KMU-innovativ Werkzeugintegriertes Assistenzsystem zur Produktionsregelung beim Spritzgießen hochkomplexer und anspruchsvoller Bauteilspezifikationen (WASABI)

Problemstellung
Der Werkzeug- und Formenbau in Deutschland besetzt eine Schlüsselposition in der produzierenden Industrie. Insbesondere der Bau von Spritzgießwerkzeugen zur Massenfertigung von Kunststoffbauteilen genießt hohe internationale Reputation. Die Herstellung solcher produktgebundener Werkzeuge ist technisch aufwendig und sehr zeit- und kostenintensiv. Die Präzision des Formwerkzeuges und die Prozessführung bestimmen die Qualität von tausenden produzierten Teilen. Dabei steigen die Anforderungen, wie Nullfehlerproduktion, Ausschussvermeidung sowie Ressourceneffizienz. Um dieser Zielsetzung gerecht zu werden, sind bis dato aufwendige, zeitintensive und meist nachgelagerte Qualitätsnachweise zur Zielerfüllung notwendig.

Projektziele
Das KMU-innovativ-Projekt WASABI entwickelt ein System für eine maschinenunabhängige Erfassung und Verarbeitung von Spritzgießprozessparametern während des Formgebungsprozesses. Ziel ist es, eine Online-Diagnose des Spritzgießprozesses und eine Vorhersage der Teilequalität zu ermöglichen. Dazu wird ein intelligentes Gesamtsystem aus Sensoren, Hard- und Software zur Signalverarbeitung zusammengefasst und in das Spritzgießwerkzeug integriert. Die Umsetzung erfolgt zunächst auf Basis vorhandener Daten und Erfahrungswerten und wird im Laufe des Projekts weiterentwickelt. Das System soll sowohl die Qualität im laufenden Prozess überwachen, als auch dem Werker während der Wiederinbetriebnahme des Produktionsprozesses, z. B. nach dem Rüsten oder beim Maschinenwechsel, assistieren.

Vorgehensweise
Produzierte Teile werden gemäß ausgewählter Qualitätsattribute bewertet und mit den verwendeten Prozessparametern in Korrelation gebracht. Der methodische Ansatz zur Diagnostik basiert auf der Nutzung von prozessbasierten Algorithmen zur Ist-Zustandserkennung. Anschließend wird mit Methoden des maschinellen Lernens ein Vorhersagesystem zur Teilequalität entwickelt. Prozessdaten werden rechnergestützt klassifiziert, verknüpft und für den Werker aufbereitet. Die Vorhersagequalität wird abschließend im praxisnahen Umfeld evaluiert, mit dem Ziel, zukünftig die bisher notwendige Nacharbeit und Qualitätskontrolle erheblich zu reduzieren.

Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Das Projektergebnis ermöglicht es, die Prozessfähigkeit und damit die Effizienz in der Fertigung von Kunststoffteilen signifikant zu erhöhen. Durch die Ähnlichkeit der Prozesse ist ein Transfer der Ergebnisse in die kunststoffverarbeitende Industrie gegeben. Aus der Digitalisierung und intelligenten Verknüpfung der Prozessdaten ergeben sich Möglichkeiten für neue Geschäftsmodelle. Die hochkomplexen Spritzgießprozesse werden trotz akuten Fachkräftemangels zeitgemäß beherrschbar und wirtschaftlich.

• Hochschule Schmalkalden
• Schneider Form GmbH