Der Maschinenpark des Kunststoff-Zentrums SKZ in Würzburg wurde um eine Spritzgussmaschine erweitert: Haitian stellt der Einrichtung eine ZE900V-210 Zhafir Zeres für Bildungs- und Forschungsaktivitäten zur Verfügung. Die über 900 kN Schließkraft verfügende Maschine soll neben Forschungsversuchen und Entwicklungsprojekten künftig auch in Schulungen wie dem „geprüften Einrichter Spritzgießen“, dem „Spritzgießfehler“ und ähnlichen Fortbildungen zum Einsatz kommen. Mittels smarter, prozessoptimierender Maschinenfeatures soll die gesamte Prozesskette vom optimierten Plastifizier- und Einspritzvorgang bis hin zum Werkzeugschutz mit sehr kurzen Reaktionszeiten optimiert und überwacht werden. Laut SKZ unterstützt die integrierte Energieüberwachung der Maschine wirtschaftliche Produktion mit höchsten Qualitätsmaßstäben, während die erweiterten Ausstattungsmerkmale bei der Ausbildung von Facharbeitern oder Quereinsteigern in der Spritzgießbranche helfen. „Es ist für unsere Kurse ein entscheidender Mehrwert, solche industrienahe Praxisschulungen anbieten zu können“, so Robert Held, SKZ-Gruppenleiter Bildung Spritzgießen. Haitian hat dem SKZ bereits eine Spritzgussmaschine für Bildungs- und Forschungsaktivitäten zur Verfügung gestellt. So konnten sich Teilnehmer in verschiedenen Schulungen bereits mit dem Vorgängermodell, einer Zhafir Zeres 1200/300/B36, vertraut machen.

Niels Herz, bei Haitian als Sales Manager Germany tätig, und – rechts neben ihm – Robert Held, Gruppenleiter Bildung Spritzgießen am SKZ, vor der Maschine im Technikum des SKZ. (Bild: SKZ)

Die über 900 kN Schließkraft verfügende Maschine soll neben Forschungsversuchen und Entwicklungsprojekten künftig auch Schulungen wie dem „geprüften Einrichter Spritzgießen“, dem „Spritzgießfehler“ und ähnlichen Fortbildungen dienen.

Mittels smarter, prozessoptimierender Maschinenfeatures soll die gesamte Prozesskette vom optimierten Plastifizier- und Einspritzvorgang bis hin zum Werkzeugschutz mit sehr kurzen Reaktionszeiten optimiert und überwacht werden.

Markt
Das Kunststoff-Zentrum SKZ möchte im Zuge des Forschungsprojekts Biodurinject rieselfähige Duroplast-Formmassen auf Basis nachwachsender Rohstoffe entwickeln. Dies gilt sowohl für das Matrixmaterial, die Füllstoffe als auch für die Fasern. Die Formmassen sollen der Herstellung technischer Formteile im Spritzgießverfahren dienen. Produzierte Formteile sollen ein Eigenschaftsniveau erreichen, das den konventionellen Erzeugnissen entspricht. Am SKZ in Würzburg wurden im Rahmen dieses Vorhabens auf Basis nachwachsender Rohstoffe bisher sieben verschiedene biobasierte ungesättigte Polyester (UP) im Labormaßstab durch Polykondensation synthetisiert. Dafür wurde eine Kondensationsapparatur im Chemielabor aufgebaut und eine experimentelle Methodik erarbeitet. Als Kondensationsprodukt erhielten die Forscher des Instituts jeweils eine bei 190 °C heiße, viskose, gelbliche Flüssigkeit, die bei Raumtemperatur vollständig kristallisiert. Diese wurde bereits mittels DSC analytisch charakterisiert. Die Neigung zur Rekristallisation wurde im Trockenschrank durch Aufschmelzen und anschließendes Unterkühlen untersucht. Nachdem die Grundeigenschaften entsprechend geklärt worden waren, konnten die Wissenschaftler bereits in erste Versuche hinsichtlich praktischer, industrieller, Anwendung einsteigen. Diesbezüglich wurden die neuen UP-Harze mit nachwachsenden Füllstoffen und Fasern sowie einem thermischen Initiator bei 100 °C bis 120 °C im Messkneter compoundiert, um das Benetzungsverhalten der Schmelzen und das thermische Verarbeitungsfenster zu untersuchen. Zudem werden derzeit Richtrezepturen für die Compounds erarbeitet. Drei der ersten elf Compounds wurden inzwischen bereits mittels Plattenpresse bei 155 °C gehärtet – einer Temperatur, wie sie auch im industriellen Duromer-Spritzguss üblich ist. „Wir hoffen nachweisen zu können, dass die biobasierten Duroplaste als echte Alternative zu den konventionellen eingesetzt werden können. Die aktuellen Ergebnisse stimmen uns hier sehr zuversichtlich für eine künftige Anwendbarkeit im industriellen Maßstab“, erklärt Johannes Rudloff, Bereichsleiter Materialien, Compoundieren und Extrudieren am SKZ. Das Projekt wird unter anderem von Süd-West-Chemie und Baumgarten Automotive Technics unterstützt.
Markt
Forschungsprojekt Biodurinject

SKZ forscht zu biobasierten Duroplast-Formmassen

Das Kunststoff-Zentrum SKZ möchte im Zuge des Forschungsprojekts Biodurinject rieselfähige Duroplast-Formmassen auf Basis nachwachsender Rohstoffe entwickeln. Dies gilt sowohl für das Matrixmaterial, die Füllstoffe als auch für die Fasern. Einfach hier klicken.

Für Facharbeiter und Quereinsteiger

Laut SKZ unterstützt die integrierte Energieüberwachung der Maschine wirtschaftliche Produktion mit höchsten Qualitätsmaßstäben, während die erweiterten Ausstattungsmerkmale bei der Ausbildung von Facharbeitern oder Quereinsteigern in der Spritzgießbranche helfen.

„Es ist für unsere Kurse ein entscheidender Mehrwert, solche industrienahen Praxisschulungen anbieten zu können“, so Robert Held, SKZ-Gruppenleiter Bildung Spritzgießen.

Haitian hat dem SKZ bereits eine Spritzgussmaschine für Bildungs- und Forschungsaktivitäten zur Verfügung gestellt. So konnten sich Teilnehmer in verschiedenen Schulungen bereits mit dem Vorgängermodell, einer Zhafir Zeres 1200/300/B36, vertraut machen.

Quelle: SKZ

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Im Forschungsprojekt „Neue Ansätze zur KI-gestützten Kriechvorhersage für Kunststoffe mit lückenhaften Daten“ bündeln SKZ und Gfai ihre Kräfte. Dieses wurde vom BMWK im Rahmen des Programms Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF) initiiert. Ziel des auf zwei Jahre ausgelegten Projekts, das im Juli 2024 begann, ist die Entwicklung geeigneter Strategien, um mit Hilfe von KI lückenhafte Kriechdaten in Materialdatenbanken ohne zusätzliche experimentelle Langzeitversuche zu ergänzen. Dazu bündeln die beiden Forschungsstellen Kunststoff-Zentrum SKZ in Würzburg und die Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik (Gfal) in Berlin ihre Kompetenzen bezüglich der Ermittlung und Charakterisierung von Materialeigenschaften und des Maschinellen Lernens als Teilgebiet der KI. Begleitet wird das Projekt durch Vertreter aus aktuell 28 Unternehmen. Materialdatenbanken wie Campus bieten nur vereinzelt Kriechdaten und oft decken diese nicht den gewünschten Temperaturbereich oder Zeitbereich ab. Diese Lücken durch entsprechende Langzeitprüfungen schließen zu wollen, ist dem SKZ zufolge aufgrund des hohen Zeit- und Kostenfaktors illusorisch. Die mechanischen Langzeiteigenschaften hängen zudem von einer Vielzahl von Einflussfaktoren ab, beispielsweise der Belastungshöhe und -dauer, Temperatur und Feuchte. Personen, die Kunststoffteile auslegen oder einsetzen, stehen somit vor dem Problem, dass eine unzureichende Berücksichtigung von Kriecheffekten zu einem vorzeitigen Versagen von Kunststoffbauteilen führen kann. Im Forschungsvorhaben sollen deshalb durch die Einbindung von KI bestehende Daten analysiert und Muster erkannt werden, um fehlende Werte präzise ohne zusätzlichen experimentellen Aufwand zu ergänzen. Die trainierten Machine-Learning-Modelle sollen Vorhersagen für das Kriechverhalten unter neuen, in der Materialdatenbank nicht repräsentierten, Randbedingungen treffen. Im Idealfall soll das Prognosemodell nach dem Training gänzlich ohne Langzeitdaten aus Kriechversuchen auskommen und als Eingangsdaten nur leicht zu ermittelnde Kurzzeitkennwerte benötigen. KI wird in der Kunststoffindustrie bisher hauptsächlich im Bereich der Analyse von Prozessdaten eingesetzt, wo üblicherweise große Datenmengen anfallen, weshalb man von Big Data spricht. Für die Analyse von Werkstoffdaten liegen hingegen vergleichsweise kleine Datenmengen – Small Data – vor; mit den angesprochenen Lücken für bestimmte Kennwerte wie Kriechkurven. Im Rahmen des Forschungsprojekts besteht deshalb eine wesentliche Herausforderung darin, Ansätze für die Verarbeitung von Small Data zu entwickeln. Hierzu zählt die Erweiterung der Datenbasis (synthetische Messdaten, Data Augmentation und Data Imputation), um eine ausreichende Basis für das KI-Training zu schaffen. Zudem die Auswahl und Anpassung geeigneter Machine-Learning-Modelle, die speziell auf die Charakterisierung von Materialeigenschaften zugeschnitten sind. Durch die Fähigkeit der KI, komplexe Muster zu erkennen, sollen bereits vorhandene Materialdaten vervollständigt und auf andere Kunststofftypen übertragen werden. „Mit dem Forschungsprojekt wollen wir das enorme Potenzial von KI für die Kunststoffindustrie erschließen und zugleich den experimentellen Aufwand bei der Generierung von Kriechdaten erheblich reduzieren“, so Dr.-Ing. Kurt Engelsing, Expert Engineer am SKZ.
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IGF-Projekt zu KI-gestützter Kriechvorhersage für Kunststoffe

SKZ und Gfai forschen gemeinsam

Im Forschungsprojekt „Neue Ansätze zur KI-gestützten Kriechvorhersage für Kunststoffe mit lückenhaften Daten“ bündeln SKZ und Gfai ihre Kräfte. Dieses wurde vom BMWK im Rahmen des Programms Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF) initiiert. Einfach hier klicken.

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