Echtzeit-Prozessoptimierung mit In-Mold-Sensoren und Machine Learning
Wie In-Mold-Sensoren und Machine Learning die Kunststoffverarbeitung optimieren, Unsicherheiten reduzieren und Zykluszeiten verbessern.
On-Demand Webinar
Die Kunststoffherstellung kann unvorhersehbar sein. Abweichungen in Materialchargen, Feuchtigkeitsgehalt, Maschinenkalibrierung und anderen Variablen führen zu Problemen in der Fertigungsqualität und den Eigenschaften des Endprodukts. In diesem Webinar wird gezeigt, wie dielektrische Analyse (DEA)-Sensoren verwendet werden können, um das Materialverhalten direkt in der Form zu messen. Neue Technologien kombinieren dielektrische Analyse mit Machine Learning und Materialmodellen, sodass dynamische Anpassungen der Maschineneinstellungen möglich werden. Dies reduziert Unsicherheiten im Prozess und optimiert die Zykluszeiten.
Webinar anschauen
Was Sie in diesem englischsprachigen Webinar lernen:
- Grundlagen der dielektrischen Analyse und deren Anwendungen in der Kunststoffverarbeitung
- Wie die Kombination von dielektrischer Analyse und Machine Learning zur dynamischen Prozessoptimierung beiträgt
- Praxisbeispiele, die den Einsatz der dielektrischen Analyse in Branchen wie Automobilverbundwerkstoffen und der elektronischen Verkapselung zeigen
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