzahl der gefertigten Ausschussteile verringert.
Unterstützung von Technikern für eine optimale Prozesskontrolle
Unser System besteht zunächst aus mehreren Hardware-Komponenten: 2 spezielle dielektrische Sensoren, die im Werkzeug installiert sind, und ein Edge-Device, das sich außerhalb der Presse befindet und die von den Sensoren im Werkzeug gemessenen Daten sowie die Prozessparameter von der Presse selbst erfasst. Das Edge-Device lädt diese Informationen über sichere Server, die von Amazon Web Services bereitgestellt werden, in die Cloud hoch.
Die verwendete Software kombiniert mathematische und physikalisch-chemische Modelle des Polymerverhaltens mit Maschinenlern-Algorithmen, um aus den Sensor-Rohdaten Vorhersagen zu verschiedenen Qualitätskriterien abzuleiten.
Es gibt auch eine Web-App, über die der Techniker auf den Cloud-Dienst zugreifen kann, ohne dabei einen Laptop und eine Tastatur zu benötigen. Die Fähigkeit der Algorithmen, riesige Datensammlungen zu analysieren, die von Werkzeugen in realen Fertigungsumgebungen auf der ganzen Welt eingehen, führt dazu, dass das System mit der Zeit immer intelligenter wird. Wenn die Algorithmen einen abweichenden Datensatz erkennen, wird der Techniker vor Ort in Echtzeit über die Veränderung informiert.
Es liegt dann im Ermessen des Maschinenbedieners, ob er eingreift oder nicht. Die Maschinenlern-Software speichert diese Reaktion und instruiert nicht nur das lokale System, sondern auch jede andere mit dem System verbundene Anlage, die die gleiche Art von Prozess und Material verwendet. Auf diese Weise wird das System ständig neu trainiert, indem immer mehr Daten gesammelt und weitere Muster erkannt werden, um die Prozessleistung kontinuierlich zu verbessern.
Durch die Kombination von Prozessparametern, Sensordaten und Datenwissenschaften haben wir umfangreiche Datenbanken aufbauen können, die es uns ermöglichen, die Teilequalität auf der Grundlage komplexer und zusammenhängender Faktoren, die während des Formgebungszyklus innerhalb und außerhalb des Werkzeugs auftreten, genau vorherzusagen. Dies wiederum ermöglicht es dem Verarbeiter, in Echtzeit zu erkennen, wie der Prozess abläuft und ob nach der Entformung gute Teile entstehen.
Der Umstand, dass unser System mit einer zunehmenden Menge an Daten in unseren Datenbanken immer intelligenter wird, hebt das sensXPERT System von allen anderen Systemen auf dem Markt ab.
Funktioniert es?
In nachfolgenden Blog-Beiträgen werde ich anhand von Beispielen zeigen, wie effektiv unser System Verarbeitern geholfen hat, ihre Qualität zu verbessern, ihre Zykluszeiten und ihren Energieverbrauch zu reduzieren und vieles mehr.
Im Durchschnitt hat unser System bisher den Ausschuss um bis zu 18 %, den Energieverbrauch um bis zu 23 %, die Zykluszeit um bis zu 30 % und die Maschinenausfallzeiten (aufgrund von Wartung, Softwareinstallation und Fehlersuche) um 15 Tage pro Jahr reduzieren können.
Die In Mold-Sensorlösung mit Echtzeit-Datenerfassung von sensXPERT bietet zahlreiche Vorteile
- Steigerung der Produktivität durch Reduzierung der Zykluszeiten.
- Untersuchung von Qualitätsmarkern, um Verarbeiter in Echtzeit über Materialabweichungen informieren zu können.
- Steigerung der Teilequalität und Reduzierung des Ausschusses, indem die nachgelagerte (reaktive) Qualitätskontrollen durch Echtzeit-Qualitätskontrollen (proaktiv) im Werkzeug ersetzt werden.
- Vollständige Prozesstransparenz in einer sicheren, datenreichen Umgebung.
- Unterstützung von Verarbeitern bei der Anpassung an Prozessveränderungen in Echtzeit.
- Senkung von Verarbeitungskosten, Energieverbrauch und Abfall.
- Schnelle Amortisation der Investition (innerhalb der ersten paar Wochen).
- Plug & Play-Lösung, die hohe Installationskosten und lange Prozessstillstände vermeidet und Formgebern hilft, ihre Produktivität schnell zu steigern.
