Wie sichern maschinenunabhängige Daten stabile Prozesse?

Herr Raffelsieper, warum ist es wichtig, für die Prozesskontrolle maschinenunabhängige Daten zu erfassen?

Markus Raffelsieper: Nun, ich möchte nicht zu weit ausholen. Aber zur Verdeutlichung vielleicht folgender Sachverhalt. Die Eigenschaften von Kunststoffbauteilen werden bei der Verarbeitung beeinflusst. Kunststoffe verhalten sich Druck- und Temperatur abhängig (P-V-T Verhalten). Aber entscheidend sind der Druck und die Temperatur im formgebenden Werkzeug (Prozessparameter, welche relevant sind). Bei der Verarbeitung bedarf es diverser Maschineneinstellparameter. Damit werden die Prozessparameter im Werkzeug beeinflusst. Zur Verdeutlichung: Maschinenparameter-Zylinderwandtemperatur => Prozessparameter-Massetemperatur; Maschinenparameter-Einspritzgeschwindigkeit => Prozessparameter-Fließfrontgeschwindigkeit. Wenn man jetzt noch bedenkt, dass ein Spritzgießwerkzeug auch auf unterschiedlichen Maschinen produzieren kann/muss, dann wird schnell klar, was der Verarbeiter benötigt: Maschinenunabhängige Sensorsignale vom verwendeten Werkzeug. Jede „Maschine-Werkzeug-Material-Kombination“ braucht individuelle Prozessparameter.

Wie werden die generierten Datenmengen verarbeitet?

Raffelsieper: Ein Einrichter braucht mehr als nur einzelne Werte aus den Daten (Beispiel: Max. Druck). Er muss den gesamten Prozess sehen. Dazu werden aus den Daten grafische Kennlinien, Trendlinien usw. gebildet, nach dem Motto „ein Bild sagt mehr als tausend Worte“. Diese umfangreichen und sehr dynamischen Daten können heute von moderner Messtechnik aufgezeichnet und von intelligenter Software verarbeitet werden. Wir können den Verarbeiter weitgehend unterstützen, was die Interpretation dieser Daten angeht. Quasi einen digitalen Assistenten anbieten, oder aus den vielen Messpunkten und Integralen dieser Kurven einen Zusammenhang zur geforderten Qualität, also den Eigenschaften des Bauteils, herleitet. Auch mit Hilfe der Daten können Anomalien im Produktions-Prozess erkannt werden.

Wie sorgen die ermittelten Daten für einen stabilen Produktionsprozess?

Raffelsieper: Wenn nun die Daten automatisiert analysiert werden, kann jeder Einrichter schnell und effektiv zur besten Einstellung finden. Er weiß welcher Maschineneinstellparameter in welcher Richtung verstellt werden muss, um wieder zur geforderten Qualität zu gelangen. Er weiß in welcher Bandbreite seine Maschinenparameter eine gute Qualität herstellen können. Dank der Anomalie Erkennung werden Prozess Schwankungen sofort während der Produktion erkannt und der Einrichter wird unterstützt schnell und effektiv wieder seinen Soll-Prozess einzustellen.