Die Zugabe von Calciumcarbonat in den Blasfolienprozess ist der effektivste Weg, die Produktivität und Ausstoßleistung zu steigern sowie die mechanischen Eigenschaften der Folie zu verbessern. Mit einer neu entwickelten Technologie ist es nun möglich, auch pulverförmiges CaCO3 direkt hinzuzudosieren.  

Direkte Extrusion mit mineralischen Zuschlagsstoffen  

Extruder

Blasfolienextrusion

Extrusion

Flachfolien- und Plattenextrusion

Calciumcarbonat veredelt Blasfolien 

So vielschichtig wie die extrudierten Produkte selbst, so entwickelt sich auch die Anlagentechnik weiter. Neben Steigerungen der Massedurchsätze gilt es vor allem, die Diversifikation in Bezug auf Flexibilität, Effizienz und Qualität zu beherrschen. 

Bedarfsgerechte Prozesse in der Rohr- und Profilextrusion bewirken Effizienzsteigerung 

Rohr- und Profilextrusion

Massedurchsatz und Flexibilität kontinuierlich gesteigert 

Produktivität, Flexibilität, Funktionalisierung, Ressourcen- und Energieeffizienz – das sind auch weiterhin die zentralen Herausforderungen, denen sich die Hersteller von Folienextrusionsanlagen und Komponenten stellen müssen. Gezielte Neuentwicklungen und Verbesserungen bestehender Technologien belegen, dass diese Herausforderungen angenommen werden. 

Folienextrusion im Umfeld von Nachhaltigkeit und Produktivität 

Folien

Hightech in dünnen Schichten 

Mit der RS-Multicut-Schneideinheit MC-50 und dem ebenfalls von der Rolf Schlicht GmbH, Hamburg, hergestellten Bandabzug RB-600/100 lassen sich weiche und halbharte Extrudate bis zu einem Durchmesser von 50 mm bei Liniengeschwindigkeit von über 200 m/min konfektionieren (Bild). Ein Controller überwacht die Position des rotierenden Messers kontinuierlich und beschleunigt zum Schneiden auf maximale Schneidgeschwindigkeit, was eine minimale Blockadezeit des Produkts bei maximaler Schneidenergie zur Folge hat. Schneidfrequenzen von bis zu 3000 Schnitten/min sind realisierbar. 

Schlicht 

Downstream-Ausrüstung in der Extrusion 

Die Dr. Collin GmbH, Ebersberg, präsentiert auf der Fakuma 2018 erstmals ihre neue Maschinengeneration der Teach Line. Die Serie umfasst Extruder, Compounder, Walzwerke, Blas- und Flachfolienanlagen, Stretching-Maschinen, Wasserbäder, Granulatoren und Rohranlagen. Vor allem Universitäten, F&E-Abteilungen oder etwa Labore nutzen die Tischmaschinen für Tests, Schulungen oder Versuche. Am Messestand wird eine Blasfolienanlage mit Extruder ( <b>Bild 1 </b>) aus der neuen Serie In Betrieb zu sehen sein. 

Kompakt-Extrusionstechnik modernisiert 

Bildverarbeitungssysteme

Industrie 4.0

Optische Mess- und Prüftechnik

Rheologie

Qualitätssicherung

Teach Line im neuen Look 

Auch wenn sparsamer Materialeinsatz ein Dauerbrenner ist: Die Bedürfnisse der Kunststoffverarbeiter ändern sich mit den Anforderungen der Zeit. Momentan ist das Recycling von Post-Consumer-Verpackungen eine große Herausforderung. Ein italienischer Hersteller hat eine zweistufige Anlage entwickelt, die ohne den Zwischenschritt der Granulierung Folien erzeugen kann, die mit Lebensmitteln Kontakt haben dürfen. Wir haben uns am Firmensitz umgesehen. 

Direktes Recycling von PET-Flakes zu lebensmitteltauglichen Folien 

Polyethylenterephthalat

Blaswerkzeuge

Kunststoff-Recycling

Verpackungsmaterial

Anlagen wie eine Symphonie 

Hersteller von Standardextrudern wählen für die Auslegung ihrer Maschinen teilweise überdimensionierte Antriebe, um ein breites Anforderungsspektrum abdecken zu können. In Zeiten hoher Energiepreise ist das jedoch nicht mehr wirtschaftlich.

Prozessorientierte Auslegung des Hauptantriebs für den Extruder

Kunststoffverarbeitung: Verfahren

Elektrische Antriebe

Antriebe

PVC-Profile

Halbzeuge und Zwischenprodukte

Kunststoff-Halbzeuge

Kunststoffverarbeitung: Maschinen und Komponenten

Extrusionsanlagen

Ingenieurwissenschaften

Elektrotechnik

Energieeffizienz

Antriebe energieeffizient einsetzen

Mehrschichtige Gießfolien können mit einer Mehrschichtdüse oder mit einem Feedblock und einer seitlich gespeisten Düse hergestellt werden. Die numerische Simulation hilft, den Coextrusionsprozess von Polyesterfolien und das Entstehen sauberer Ränder besser zu verstehen. Zudem kann ermittelt werden, wie die unterschiedlichen Viskositäten die Folienstruktur beeinflussen. 

Numerische Simulation der Verarbeitung von Mehrschichtfolien 

Prozesssimulation

Saubere Extrusion 

Kunststoffe lassen sich auf Einschneckenextrudern einfärben und direkt verarbeiten. Die stoffliche und thermische Homogenität sicherzustellen, bedeutet allerdings gerade bei durchsatzangepassten Hochleistungsextrudern eine große Herausforderung. Mit der hier aufgezeigten neuartigen Simulationsmethode lassen sich Scher- und Mischteile ohne aufwendige Versuche innerhalb kurzer Entwicklungszeiten und kostensparend auslegen. 

Effizientere Einfärbung von Kunststoffen in Hochleistungsextrudern  

Spritzgießsimulation

Mischgüte in Einschneckenextrudern vorhersagen 

Unter den Hochleistungsextrudern erreichen Einschneckenextruder mit genuteter Plastifizierzone die höchsten Produktivitätswerte. Für optimale Ergebnisse beim Einsatz ist die Vorhersage der Extruderleistung jedoch unabdingbar. Mit einem Rechenmodell des IKT lässt sich die erreichbare Aufschmelzleistung für diesen Maschinentyp schnell und kostengünstig berechnen. 

Aufschmelzleistung in genuteten Plastifizierzylindern vorhersagen 

Licht ins Dunkel bringen 

Als Leiter der Duisburger Extrusionstagung hatte sich Prof. Johannes Wortberg im Februar bei der Jubiläumsveranstaltung verabschiedet. Nun ist klar, dass sein Nachfolger am Lehrstuhl auch die Tagungsleitung übernimmt. 

Neuer Leiter für Duisburger Extrusionstagung 

Extrusionswerkzeuge

Extrusionsblasformen

Seminare, Schulungen, Kongresse

Personen

kunststoffe.de

Nachfolge von Prof. Wortberg gesichert 

Die zweitägige Extrusionstagung wird am 20. März eröffnet. Neue Formate bieten die Möglichkeit, relevante Fragestellungen im kleinen Kreis mit Experten zu diskutieren. 

Mit Science Session, Dinner Speech und World Café 

Noch wenige Tage bis zur Extrusionstagung 

Die Qualität von Spritzgussteilen und die Prozessstabilität sind bis heute von den Kenntnissen und Erfahrungen des Einrichters abhängig. Durch die wachsende Zahl an Freiheitsgraden entstehen Wirkzusammenhänge zwischen Bauteilqualität und Prozessparametern.

Modellgestützte Prozesseinrichtung durch vollvernetzte Produktion im Spritzgießen

Spritzgießen

Industrie 4.0 für die Qualitätssicherung

Künstliche Intelligenz für die Qualitätssicherung

Prozessvisualisierung

Automatisierungstechnik

Digitale Transformation

Wirtschaft

Innovationen und neue Technologie

Software

Simulation

Mess- / Regel- und Prozessleittechnik

Prozessautomation

IoT-Plattformen für die Qualitätssicherung

Industrie 4.0 für die Kunststoffverarbeitung

Spritzgießmaschinen

Machine Learning für die Qualitätssicherung

Big Data für die Qualitätssicherung

Qualitätssicherung Kunststoff

Jenseits menschlicher Fähigkeiten

Additive bestehen oft aus Zusatzstoffmischungen heterogener Komponenten. Deren Anisometrie führt dabei zu Bauteileigenschaften, die sehr stark von der Ausrichtung der Zusatzstoffe abhängig sind.

Orientierungsverhalten von Zusatzstoffmischungen simulieren

Faserverarbeitung

Additiv-Konzentrate

Kunststoff Werkstoffe

Additive

Füllstoffe, allgemein

Füllstoffe für Kunststoffe

Additiv-Batches

Faserverbundwerkstoffe

Andere Werkstoffe

Elektrisch leitende Füllstoffe (Metalllegierungen, Ruß, Graphit)

Wenn die Faser mit dem Plättchen

Die Qualität extrudierter Folien und Platten ist stark von der Gestaltung der Breitschlitzdüse abhängig. Numerische Strömungssimulation ist inzwischen ein etabliertes Mittel, um die optimale Geometrie vorherzusagen. Am IKT in Stuttgart wird an einer Vorgehensweise geforscht, die eine viermal schnellere Simulation erlaubt.

Parametrisierbare Rechengitter beschleunigen die fluiddynamische Auslegung von Breitschlitzdüsen deutlich

Werkzeuge für die Kunststoffverarbeitung

Extrusions-Zubehör

Breitschlitzdüsen schnell und effizient auslegen

Durch Datenanalyse Barriereeigenschaften prognostizieren und steuern

Mithilfe eines strukturierten Vorgehens können viele Materialeigenschaften von Bahnkunststoffen und Folien gut modelliert, prognostiziert und mit einer modellgestützten Regelung auch exakt gesteuert werden.

Mithilfe eines strukturierten Vorgehens können viele Materialeigenschaften von Bahnkunststoffen und Folien gut modelliert, prognostiziert und mit einer modellgestützten Regelung auch exakt gesteuert werden. Der Ausschuss wird so verringert, und die Produktionskosten sinken erheblich.

Schlagworte wie „Deep Learning“ und „Big Data“ verführen zu der Annahme, man könne mit freier Software und Datenanalysten auf einfache Weise Lösungen für technische Probleme finden. Die Analyse gescheiterter Industrieprojekte zeigt aber, dass Erfolge eben nur dann möglich sind, wenn erprobte Konzepte und Prozesswissen mit neuen Methoden sinnvoll zu Lösungen kombiniert werden. Dabei beträgt der Anteil der Big-Data-Methoden an solchen Lösungen maximal 20 %. Zum Erfolg führt die richtige Kombination aus systematischem Vorgehen, klassischen Modellen und stabilen neuronalen Netzen oder anderen „Black-Box“-Methoden, also Methoden, die ohne spezifisches Prozess-Know-how arbeiten.

Der VDI hat die neue Richtlinie VDI3714 erarbeitet, die voraussichtlich im Juni 2019 als Gründruck erscheinen wird. Mit dem Titel „Implementierung und Betrieb von Big-Data-Anwendungen in der produzierenden Industrie“ [1] wurde sie in den letzten zwei Jahren von dem fachlich sehr breit aufgestellten Richtlinienausschuss RA 7.24 erarbeitet und beschreibt ein Vorgehen gemäß dem aktuellen Stand der Technik. Das Dokument befasst sich in sieben Dokumenten (Blättern) mit allen Inhalten, die für dieses Thema relevant sind und geht auf mehr als 180 Seiten auf Datenqualität, Datenimport (ETL-Prozess, Extract – Transport – Load), Analyseverfahrensklassen, Modelle, Modellvalidierung und auf die Online-Anwendung dieser Systeme ein. Wird diese Richtlinie konsequent angewendet und mit tiefem Prozesswissen, professioneller Software und dem Wissen über Prozessführung kombiniert, können damit Systeme entwickelt werden, die jeden technischen Produktionsprozess beherrschbar machen.

SIPOC – Das vollständige Bild der Produktionsdaten

Immer wieder gibt es Versuche, aus reinen „Maschinendaten“ eine Aussage über Produktqualitäten zu erhalten. Da die Rohstoffe meist entscheidenden Einfluss haben, sind solche Versuche meistens zum Scheitern verurteilt. Zur erfolgreichen Prozessmodellierung und damit zur Prozessoptimierung ist ein vollständiges Gesamtbild aller Vorgänge um den Produktionsprozess herum zwingend erforderlich – es sein denn, der Rohstoff ist absolut konstant.

Eines der nach VDI3714 möglichen organisatorischen Prozessmodelle für Big-Data-Projekte ist die Nutzung von Six-Sigma-Konzepten. Six Sigma ist beschrieben in der Norm DIN-ISO13053–2 [2]. Das SIPOC-Konzept („Supplier, Input, Process, Output, Customer“) wird im „Factsheet 9“ als Methode genauer ausgeführt. Im Wesentlichen geht es dabei darum, methodisch sicherzustellen, dass zur Modellierung eines Prozesses die Vollständigkeit von Daten gewährleistet ist.

<ul><li>„Supplier“ sowie „Input“ verweisen darauf, dass man sehr genaue Kenntnis über seine Quellen, Lieferanten und das Rohmaterial haben muss. Bei Kunststoffen bedeutet dies, man muss ggf. Farbwerte, mittlere Kettenlänge, Dichte, MFI/MFR (Melt Flow Index, Melt Flow Rate) und andere Werte der Rohstoffe kennen, die in den Prozess eingebracht werden. Im Idealfall müssen auch Rückführungen und Mischungsverhältnis der Rohstoffe zu jedem Zeitpunkt möglichst genau bekannt sein, die dem Prozess zugeführt werden. Ist die Rohstoffzufuhr unbestimmt, wird auch das Produkt unbestimmt sein.</li><li>„Process“ bedeutet, dass alle relevanten Prozessgrößen aus dem Prozess, also dem Extruder und den Walzen, gemessen werden müssen, die auf die Produktqualität wirken können.</li><li>„Output“ sowie „Customer“ bedeuten, dass es zumindest regelmäßige Laboranalysen oder Messungen geben muss, um die Produktqualität zu erfassen, und im Idealfall als KPI (Key Performance Indicator) auch eine Bewertung des Endkunden.</li></ul>

Um Qualitätsgrößen dem Rohstoff und den Maschinendaten sinnvoll zuordnen zu können, müssen die Probenahmezeitpunkte und die Laufzeiten des Materials in der Maschine exakt bekannt sein. Je genauer und umfassender alle diese Daten und die Erfassungszeitpunkte bekannt sind, desto zuverlässiger lässt sich ein Prozess mithilfe der neuen Methoden modellieren. Die Qualität vorhandener Daten ist in der Praxis allerdings eines der größten Hindernisse bei der Nutzung intelligenter Technologien.

Übertragen auf Extrusion und Blasformen bedeutet dies, dass die wichtigsten physikalischen Eigenschaften der Rohstoffe bekannt sein müssen. Zudem sollten Rückführungen von Recyclingmaterial mengenmäßig ebenfalls genau erfassbar sein und einer Materialverfolgung unterliegen. Außerdem müssen zu dokumentierten Zeitpunkten Qualitätsanalysen oder Probenentnahmen erfolgen. Kurzum: Es ist eine „Good Manufacturing Practice“ erforderlich, wie sie sich eigentlich für jeden qualitätsbewussten Hersteller gehört. Ob diese Anforderungen erfüllt sind, lässt sich mit einem Readyness Check prüfen, der einen Aufwand von zwei Manntagen erfordert und aus ca. 150 Fragen besteht, die mit einem professionellen Berater bearbeitet werden müssen.

Stehen die vollständigen Daten zur Verfügung, müssen diese erst einer Aufbereitung und Datenbereinigung unterworfen werden. Hierfür stehen verschiedene Methoden zur Verfügung, von denen einige in professionellen Softwarewerkzeugen auch vollständig automatisiert angeboten werden. Ziel ist es, das Produkt durch den Prozess zu verfolgen, Ausreißer zu erkennen (z. B. fehlerhafte Laboranalysen), Inkonsistenzen und Redundanzen aus den Datensätzen zu entfernen und damit eine saubere und widerspruchsfreie Datenbasis zu schaffen, die eine genaue Analyse erst erlaubt.

Stand der Technik ist dann die Anwendung von Korrelationsverfahren, wobei lineare Korrelationen und PCA (Principal Component Analysis, Hauptkomponentenanalyse) sich kaum eignen, da sie nur lineare Korrelationen finden. Am besten sind neuere Methoden geeignet, wie Mutual Information (ein informationstheoretischer Begriff, der die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Größen angibt) oder Entropieanalyse (siehe Kasten), da sie eine erste Orientierung geben, welche Rohstoffeigenschaften und Maschinenmessdaten einen Einfluss auf die Produktqualitätsparameter haben. Einige Erkenntnisse sind trivial, da zum Beispiel die zugeführte Materialmenge und die Ziehgeschwindigkeit ganz sicher einen Einfluss auf die Dicke einer Folie haben werden. Solche Sachverhalte kann man nur mit Prozesswissen erkennen und z. B. nicht dazu passende Daten aussortieren oder berichtigen.

Besondere Vorsicht ist hier geboten, da die Verfahren nur Korrelationen und keine Kausalitäten aufdecken. Dennoch lohnt sich der kritische Vergleich des Erfahrungswissens der Maschinenbediener mit den Ergebnissen dieser Analysen. Zunächst lassen sich so Erklärungen oder bisher unbekannte Einflussgrößen finden, und Ergebnisse der statistischen Analysen können mit Erfahrungswissen überprüft werden. Sind die Haupteinflussgrößen bekannt, lassen sich die Daten im Anschluss verwenden, um daraus Modelle zu erstellen. Auch hier gibt es moderne Softwarelösungen, die solche Modelle vollautomatisch aus den Daten erstellen. Diese Modelle werden dann mit Datensätzen validiert, die nicht zum Training der Modelle verwendet wurden.

Modelle zur Vorhersage der Sauerstoffpermeabilität  von Folien

In diversen Tests an einem gleichsinnig drehenden Doppelschneckenextruder, einer Breitschlitzdüse und einem Walzwerk wurde am SKZ, Würzburg, ein Atline-Permeabilitätsmessung installiert und die Heliumpermeabilität gemessen, woraus sich die Sauerstoffpermeabilität mit einer linearen Gleichung berechnen lässt. Im Technikum wurden die Materialien HDPE, PA46, PET, PP und PS getestet; in der späteren Installation bei einem industriellen Auftraggeber nur PP und PE. Mithilfe einer Entropieanalyse ließen sich zwei Rohstoffeigenschaften, ein Differenzdruck, die Walzendrehzahl und zwei Temperaturen als wichtigste Einflussgrößen auf die Sauerstoffpermeabilität identifizieren und für die Modellierung verwenden. Dann wurde das Modell an 186 Testdaten getestet, die nicht in der Modellierung genutzt worden waren.

Das Modell zeigt an einem HDPE-Material mit Pigmenten die tatsächlich gemessenen Permeabilitäten der produzierten Folie im Vergleich mit den vorhergesagten Permeabilitäten des neuronalen Modells und sagt so die Permeabilität der Proben sehr genau vorher (Bild 1); kleinere Abweichungen sieht man nur zwischen den Datensätzen 45 bis 55 und gegen Ende. Diese Abweichungen können aber auch Laborfehler bei der Analyse der Probe sein, zumal das Modell an den anderen Stellen eine sehr hohe Genauigkeit zeigt.

An den Modellen lassen sich dann Sensitivitätsanalysen durchführen und einzelne kausale Zusammenhänge zwischen Eingangsgrößen und Qualitätsgrößen untersuchen. Dazu werden die Eingangsdaten des Modells variiert, und die Reaktion der Permeabilität wird beobachtet und statistisch ausgewertet. Bild 2 zeigt eine daraus resultierende Gewichtung der Modellvariablen nach ihrer Bedeutung. Hier zeigt sich, dass die Qualität eines bestimmten Zuschlagsstoffes (Q1in) die Permeabilität sehr stark beeinflusst. Bild 3 zeigt exemplarisch den Einfluss einer bestimmten geregelten Prozesstemperatur auf die Permeabilität.

Softsensoren und intelligente Prozessregelung

Damit eignet sich das Modell als sogenannter „Softsensor“; es kann also eine Laboranalyse ersetzen oder mindestens ergänzen und deren Ergebnis prognostizieren. Statt einzelner Stichproben und einer damit verbundenen destruktiven Probenahme durch Ausstanzen von Probekörpern kann ein solcher Softsensor sekündlich eine genaue Prognose der Permeabilität vorwegnehmen und im Fall einer Qualitätsabweichung sofort alarmieren, sodass Gegenmaßnahmen eingeleitet werden können. Schon durch diese Maßnahme steigt die Prozessfähigkeit deutlich, da jede Qualitätsabweichung umgehend angezeigt werden kann. Dazu wird der Softsensor an die Maschinensteuerung angebunden und prognostiziert dort als virtuelle Messgröße sekündlich die bei dem momentanen Betriebszustand zu erwartende Sauerstoffpermeabilität.

Das Modell lässt sich auch nutzen, um den Prozess so zu steuern, dass es gar nicht erst zu einer Abweichung der Qualität kommen kann. Hier können zum Beispiel Extruderdrehzahl, Walzendrehzahl und Temperaturen so gesteuert werden, dass Änderungen der Rohstoffeigenschaften auf diese Weise ausgeregelt werden. Hierzu werden spezielle Optimierungsalgorithmen auf der Basis genetischer Algorithmen verwendet, die auf die Maschinensteuerung einwirken und Sollwerte verändern.

Mithilfe einer standardisierten Lösung, die Gegenstand mehrerer Normen ist und bereits in anderen Industriebereichen, wie Chemieindustrie, Raffinerien und Wasseraufbereitung im Einsatz ist, ließ sich in kurzer Zeit eine Lösung erarbeiten, die Laboranalysen einspart und eine deutliche Verbesserung der Prozessfähigkeit und Qualität ermöglicht. Neben den Barriereeigenschaften von Folien lassen sich damit auch andere Größen zuverlässig prognostizieren und steuern.

Ausgabe-2019-06

Bild 1. Hohe Präzision des Modells: Vergleich der Modellprognose (orange Linie) mit Testdaten (grüne Linie)

Doppelschneckenextruder, Breitschlitzdüse und Walze mit Atline-Permeabilitätsmessung zur Gewinnung der Versuchsdaten

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Bild 2. Einfluss der Modelleingänge auf die Permeabilität: Die Sensitivitätsanalyse zeigt die maximale Veränderung der Permeabilität bei Veränderung eines Eingangs um 1 % seines Wertebereichs

Bild 3. Schnitt durch das 7-dimensionale Modell (alle bis auf einen der  sechs Modelleingänge verbleiben auf ihrem Mittelwert): Das Beispiel zeigt, dass sich bei Erhöhung einer bestimmten Prozesstemperatur auch die Permeabilität erhöht. Orange: Modellausgang; grün: Modellunschärfe wegen fehlender Datensätze

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Dipl.-Ing. Thomas Froese ist Vorsitzender des VDI/VDE/GMA- Richtlinienausschusses RA 7.24 Big Data und Geschäftsführer der atlan-tec Systems GmbH, Mönchengladbach (ab August 2019);  <a href="mailto:T.Froese@atlan-tec.com">T.Froese@atlan-tec.com</a>

Dipl.-Ing. Christoph Kugler ist Mitarbeiter der Arbeitsgruppe Prozessmesstechnik am SKZ Würzburg und spezialisiert auf maschinelles Lernen und Industrie 4.0; <a href="mailto:c.kugler@skz.de">c.kugler@skz.de</a>

In der Informationstheorie ist Entropie der mittlere Informationsgehalt einer Nachricht oder eines zeitlichen Abschnitts einer Zeitreihe. Gleicht man den Informationsgehalt zweier Zeitreihen miteinander ab, spricht man von einer Verbundentropie. Aus der Verbundentropie lässt sich eine Art Korrelationswert berechnen, der erheblich genauer ist als die bekannten statistischen Korrelationsverfahren, da der Grad der Nichtlinearität keine Rolle spielt. Somit eignet sich die Methode, um wichtige Einflussgrößen, z. B. auf eine Qualität, genau zu bestimmen.