Die K 2019 hat ein großes Angebot an Maschinentechnik und Systemkomplettlösungen für das Kunststoffrecycling gezeigt. Dort war offensichtlich, dass die Industrie heutzutage Lösungen zum Schließen des Kunststoffkreislaufs anbieten kann.

Komplexe Kette: Recycling-Material (wie hier geschredderte und gewaschene Fischernetze) müssen angefangen beim Sammeln und Sortieren zahlreiche Stationen durchlaufen, bis sie werkstofflich aufbereitet werden können

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Die Technologie, den Kunststoffkreislauf zu schließen, ist vorhanden

Sensorik für Kunststoff-Verarbeitungsmaschinen

Industrie 4.0

Industrie 4.0 für die Kunststoffverarbeitung

IR-Sensor

Messtechnik

Sensoren / Messwertaufnehmer

Mahlgut

Kunststoff Werkstoffe

Kunststoff-Rezyklat

Wiederaufbereitung

Kunststoffverarbeitung: Verfahren

Kunststoff-Aufbereitung

Schmelzefilter

Kunststoffverarbeitung: Maschinen und Komponenten

Filteranlagen

Extruder

Extrusionsanlagen

Waschen und Entfetten

Sortierer

Mahlanlagen, fein

Sensoren,  optische

Schneidmühlen

Kunststoff-Recycling

Aufbereitungsmaschinen

Kreislaufwirtschaft

Compoundieren

Mühlen

Geschlossener Recyclingkreislauf – jetzt!

Die Maschinenhersteller arbeiten fieberhaft daran, ihren Kunden Technologien an die Hand zu geben, um besser recyclebare Mehrschichtfolien produzieren zu können. Das stellt an Hochbarrierefolien ganz andere Anforderungen als an laminierte Strukturen.

Dr.-Ing. Holger Niemeier ist seit 2014 Executive Vice President Film Extrusion Division für die Hosokawa Alpine AG.

FullPE-Strukturen können Funktionsschichten in Verpackungsfolien bilden

Steuerungen (Hardware und Software)

Automatisierungstechnik

Klotz, Karlhorst, Dr.

Blasfolienextrusion

Nachhaltigkeit

Umweltmanagement

Folien

Halbzeuge und Zwischenprodukte

Kunststoff-Halbzeuge

Folienreckanlagen

Rettung aus der Stoffklasse

Nachhaltige Behälter für Getränke könnten aus einer hochwertigen Schaumfolie bestehen, für deren Herstellung deutsche und österreichische Unternehmen mit einem russischen Verpackungshersteller kooperieren. 

Vollständig wiederverwertbare Verpackung aus dem Doppelschneckenextruder 

Masterbatches

Extrusion

Technik Trend

kunststoffe.de

Geschäumtes rPET als Getränkekarton-Alternative 

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.

Antriebe auf dem Prüfstand: Auf einem solchen Motorprüfstand sammelt Veka Erfahrungen, um die in den weltweiten Produktionsstätten eingesetzten etwa 700 Doppelschneckenextruder sowie 300 Einschneckenextruder im günstigsten Betriebspunkt betreiben zu können

Prozessorientierte Auslegung des Hauptantriebs für den Extruder

Elektrische Antriebe

Antriebe

PVC-Profile

Flachfolien- und Plattenextrusion

Rohr- und Profilextrusion

Ingenieurwissenschaften

Elektrotechnik

Energieeffizienz

Antriebe energieeffizient einsetzen

battenfeld-cincinnati installierte mehrere konische Extruder beim Marktführer für Kantenbänder.  

ABS, PVC und PMMA flexibel verarbeiten 

Polyvinylchlorid

Extrusionswerkzeugdrücke bis 520 bar  

Der einfache Austausch von Komponenten auf Erdölbasis durch erneuerbare Alternativen in einem gut etablierten Prozess der reaktiven Extrusion ist ein vielversprechender Weg zu umweltfreundlicheren thermoplastischen Polyurethan-Elastomeren (TPU). Hierfür ist jedoch ein umfassender Einblick in die Wechselwirkungen zwischen chemischen Reaktionen und dem Materialfluss innerhalb eines Extruders erforderlich sowie ein umfassendes Verständnis der Auswirkungen von Wärme und Scherung auf die Polymerisation und die Schmelzeverarbeitung.

Extrudierter Strang aus kontinuierlicher Synthese von thermoplastischem Polyurethan auf der Basis des neuen Paraformaldehyd-basierten Polyols

Herstellung von thermoplastischen Polyurethanen mit reduziertem CO2-Fußabdruck

Thermoplastische Elastomere

Thermoplaste

Polyurethan

Reaktive Extrusion von TPU

Der italienische Extruder-Hersteller Bausano hat seine E-GO-Baureihe überarbeitet, mit der sich Polyolefin-Rohre für zahlreiche Anwendungen herstellen lassen.

Auf Wunsch können Kernelemente der E-GO-Linie kundenspezifisch angepasst werden

Werkzeuge für die Kunststoffverarbeitung

Kunststoff-Rohre

Extrusionswerkzeuge

Extruder-Folgeeinrichtungen

Extrusions-Zubehör

Kompakte Einschneckenextruder-Baureihe für Rohre

Brabender ist führender Hersteller von Geräten und Ausrüstungen zur Prüfung von Rohstoffen, die in Forschung, Entwicklung und industrieller Produktion in sämtlichen Bereichen der Kunststoff- und Gummiindustrie sowie in diversen Bereichen der Lebensmittel- und Chemieindustrie eingesetzt werden. Brabender wurde <a href="https://www.brabender.com/brabender/unternehmen/historie/" target="_blank">1923 von Carl Wilhelm Brabender gegründet</a> und ist Teil der <a href="http://www.brabender-group.de/" target="_blank">Brabender-Gruppe</a>, die rund 450 Mitarbeiter in verschiedenen Teilen der Welt beschäftigt. Darüber hinaus ist Brabender weltweit mit rund 100 Vertretungen in mehr als 130 Ländern vertreten.

Brabender GmbH & Co. KG  

https://www.brabender.de

Dosierer

Laborgeräte

Qualitätssicherung Kunststoff

Qualitätssicherung

Mischer

Optische Mess- und Prüftechnik

Schichtdickenprüfgeräte

Werkstoffprüfung

Doppelschneckenextruder werden meist für die Aufbereitung von Kunststoffen eingesetzt. Eine wichtige Prozesscharakteristik ist die Beanspruchung des Materials. Untersuchungen zum Materialabbau von Polypropylen im Doppelschneckenextruder zeigen auf, wie sich die Abnahme der Materialeigenschaften in der Praxis reduzieren lässt.

Anlagenaufbau zur Untersuchung des Materialabbaus inklusive des Doppelschneckenextruders  ZE28 BluePower von KraussMaffei

Reproduzierbarkeitsnachweis und Handlungsempfehlungen für Polypropylen

Polypropylen-Compound

Polypropylen

Materialabbau im Doppelschneckenextruder

Definition, Anwendung und Vorteile des gleichläufigen Doppelschneckenextruders

Alles über gleichläufige Doppelschneckenextruder | Definition ✓ Funktionsweise ✓ Bauarten ✓ Anwendung und Vergleich ► Jetzt informieren!

Informationen zu Merkmalen und Bauformen

Verarbeitung von Thermoplasten

Der gleichläufige Doppelschneckenextruder

Definition, Anwendung und Vorteile des gegenläufigen Doppelschneckenextruders.

Alles über gegenläufige Doppelschneckenextruder | Definition ✓ Funktionsweise ✓ Bauarten ✓ Anwendung und Vergleich ► Jetzt informieren!

Heutzutage nicht mehr wegzudenken aus der PVC-Verarbeitung

Der gegenläufige Doppelschneckenextruder

Mischen, Fördern, Schmelzen: wie der Einschneckenextruder arbeitet

Alles über Einschneckenextruder | Definition ✓ Funktionsweise ✓ Anwendung ✓ Vergleich mit anderen Extruderarten ► Jetzt informieren!

Der Robuste und Kostengünstige unter den Extrudern

Einschneckenextruder

Guangdong Designer Technology Co.,LTD. develops and produces plastics processing machines. At the K-fair 2019, the company showed an extrusion line for film extrusion from PLA.

Guangdong Designer Technology at the K 2019

Film processing of PLA

Gneuss offers unique technologies, systems and complete solutions for polymer processing and recycling. Both the Gneuss MRS Extruder and the Gneuss Rotary Melt Filtration Systems offer unparalleled efficiency for processing contaminated polymers. Existing lines can easily be upgraded by retrofitting Gneuss Technologies.

Economic and high efficient solutions for polymer recycling

Gneuss Leading Technologies at K 2019

Aufgrund ihrer sehr unterschiedlichen Schüttgewichte und Eigenschaften ist die Mischung von Polylactid (PLA) mit Holzmehl als Füllstoff nicht einfach umzusetzen. Durch ein neues Verfahren mit einem Planetwalzenextruder konnte Entex ein Spritzgießmaterial aus PLA mit 50% Holzmehlanteil herstellen.

Das PLA-Compound mit 50 % Holzmehlanteil konnte erfolgreich auf dem Planetwalzenextruder von Entex hergestellt werden 

Aufbereitung von PLA mit 50 % Holzmehlanteil ohne Vormischen

Compound

Biokunststoffe

Kunststoff

Bauwesen

Baustoffe

Direkt zum hochgefüllten Biokunststoff

Reduzierung von Einlaufverlusten im Extrusionsprozess

Die Hochschule Bochum legt am Beispiel eines Planetwalzenextruders dar, wie Maschinendaten die auf Erfahrung beruhende gelebte Praxis ergänzen können.

Die zunehmende Umsetzung von Industrie-4.0-Architekturen in den Unternehmen bildet die Grundlage für weiterführende Analysen der gewonnenen Daten. Heuristische Ansätze wie zum Beispiel „Lean“ können damit um evidenzbasierte Entscheidungsfindungen ergänzt oder ganz ersetzt werden. Im Bereich der Fertigungsprozesse birgt die Weiterverarbeitung der mittlerweile gut verfügbaren Maschinendaten den aktuell größten Stellhebel zur Produktivitätssteigerung. Am Beispiel des Extrusionsprozesses wird dies in besonderer Form deutlich: Das Einlaufverhalten wird von einer Vielzahl unterschiedlicher interner und externer Faktoren beeinflusst. Das führt dazu, dass selbst bei gleichen Produkten die gewünschte Prozessstabilität nach unterschiedlichen Zeitspannen erreicht wird. Heuristische, das heißt auf Erfahrung basierende Ansätze bilden diesen Umstand nur ungenügend ab. Die Prozessfreigabe erfolgt entweder zu früh – und führt damit zu ungeplantem Ausschuss – oder zu spät – was ebenfalls zu eigentlich nicht erforderlichem Ausschuss führt. Evidenzbasierte Ansätze, die anhand der Maschinendaten das Prozessverhalten in Echtzeit analysieren und Trends prädizieren, bieten hier eine gute Ergänzung der gelebten Praxis. Wie ein solcher Ansatz daten- und programmiertechnisch um- und eingesetzt werden kann, wird im Weiteren am Beispiel eines Planetenwalzenextruders (Bild 1) vorgestellt.

Unter der Prozessdatenerfassung wird das automatisierte Protokollieren der Prozessdaten verstanden. Sie stellt das Bindeglied zwischen der Produktionsmaschine und der IT-Infrastruktur dar. Die gewonnenen Daten geben Aufschluss über den effizienten Einsatz der Ressourcen sowie mögliche Formen der Verschwendung. Um diese Größen zu optimieren, sind die Informationen aus der Prozessebene herauszulösen und dauerhaft zu speichern. Durch Kontrollfunktionen der Prozessparameter in Echtzeit werden Abweichungen zu Soll-Werten schnell sichtbar; kürzeste Reaktionszeiten zur Anpassung des Produktionsprozesses verbessern die Produktionsqualität und reduzieren Ausschussmengen.

Die gespeicherte Datenbasis kann bei Betrachtung von größeren Zeitspannen zudem Hinweise über prozessuale Trends geben. Für deren Berechnungen werden so genannte Prozessindikator definiert. Mit ihrer Hilfe kann der Prozessverlauf visualisiert werden. Die resultierende Darstellung schafft Transparenz, steigert die Prozessstabilität und unterstützt den Maschinenbediener grundlegend bei seiner Arbeit. [1]

Auch beim Bochumer Maschinenhersteller Entex Rust & Mitschke GmbH, der sich auf Herstellung von Planetwalzenextrudern spezialisiert hat, setzen Weiterentwicklungen stark auf den Einsatz digitaler Technologien. Vor allem die Auswertung der Prozessdaten ist wichtig, um den Kunden detaillierte Einblick in die Prozesse zu bieten. Durch die Erstellung eines Leitindikators, der prozessuale Trends sichtbar macht, können aussagekräftige Angaben über den Fertigungsfortschritt getroffen werden, die eine schnelle und zielgerichtete Steuerung durch den Maschinenbediener zur Folge haben. Die sich ergebende Visualisierung der Daten vereinfacht dabei das Arbeiten und sorgt für die nötige Unterstützung.

Von der Materialzuführung bis zum Erhalt des gewünschten Endprodukts vergeht, abhängig von Maschinengröße und Material, eine gewisse Zeit für den Compoundierprozess. Faktoren wie Druck und Temperatur müssen sich erst konsolidieren, bis die eintretende Prozessstabilität die gewünschte Produktqualität gewährleisten kann. In der Praxis ist ein Maschinenbediener mit der Überwachung des Extrusionsverfahrens betraut. Er nimmt nach Ablauf einer angemessenen Zeit (heuristischer Ansatz) eine Materialprobe an der Austrittsöffnung und lässt diese untersuchen. Stimmt die Probe mit qualitativen Kriterien des gewünschten Endprodukts überein, wird die Produktion freigegeben, ansonsten muss zu einem späteren Zeitpunkt erneut eine Probe genommen werden.

Der Zeitpunkt der Probenentnahme ist damit entscheidend für die benötigte Durchlaufzeit und die entstehende Ausschussmenge. Kommt es zu einer zu frühen Probenentnahme, entsteht ein fehlerhaftes Endprodukt, wurde die Probe zu spät genommen, entsteht zwar bereits das gewünschte Endprodukt, allerdings kann dies nicht rechtzeitig genutzt werden.

Durch die Implementation einer automatisierten Prozessdatenerfassung werden Daten aus der Steuerung der Maschine aufgezeichnet. Dies geschieht über das Kommunikationsprotokoll OPC UA, welches eine standardisierte Schnittstelle für den Echtzeitdatenaustausch bietet. [2] Die ausgelesenen Daten lassen bereits in ihrer rohen Form Schlussfolgerung über den optimalen Zeitpunkt der Probenentnahme zu. Die Verwendung der deskriptiven Datenanalyse als Hilfsutensil sorgt für die Einteilung des Produktionsablaufs in sieben Teilbereiche.

Bild 2 zeigt dabei drei unterschiedliche Sensorparameter des Planetwalzenextruders, welche einen kongruenten Verlauf aufzeigen. Die Betrachtung der Datenvisualisierung macht deutlich, dass nach jeder Zu- oder Abnahme der dargestellten Graphen eine längere Stagnationsphase folgt. Durch diese Erkenntnis kann der Fertigungsfortschritt anhand der Prozessdaten bestimmt werden. Das Hinzufügen von Materialien sorgt in der Maschine für eine Volatilität, die sich durch eine hohe Unruhe in den Prozessdaten widerspiegelt. Nach vollendeter Umformung stellt sich die Stagnation ein und die Umwandlung ist abgeschlossen. Dieser Punkt ist für die Probeentnahme optimal und sorgt mit hoher Wahrscheinlichkeit für ein positives Testergebnis.

Um diese Auswertung allerdings zu konkretisieren, müssen statistische Verfahren hinzugezogen werden, welche diesen Zeitpunkt bereits vorhersagen können. Das Resultat zeigt sich in einem Indikator, der eine Vielzahl von Messwerten mit vorgegebenen mathematischen Berechnungen verknüpft. Er gibt Aufschluss über die sich einstellende Laufruhe der Maschine und ist wichtig für den Maschinenbediener. Durch die grafische Darstellung aller relevanten Informationen über ein Dashboard werden Einblicke in den Produktionsverlauf deutlich. Der Maschinenbediener kann nun seine Erfahrungen (Heuristik) gemeinsam mit den dargestellten Prozessdaten und dem datengetriebenen Indikator (evidenzbasierter Ansatz) einsetzen, um den perfekten Probeentnahmezeitpunkt anhand der Laufruhe der Maschine zu erkennen.

Für die Zusammensetzung des Laufruheindikators werden verschiedene Berechnungen angestellt. Das Extrusionsverfahren lässt sich auf Grund seiner Mehrdimensionalität nicht von einer einzelnen Berechnung abbilden, sondern ist auf verschiedene Bestandteile angewiesen. Um diese Verfahren zu bewerten, mussten Simulationen angestellt werden. Wichtigstes Kriterium bei der Überprüfung ist die Aussagefähigkeit für den Maschinenbediener. Nach etlichen Erprobungen haben sich zwei Verfahren als ausdrucksstark herauskristallisiert. Diese bilden gemeinsam den Laufruheindikator ab (Bilder 3 und 4) und haben folgende Namen bekommen:

Channel Projection: Die Channel Projection setzt sich aus zwei Projektionslinien zusammen, die den minimalen und maximalen Entwicklungsverlauf der Daten vorhersagen. Der dargestellte Trichter nutzt für die Berechnung historische Datenpunkten. Die Auswahl der Datenhistorie orientiert sich immer am letzten eingefügten Datensatz und reicht eine variable Anzahl an Datensätzen in die Vergangenheit zurück.

Moving Distance: Der zweite Bestandteil des Laufruheindikators besteht aus drei Elementen, die miteinander kombiniert werden und einen besseren Blick auf die Prozessvergangenheit werfen. Das erste Element ist ein ungewichteter gleitender Durchschnitt (blaue Linie). Er sorgt für eine Angleichung durch das Abschwächen von Datenpunkten mit einer zu großen Abweichung innerhalb des betrachteten Fensters. Der Moving Average wird deshalb häufig als Werkzeug für die Vorhersage von Trends genutzt. Für seine Berechnung wird ein Zeitfenster festgelegt, das überlappend verschoben wird. Bei jeder Iteration wird ein arithmetisches Mittel gebildet. Die Ergebnismenge bildet eine gleichmäßig verlaufende Trendlinie. Das zweite Element bildet einen Kanal ab, der sich um den Moving Average legt. Rechnerisch entsteht eine Ober- und Untergrenze, die sich aus der Standardabweichung des rollierenden Fensters zusammensetzt (grüne Fläche).

Das dritte Element besteht aus einer dimensionslosen Kennzahl, welche sich aus der Summe der absoluten Differenz des berechneten gleitenden Mittelwerts und den tatsächlichen Werten ergibt. Dies indiziert mit einem hohen Wert eine höhere Varianz der Daten und mit einem niedrigen Wert eine niedrige Varianz.

Für die automatisierte Berechnung der Prozessdaten wurde die weitverbreitete Programmiersprache Python eingesetzt. Python ist für diese Anwendung hervorragend geeignet, da sie die Themenfelder der Data Science, die Erstellung von grafischen Benutzeroberflächen und die Kommunikation zu allen gängigen Datenbanken unterstützt.

Für die grafische Darstellung der Messdaten wurde die Open Source Software Grafana eingesetzt, die vor allem mit ihrer Echtzeitfähigkeit und ihren vielfältigen Einstellmöglichkeiten überzeugt. Das Grafana Dashboard setzt sich aus einer Sammlung von Panels zusammen, die für unterschiedliche Darstellungen genutzt werden. Für das Laufruhe-Dashboard werden für jeden Sensorparameter zwei Panels verwendet.

Für die richtige Verwendung des Grafana Dashboards muss der Maschinenbediener die Prozessparameter am Monitor verfolgen. Er nutzt die grafische Darstellung, um die eingehende Laufruhe der Maschine zu erkennen. Zu Beginn des Umwandlungsprozesses zeigen die Graphen große Volatilität.

Ist der Umwandlungsprozess schon fortgeschritten, stellt sich die eingehende Laufruhe ein. Sie wird durch einen spitzen Trichter in Verbindung mit einem kleinen Standardabweichungskanal und dem Abfall der Unruhe-Leistung (rechtes Panel) sichtbar. Treffen diese Kriterien zu, ist der Zeitpunktpunkt für die Entnahme der Materialprobe optimal.

Die Analyse des Prozessverhaltens in Echtzeit sowie die Prädiktion von Trends (Laufruheindikator) ermöglichen eine effektivere und effizientere Maschinennutzung. Die persistente Datenspeicherung und das Grafana Dashboard ermöglichen zudem auch zu späteren Zeitpunkten detaillierte Prozessanalysen: Neben der explorativen Visualisierung können KI-basierte Algorithmen zur Muster- und Korrelationserkennung problemlos implementiert und zusätzliche externe Datenquellen eingebunden werden.

[1] F. Christ, „Prozessdatenerfassung an Industrie-Maschinen,“ 02 01 2022. [Online]. Available: <a href="https://papers.verlinked.com/2020/04/13/prozessdatenerfassung-an-industrie-maschinen/" target="_blank">https://papers.verlinked.com/2020/04/13/prozessdatenerfassung-an-industrie-maschinen/</a>.

[2] „Maschinendatenerfassung als erster Schritt zu Industrie 4.0,“ 05 05 2021. [Online]. Available: <a href="https://www.gbo-datacomp.de/maschinendatenerfassung-als-erster-schritt-zu-industrie-4" target="_blank">https://www.gbo-datacomp.de/maschinendatenerfassung-als-erster-schritt-zu-industrie-4</a>–0–2021–05. [Zugriff am 02 01 2022].

[3] „Extrusion,“ [Online]. Available: <a href="https://www.techpilot.de/lexikon/extrusion/" target="_blank">https://www.techpilot.de/lexikon/extrusion/</a>. [Zugriff am 02 01 2022].

Hochschule Bochum Bochum University of Applied Sciences 

https://www.hochschule-bochum.de

Industrial Analytics Lab GmbH  

https://www.ial.ruhr

Ausgabenartikel KU09-22

Bild 2. Bei der deskriptiven Datenanalyse werden drei Sensorparameter des Planetwalzenextruders betrachtet.

Bild 3. Die schwankende Laufruhe zu Beginn des Prozesses wird durch große Volatilität der Graphen deutlich.

Bild 4. Dieses Bild zeigt die eingehende Laufruhe im fortgeschrittenen Umwandlungsprozess.

Bild 1. Der Planetwalzenextruder von Entex plastifiziert Materialien mittels Extrusion. Hierzu werden Substanzen in Granulatform unter Einwirkung von hohem Druck und exakter Temperierung durch ein formgebendes Mundstück in beliebiger Menge gepresst [3].

Name - Hauptartikel

Die Hochschule Bochum legt dar, wie Maschinendaten die gelebte Praxis, die auf Erfahrung beruht, ergänzen können.

Effiziente Extrusion mithilfe von Echtzeit-Analysen

Philipp Wegner, B. Sc., studierte Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Bochum und verantwortet als Data Analyst IT- & Data Science Projekte für die Industrial Analytics Lab GmbH.

Dr. rer. nat. Peter-Christian Zinn, promovierter Physiker und Managing Partner des IAL, berät zum Leitthema „Wie mache ich meine Daten zu Geld?“

Prof. Dr. rer. nat. Henrik Blunck ist promovierter Informatiker und diplomierter Mathematiker und lehrt und forscht in den Bereichen Praktische Informatik und Data Analytics seit 2016 als Professor der Hochschule Bochum.

Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt. Ing. Andreas Merchiers lehrt und forscht im Bereich Produktionsmanagement, Industrie 4.0 und Data Analytics an der Hochschule Bochum. Zusätzlich ist er als Industrieberater tätig.

Das Literaturverzeichnis finden Sie unter <a href="http://www.kunststoffe.de/onlinearchiv">www.kunststoffe.de/onlinearchiv</a>