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Spritzgießen 8. Mai 2018

Statistik für Spritzgießer

Mit dem neuen Mesos-Release V4.1 zeigt das SKZ, wie die Zukunft der statistischen Versuchsplanung (Design of Expriments, kurz DOE) aussieht.
Mesos kann beim Spritzgießen eingesetzt werden, um nach den Regeln der Versuchsmethodik die Zusammenhänge zwischen Maschinen- beziehungsweise Verarbeitungsparametern und messbaren Qualitätsmerkmalen des Produkts zu finden.
Mesos kann beim Spritzgießen eingesetzt werden, um nach den Regeln der Versuchsmethodik die Zusammenhänge zwischen Maschinen- beziehungsweise Verarbeitungsparametern und messbaren Qualitätsmerkmalen des Produkts zu finden.

Mit dem neuen Mesos-Release V4.1 zeigt das SKZ, wie die Zukunft der statistischen Versuchsplanung (Design of Experiments, kurz DOE) aussieht.

Das nach wie vor hohe Interesse der Industrie an einer DOE-Software, die intuitiv zu bedienen ist und maßgeschneiderte Auswertungen liefert, war der Impulsgeber für die Weiterentwicklung von Mesos. Das jüngste Release beinhaltet daher neue Möglichkeiten und Verbesserungen.

Unter anderem werden zahlreiche neue Versuchsplantypen mit besseren Anpassungsmöglichkeiten des Versuchsumfangs auf die Problemstellung zur Verfügung gestellt. Es gibt umfangreiche Erweiterungen in den graphischen Ergebnisdarstellung und Effektgrafiken. Neu sind auch viele Interpretationsbeispiele, die direkt in der kontextsensitiven Hilfe zum aktuell sichtbaren Menüfenster angeboten werden. Zudem bietet Mesos V4.1 Unterstützung beim Anlegen, Auswerten und Interpretieren eines Projekts.

Bereits bekannte und bewährte Funktionen wie die Bestimmung einer "robusten" Maschineneinstellung, die schwankungsarm – geringe Qualitätsstreuungen von Zyklus zu Zyklus – ist, unempfindlich auf Störungen wie zum Beispiel Chargenschwankungen reagiert und die Sollwerte der Merkmale möglichst gut annähert, sind nach wie vor verfügbar.

Mesos V4.1 ist deshalb nicht nur für Kunststoffverarbeiter nutzbar, sondern kann bei allen Prozessen eingesetzt werden, um nach den Regeln der Versuchsmethodik die Zusammenhänge zwischen Maschinen- beziehungsweise Verarbeitungsparametern und messbaren Qualitätsmerkmalen des Produkts zu finden. Auf diese Weise lassen sich einfach Prozesse optimieren, es können Prozessfenster definiert werden und damit Bemusterungszeiten sowie Ausschuss signifikant reduziert werden.

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