Spritzguss Wie KI den Spritzgussprozess optimiert

Anbieter zum Thema

VDI Wissensforum GmbH

ACE Stoßdämpfer GmbH

Novotechnik Messwertaufnehmer OHG

microsonic GmbH

Die Kunststoffverarbeitung steht vor großen Herausforderungen: Fachkräftemangel, steigende Energiepreise oder hohe Anforderungen an die Nachhaltigkeit. Wie der Einsatz von Künstlicher Intelligenz den Prozess im Spritzgießen optimieren kann, zeigen die Vorträge auf der PIAE in Baden-Baden.

Der VDI-Kongress PIAE (Plastics in Automotive Engineering) findet am 18. und 19. März erstmals im Kongresshaus in Baden-Baden statt. Die Besucher erwarten 50 Expertenvorträge von OEMs und Zulieferern sowie Keynotes rund um kunststofftechnische Anwendungen im Automobil über recycelbare Materialien, Leichtbau, KI-gestützte Prozesse und neue Fertigungskonzepte. Ein Thema wird dabei der sinnvolle Einsatz von KI (Künstliche Intelligenz) beim Spritzgießen technisch anspruchsvoller Teile sein.Felix Georg Müller ist CEO und Co-Founder der Plus10 GmbH, einem Spinoff des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA. Er wird erläutern, warum und in welchen Anwendungsfällen intelligente Optimierungstools beim Stand-alone-Betrieb oder beim integrierten Spritzgießen eingesetzt werden sollten. Zur Veranschaulichung wird er in Baden-Baden den Einsatz des live lernenden Optimierungstools Hopper demonstrieren. „Das Tool schlägt situative Einstellparameteranpassungen vor. Diese basieren auf hochfrequenten Prozessdaten kombiniert mit Kontextdaten zum Rohmaterial und zu Umgebungsbedingungen. Ziel ist es dabei, Ausschuss zu vermeiden“, so Müller. Ausschuss könne dabei eine Vielzahl von Kriterien umfassen, die Maße genauso wie die Oberflächenbeschaffenheit oder mechanischen Festigkeiten. 

Bildergalerie

Mit Live-Daten zur Live-Prozessoptimierung

„Das Erlernen eines komplexen Prozessmodells rein aus den zirka 700 Live-Daten eines Spritzgießprozesses und der zugehörigen Beistellaggregate, also ohne händische Modellierung, ist sehr spannend und liefert viele Möglichkeiten der Live-Prozessoptimierung“, sagt Müller weiter. Zur PIAE wird er zwei konkrete Beispiele demonstrieren, so eine Zweikomponenten-Spritzgießmaschine, die ein PC-TPE-Bauteil (Materialkombination aus thermoplastischem Elastomer TPE und einer Nylonbasis) herstellt. Hier können die beiden Materialien einzeln betrachtet Qualitätsprobleme haben. Außerdem können Wechselwirkungen zwischen den beiden Komponenten zu Ausschuss führen.Im zweiten Beispiel geht es um COC-Spritzgießen mit Einlegeteil am Fließwegende. Hierbei muss das Einlegeteil sicher umschlossen werden und das COC-Bauteil (Cyclo-Olefin-Copolymere, also transparente Polymermaterialien) muss zudem eine kosmetisch einwandfreie Oberfläche aufweisen. „In beiden Beispielen zeige ich, wie das Optimierungstool Hopper ein Prozessmodell erlernt und dieses „on-the-go“ optimiert, also stets im Hintergrund parallel zum laufenden Prozess, und dabei alternative Einstellparameter für den nächsten Schuss daraus ableitet“, sagt Müller im Vorfeld der Konferenz. „Dies macht das sonst recht abstrakte KI-Thema sehr anschaulich.“Durch diesen Live-Abgleich werden die realen Daten während der Produktion mit dem digitalen Ideal abgeglichen. Abweichungen werden also sofort sichtbar. Die KI agiert quasi als „virtueller Maschineneinsteller“. Sie analysiert Daten in Echtzeit und kann so Vorhersagen treffen, bevor ein Fehler überhaupt entsteht.

Grundsätzlich können Spritzgießer Hopper sowohl für die Fertigung anspruchsvoller und teils schwierig verarbeitbarer Werkstoffe nutzen, bei denen im Dauerbetrieb bereits kleinste Rohmaterialschwankungen zu Ausschuss führen können, insbesondere beim Einsatz von komplexen Werkzeugen.

Felix Georg Müller ist CEO und Co-Founder der Plus10 GmbH

Vielfältige Einsatzmöglichkeiten für live lernendes KI-Tool

Bisher wird das KI-Tool Hopper sowohl beim Thermoplast- als auch beim Elastomerspritzgießen von technisch anspruchsvollen Teilen eingesetzt. So nutzt beispielsweise die Firma Freudenberg das Tool zur Herstellung von Radialwellendichtringen. Dazu kommen Einsatzfälle beim Spritzgießen von typischen Engineering-Kunststoffen wie PA, PBT, PEEK, PC, POM, TPE beziehungsweise TPS, ebenso COC/COP. „Grundsätzlich können Spritzgießer Hopper sowohl für die Fertigung anspruchsvoller und teils schwierig verarbeitbarer Werkstoffe nutzen, bei denen im Dauerbetrieb bereits kleinste Rohmaterialschwankungen zu Ausschuss führen können, insbesondere beim Einsatz von komplexen Werkzeugen“, fasst Felix Müller die Einsatzgebiete zusammen.Das live lernende KI-Tool wurde beim Industrial AI Award von Siemens mit einem zweiten Platz gewürdigt. Heute wird Hopper sowohl von Siemens selbst eingesetzt als auch über die Siemens-Xcelerator-Plattform anderen Unternehmen weltweit angeboten.

Feedbacks zu realen Spritzgießanwendungen unter Nutzung von Hopper zeigen eine Bandbreite von 6 bis 18 Prozent Ausschussreduktion.

Felix Georg Müller ist CEO und Co-Founder der Plus10 GmbH

Deutliche Einsparpotenziale und Optimierungen sind möglich

Dass durch die Nutzung von KI beim Spritzgießen Einsparpotenziale möglich sind, steht fest. Felix Müller konkretisiert es: „Feedbacks zu realen Spritzgießanwendungen unter Nutzung von Hopper zeigen eine Bandbreite von 6 bis 18 Prozent Ausschussreduktion. Konkret heißt das, dass die Gutteilequote gesteigert wird, da sowohl Ausschuss als auch Zykluszeit aktiv optimiert werden können. Dazu kommen Zeitersparnisse von zirka 30 Minuten pro Werkzeugumrüstung, da direkt ein für die aktuelle Materialcharge angepasster Parametersatz auf die Maschine geschrieben wird.“ Hierdurch entfalle ein aufwendiges manuelles Finetuning, was gerade für weniger erfahrenes Personal schwierig sei.KI-Tools wie Hopper tragen also nicht nur zur Gesamtanlageneffizienz und Ausschussvermeidung bei, sie helfen auch, dem Fachkräftemangel zu begegnen.