Spritzgießen: Prozessüberwachung in Echtzeit
Qualitätsabweichungen im Spritzgießprozess echtzeitnah erkennen und Fehlerursachen automatisiert diagnostizieren – dafür gibt es nun eine Lösung.
Die Prozessüberwachung und -regelung für das Spritzgießen, die das SKZ und das Fraunhofer IPA im Forschungsprojekt Probayes gemeinsam entwickelt haben, basiert auf sogenannten Bayes’sche Netzen. Dabei handelt es sich um eine statistische Methoden zur wissensbasierten Modellierung von Prozessen, in denen durch Knoten und Kanten qualitätsrelevante Prozessparameter und deren Abhängigkeiten verknüpft werden. Hierbei werden Knoten bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilungen zugeordnet, sodass abhängige Prozessgrößen zielsicher vorhergesagt werden.
Das entwickelte Bayes’sche Netz modelliert die Abhängigkeiten des Bauteilgewichts von den Einstell- und Prozessgrößen der Spritzgießmaschine und ermöglicht eine Ursachenanalyse, wenn das Bauteilgewicht vom Soll-Wert abweicht. Hier geht es direkte zum Forschungsbericht.
Direktes Feedback zur Bauteilqualität beim Spritzgießen
An einer vollvernetzten Spritzgießzelle im Technikum des SKZ demonstrieren die Wissenschaftler im Live-Betrieb ein System, das Abweichungen der Produktqualität selbstständig erkennt, die wahrscheinlichste Ursache identifiziert und konkrete Handlungsempfehlungen an den Maschinenbediener ausgibt. Die Spritzgießzelle, bestehend aus Messsystemen, Peripheriegeräten und der Spritzgießmaschine selbst, ist vollvernetzt mittels OPC UA und MQTT. Dank Inline-Messtechnik kann ein direktes Feedback zur Bauteilqualität erfasst und zyklusbezogen gespeichert werden. Hierbei konnten die beteiligten Unternehmen stark von den Erkenntnissen hinsichtlich Schnittstellen und Vernetzung profitieren.
Im Ergebnis konnte so die Fähigkeit des auf realen Prozessdaten trainierten Bayes’sche Netzes an der aufgebauten Spritzgießzelle im Live-Betrieb validiert und gezeigt werden. Das Bayes’sche Netz war dabei nicht nur in der Lage zu detektieren, wann das Bauteilgewicht außerhalb der einstellbaren Toleranz lag. Es konnte außerdem die wahrscheinlichste Ursache dafür identifizieren und zielsicher Handlungsempfehlungen an den Maschinenbediener ausgeben. sk
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