Schütz auf der JEC World 2023

Nachhaltigkeit entlang der Wertschöpfung

Biotechnologie für nachhaltige Kunststoffe

Jörg Westphal im Interview

Die Prozess- und Qualitätsverbesserung ist eine Herausforderung innerhalb der laufenden Produktion. Optimierungen während der Produktion durchzuführen birgt einige Herausforderungen. Eine Anpassung von Prozessparametern durch Versuche während der Produktion kann sehr zeit-, kosten- und ressourcenintensiv sein. Die - virtuelle - Prüfung der Parameter, mit Hilfe von Simulationen, können Kosten senken und Ressourcen sparen. Dazu werden die Prozessparameter variiert und miteinander kombiniert, sodass eine große Anzahl an Varianten geprüft wird, um das am besten geeignete Prozessfenster für die Qualitätsverbesserung des Produkts zu finden.

Eine zielgerichtete Qualitätsoptimierung beschäftigte den Produzenten eines Spritzgießteils, einer Kappe, die in einem 64-Kavitäten-Werkzeug gefertigt wird. Die Kappe mit etwa 13 Millimeter Durchmesser und 15 Millimeter Höhe weist eine kleine Zentriernut zur Befestigung auf. Das Problem: Bei der Montage der Kappe traten vermehrt Risse auf der dem Anspritzpunkt gegenüber liegenden Seite entlang der Bindenaht auf. Auffällig ist der asymmetrisch liegende Anspritzpunkt, obwohl es sich um ein symmetrisches Bauteil handelt.

Der Produzent hat eine Parameteroptimierung während der Produktion vorgenommen und eine deutliche Qualitätsverbesserung der Kappe erzielt, wobei der gefundene Prozess außerhalb des zulässigen Prozessfensters liegt. Per Simulation sollten die Prozessfaktoren und deren Einflüsse identifiziert und untersucht werden im Hinblick darauf, ob innerhalb des validierten Prozessfensters eine Parameterkombination zu ähnlichen Eigenschaften führt, wie die des nicht validierten, optimierten Prozesses.

Zu Beginn wurde eine Vorabanalyse des Artikels mit Standardparametern, die bisher in der Produktion eingestellt wurden, sowie den optimierten Parametern des Produzenten simuliert, um eine Vergleichsbasis zu erstellen und die erforderlichen Zielgrößen auszuarbeiten. Die erste Füllanalyse zeigte wie sich die Bindenaht durch das Aufeinandertreffen der Fließfronten im oberen Bereich bildet und durch das komplette Bauteil zieht.

Ein Vergleich der Oberflächentemperaturen der Manteloberfläche zeigte einen Temperaturunterschied auf dem Bauteil. Die erhöhte Temperatur auf der Kappe mit den optimierten Parametern sorgt für eine bessere Bauteiloberfläche, aufgrund der niedrigen Viskosität und längeren Nachdruckwirkung ergibt sich eine bessere Abformung der Bauteiloberfläche. Die optimierten Parameter sorgen dafür, dass das Bauteil bei höherem Druck erstarrt, wodurch eine höhere Dichte und mechanische Belastbarkeit erreicht wird. Ebenfalls ist die Betrachtung des Schwindungsverhaltens wichtig, denn weniger Schwindung bedeutet, dass der Durchmesser sich kaum verkleinert und somit weniger Spannungen und Belastungen im Bauteil während der Montage auftreten.

Nach der Vorabanalyse wurden verschiedene Ziele sowie mehrere Sensorpositionen definiert. Als Auswertungsbereiche (Evaluation Areas) sind dabei besondere Bereiche wie die Bindenahtentstehung, die Mantelfläche über die komplette Breite, die Schwindung des Durchmessers sowie das Fließwegende interessant.

Die erste berechnete DoE (Design of Experimets) wurde nach der Taguchi-Methode durchgeführt, um die Haupteinflussgrößen zu prüfen. Mit diesem Ansatz werden 25 Versuche simuliert, um ein Feld von 3125 Designs zu vergleichen. Diese gefundenen Größen dienen als Grenzwerte. Mit den gewonnenen Erkenntnissen startete anschließend eine vollfaktorielle DoE. Die Auswertung der Taguchi DoE zeigte, dass der größte Einfluss von der Nachdruckhöhe und der Schmelzetemperatur ausgeht, die Werkzeugtemperatur und Kühlzeit nachrangig sind. Die Nachdruckzeit ist nach Überschreitung der Siegelzeit irrelevant. Die vollfaktorielle DoE mit 980 Designs wurde berechnet, um die Haupteinflussfaktoren detaillierter zu betrachten und so das mögliche Optimum zu erhalten. Diese Rechnung fand in den Grenzen der zuvor durchgeführten Taguchi-Methode statt. Das Ergebnis der DoE wird in einem Parallelkoordinatendiagramm ausgegeben, was die Analyse des Ergebnisses vereinfacht. Mit Schiebereglern ist es möglich, die unterschiedlichen Anforderungen an den Prozess einzustellen. Einerseits werden die Prozessparameter und andererseits die Materialparameter eingestellt. Somit werden erst die Parameter im validierten Bereich und anschließend die optimierten Prozesspunkte betrachtet. Das Parallelkoordinatendiagramm mit den optimierten Prozesspunkten zeigt, dass eine höhere Temperatur am Fließwegende, sowie eine höhere Oberflächentemperatur für die Verbesserung der Qualität sorgen. Da diese Parameter aber außerhalb des zulässigen Prozessfensters liegen, musste im letzten Schritt herausgefunden werden, welche Optimierung sinnvoll und zulässig sind. Das Diagramm enthält Designs, die innerhalb des validierten Prozessfensters liegen und eine bessere Qualität aufzeigen.

Die Ergebnisse machen deutlich, dass für eine sinnvolle Optimierung des Produkts das Verlassen des zulässigen Prozessfensters mit einigen Prozesspunkten notwendig wird. Beispielsweise ist die Erhöhung des Nachdrucks auf mindestens 800 bar, sowie die Erhöhung der Schmelzetemperatur um 20 Kelvin notwendig‚ falls 220 Grad Celsius als Schmelzetemperatur nicht überschritten werden darf, muss die Werkzeugtemperatur auf 50 Grad Celsius erhöht werden.

Der Vergleich der prozessbedingten Optimierung mit der Simulation anhand einer DoE während der laufenden Produktion macht deutlich, dass nicht nur eine Kosteneinsparung, sondern auch Material- und Personalkosten, der Prüfaufwand und die Maschinenbelegung reduziert werden können. Die Simulation mit Sigmasoft Virtual Molding erlaubt eine bisher unbekannte Detailgenauigkeit bei der Prüfung von Prozessfenstern.

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