Der Fertigungsspezialist im Bereich des industriellen 3D-Drucks hat im Rahmen des Modellprojekts „KI Transfer Plus“ seine Anwendung einer automatischen Teileidentifizierung vorgestellt.

Digitalministerin Judith Gerlach läst sich die FIT-Anwendung erläutern.

Künstliche Intelligenz für die Qualitätssicherung

Industrie 4.0

Industrie 4.0 für die Qualitätssicherung

Additive Fertigung

FIT AG erprobt Künstliche Intelligenz

Die Fachmesse Control kann auch in diesem Jahr nicht als Präsenzveranstaltung stattfinden. Nach Rücksprache mit Ausstellern und Beirat sagt der Messeveranstalter P. E. Schall das Branchenhighlight ab, das für den 4. bis 7. Mai 2021 vorbereitet worden war.

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Control 2021 nicht als Präsenzmesse

„Circular Economy“ ist nicht nur das Schwerpunktthema der K 2019, sie bildet auch den „grünen“ Faden beim Messeauftritt des Spritzgießmaschinenbauers und Systemanbieters Engel.

Dr. Stefan Engleder, CEO der Engel Gruppe: „Die Kunststoffindustrie trägt eine globale Verantwortung“

Engel befürwortet starkes Engagement der Kunststoffindustrie für Kreislaufwirtschaft

Spritzgießen

Doriat, Clemens, Dr.

Messe K-Kunststoffmesse

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Organobleche (gewebeverstärkte Thermoplast-Halbzeuge)

Halbzeuge und Zwischenprodukte

Kunststoff-Halbzeuge

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Produktion

Ein zweites Leben für Kunststoffe

2020 ist für das IKV an der RWTH Aachen in dreifacher Hinsicht ein Jubiläumsjahr: Die RWTH Aachen feiert ihr 150-jähriges Bestehen, das IKV wird 70 Jahre alt und richtet zum 30. Mal das Internationale Kolloquium Kunststofftechnik aus.

Institutsleiter Professor Christian Hopmann erwartet zum 30. Internationalen Kolloquium Kunststofftechnik 800 Teilnehmer

Grund zum Feiern: 30. Internationales Kolloquium Kunststofftechnik und 70 Jahre IKV

Extrusion

Temperiertechnik

Extrusionswerkzeuge

Werkzeuge für die Kunststoffverarbeitung

Extrusionsanlagen

Es ist angerichtet

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.

Vollvernetzte Fertigungszelle mit Datenrückführung in die Spritzgießmaschine

Modellgestützte Prozesseinrichtung durch vollvernetzte Produktion im Spritzgießen

Prozessvisualisierung

Automatisierungstechnik

Prozesssimulation

Simulation

Mess- / Regel- und Prozessleittechnik

Prozessautomation

IoT-Plattformen für die Qualitätssicherung

Machine Learning für die Qualitätssicherung

Big Data für die Qualitätssicherung

Qualitätssicherung Kunststoff

Jenseits menschlicher Fähigkeiten

Zum jährlichen Branchentreff der Spritzgießer kamen am 11. und 12. Februar 2020 rund 150 Experten nach Baden-Baden.

Bild 1. Messprinzip einer Inline-Rheometerdüse. Aus der Druckdifferenz wird die Viskosität bestimmt

Die VDI-Jahrestagung „Spritzgießen 2020“ zeigt: Noch fehlt der „Closed Loop“

Temperiergeräte

Gießanlagen

Spritzgießwerkzeuge

Warmformen / Thermoformen

Energieeffizienz

Kunststoff-Rezyklat

Rheologie

Messtechnik

Werkstoffprüfung

Kreislaufprobleme

Die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit am Standort Deutschland erfordert neben einer kosteneffizienten Produktion insbesondere hochwertige Produkte. Die Vorwerk Elektrowerke stellen sich dieser Herausforderung. In Zusammenarbeit mit dem Institut für Produkt Engineering der Universität Duisburg-Essen erprobt das Unternehmen eine 100-%-Inline-Qualitätserfassung sowie eine Qualitätsprognose durch maschinelles Lernen.

Kunden, die sich für den Staubsauger  Kobold VK 200 entscheiden, erwarten höchste Qualität. Um diese sicherzustellen, laufen im Produktionswerk in Wuppertal  Versuche zur Einführung von  Industrie-4.0-Maßnahmen

Mit Automatisierung und künstlicher Intelligenz die digitale Transformation gestalten

Mehrkomponenten-Spritzgießen

Kameras, intelligente

Fertigungsautomation

Bildverarbeitung

Datenanalyse

Inline- / Online-Messsysteme

Inline-Qualitätserfassung und  datenbasierte Qualitätsprognose

Kuka warf in einem Pressegespräch einen Blick in die Zukunft der Fertigung und zeigte, wie Unternehmen durch die Verknüpfung von KI und dem Internet of Things Effizienz, Produktqualität und Umsatz steigern können.

„In zehn bis 15 Jahren wird Künstliche Intelligenz in jedem Produktionsprozess sein“, sagt Martin Rugfelt, CEO von Sentian

Technik Trend

Kunststoffverarbeitung

IoT-Plattformen für die Kunststoffverarbeitung

Roboter

Maschinenbau

Smart Factory durch Künstliche Intelligenz und IoT

Eine Technologie, die bezüglich Nachhaltigkeit vielversprechend ist, ist das Thermoplast-Schaumspritzgießen. Obwohl schon seit Jahrzehnten im Einsatz, bietet das Verfahren dank kontinuierlicher Entwicklungsarbeit noch viel Potenzial.

Die Geometrie der PFS verbessert die Homogenität der gasbeaufschlagten Schmelze

20:7

Neue Entwicklungen im Thermoplast-Schaumspritzgießen

Schaumspritzgießen

Schnecken und Plastifiziersysteme

Ein Sonderverfahren auf dem Weg zum nachhaltigen Normalfall

Das Fraunhofer Spin-off plus10 implementiert bei Freudenberg Home and Cleaning Solutions eine KI-basierte Software in Spritzgießmaschinen und baut eine hochfrequente Datenerfassung sowie -verarbeitung auf.

Einsatz in der Eimer-Produktion: die hochfrequente KI-Datenerfassung sowie –-verarbeitung von plus10

QS-Software

KI in der Kunststoffverarbeitung

Während der vergangenen Monate haben sich viele firmeninternen Abläufe und Entwicklungsprozesse verlangsamt und auch verändert. Trotz allem ist die Zeit nicht stehen geblieben, auch nicht in der Spritzgießtechnik. Dabei haben vor allem zwei Themen die Diskussion und Entwicklung geprägt: Digitalisierung und Kreislaufwirtschaft. Nachfolgend einige Beispiele von Entwicklungen und Projekten, die das untermauern.

In die durchgehend 3D-geformte Instrumentenblende sind zwei Displays nahtlos integriert

Innovatives Spritzgießen in Zeiten der Pandemie

Steuern, Regeln

Spritzprägen

Biokunststoffe

Spritzgieß-Sonderverfahren

Nachhaltigkeit

Umweltmanagement

Spritzgießsimulation

Machine Learning

Lasermarkieren

Oberflächentechnik

Laserbearbeitungen

Kreislaufwirtschaft

Hinterm Horizont geht’s weiter

Der jüngste Trend in Sachen Digitalisierung ist Artificial Intelligence of Things. Gemeint ist die Verbindung der künstlichen Intelligenz mit dem Internet der Dinge. Wie Unternehmen davon konkret profitieren und was Kunststoffhersteller von den Vorreitern aus anderen Branchen lernen können, darüber sprechen Martin Dimmler und Martin Rugfelt im Interview.

In jeder Branche lassen sich mithilfe der Artificial Intelligence of Things (AIoT) wertschöpfende Chancen auf mehr Effizienz, Qualität und damit mehr Umsatz verwirklichen

Artificial Intelligence of Things: Trends und Vorbilder für die Kunststoffindustrie

Vernetzung / Cloudlösung für die Kunststoffverarbeitung

Fernwartung / Ferndiagnose

Instandhaltung

Produkt- / anbieterspezifische Automatisierung

Automatisierungszellen

„Intelligente Automatisierung bringt Anlagen näher an ihr Optimum“

Das Forschungsprojekt AutoEnSys befasst sich mit dem Einsatz eines KI-basierten Expertensystems zur automatischen Positionierung von Auswerfern im Entformungssystem. Ein selbstlernender Algorithmus soll langfristig auch weitere Teile des Entformungssystems auslegen.

Die Teilautomatisierung des Entformungssystems stellt einen wichtigen Schritt auf dem Weg zu einer vollständigen Automatisierung der Konstruktion von Spritzgießwerkzeugen dar.

Automatisierte Auslegung der Entformungssysteme von Spritzgießwerkzeugen

Werkzeugkonstruktion

Werkzeug-, Formen- und Modellbau

Analysetools, FEM

Digitaler Zwilling

Vorgriff auf eine größere Systemlandschaft

Mittels angeregter Lockin-Thermografie und neuronalen Netzen kann erstmals eine quantitative Charakterisierung von oberflächennahen Defekten in isotropen und faserverstärkten Kunststoffen erfolgen.

Darstellung des experimentellen Versuchsaufbaus: Thermografiekamera (links unten), Photodiode (links oben), VCSEL Array (rechts), CFK-Prüfkörper (Mitte)

Andere Werkstoffe

Faserverbundwerkstoffe

Polymethylmethacrylat

Thermoplaste

Defektcharakterisierung in isotropen und faserverstärkten Kunststoffen mittels aktiver Thermografie und neuronalen Netzen

Mit additiv gefertigten Formeinsätzen können auch individualisierte Spritzgussteile oder Kleinserien schnell und kostengünstig hergestellt werden. Ausgangspunkt hierfür sind neuste Materialentwicklungen im Bereich der Photopolymere.

Bild 1. Aufbau des Spritzgussteils mit einer Entformungsschräge von 2°.

3D-gedruckte Formeinsätze ermöglichen eine individuelle Spritzgießfertigung

Multijet, Polyjet-Verfahren Kunststoff, Wachs

Verfahren für die additive Fertigung

Freiraumverfahren

Photopolymere

Duroplaste

SLA (Stereolithografie) Kunststoff

Flüssigmaterialverfahren

Spritzgießen in kleinen Stückzahlen

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus Hannover und Aachen wollen gemeinsam eine App zur automatischen Überwachung der Druckqualität in der Additiven Fertigung bei Losgröße 1 entwickeln.

Der 3D-Druck ermöglicht eine Produktion in Losgröße 1. Das bedeutet, dass kein Produkt dem anderen gleicht, weil jedes Teil individuell für den Kunden entworfen wird. Interessant ist das unter anderem für die Medizintechnik. Additiv gefertigte Zahnschienen, Hörgeräte und sogar Implantate lassen sich perfekt an den Körper eines einzelnen Patienten anpassen und trotzdem kostengünstig herstellen. Eine Herausforderung für Unternehmen ist allerdings die Qualitätssicherung. Personalisierte Medizinprodukte unterliegen strengen Vorgaben an die Sicherheit. Die Hersteller müssen garantieren können, dass sich keine unsichtbaren Risse oder Poren im Bauteil befinden und die geometrischen Anforderungen sowie die gewünschten Materialeigenschaften erzielt werden. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus Hannover und Aachen arbeiten an einer Lösung, um insbesondere kleine und mittlere Unternehmen bei der Zulassung patientenindividueller Medizinprodukte aus dem 3D-Drucker zu unterstützen: Sie wollen eine App entwickeln, die bei der Qualitätssicherung hilft.

Je individualisierter die Produktion, desto schwieriger die Qualitätssicherung. Bei Gütern, die in Großserie gefertigt werden, genügt es oft, Qualitätsprüfungen an einigen zufällig ausgewählten Produkten durchzuführen, um damit Rückschlüsse auf die gesamte Charge ziehen zu können. Bei Einzelanfertigungen ist das nicht möglich. Hier muss jedes Bauteil genau untersucht werden, um die Qualität sicherzustellen. Mögliche Mängel patientenindividueller 3D-Druck-Produkte bereits während der Fertigung zu erkennen ist das Ziel eines neuen Forschungsprojekts, das Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Instituts für Integrierte Produktion Hannover (IPH) gGmbH und des Werkzeugmaschinenlabors WZL der RWTH Aachen gemeinsam durchführen.

Künstliche Intelligenz soll Produktionsfehler erkennen

Die Forscherinnen und Forscher wollen einen industriellen 3D-Drucker mit Sensortechnik ausstatten, um den Druckvorgang lückenlos zu überwachen. Die Sensordaten werden in einer App mithilfe von Künstlicher Intelligenz über ein Qualitätsmodell ausgewertet, um Produktionsfehler zuverlässig zu erkennen. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des IPH und des WZL konzentrieren sich vorrangig auf die Medizintechnik, weil in dieser Branche der Grad der Individualisierung der Produkte und die dazugehörigen Qualitätsanforderungen besonders hoch sind sowie im Rahmen einer Zulassung der Nachweis eines Qualitätssicherungssystems erbracht werden muss. Das IPH ist im Forschungsprojekt für die Sensortechnik und Datenerhebung verantwortlich, das WZL übernimmt die Erstellung des Qualitätsmodells und die Programmierung der App.

Die Qualität im 3D-Druck wird von vielen Faktoren beeinflusst: Von der Art des verwendeten Materials, der Umgebungstemperatur, der Temperatur, bei der das Filament aufgeschmolzen wird, der Druckgeschwindigkeit, den Vibrationen des Druckkopfs und etlichen weiteren Parametern. „Additive Fertigungsprozesse reagieren sehr sensibel auf äußere Einflüsse“, sagt Projektingenieurin Anne Rathje vom IPH. „Unser Ziel ist es, mehr Sicherheit in den Prozess zu bekommen und Fehler zu vermeiden.“ Besonders tückisch sei, dass viele Fehler von außen nicht mehr sichtbar sind, wenn das Bauteil fertig gedruckt ist. „Wenn beispielsweise zwischendurch kurz der Druckkopf verstopft und dann normal weiterdruckt, sieht man das später nicht“, sagt Rathje.

Für das Forschungsprojekt nutzt das IPH den Industriedrucker X500PRO der German RepRap GmbH. Als Druckmaterial dient der Kunststoff Acrylnitril-Butadien-Styrol (ABS), der eine vergleichsweise hohe Festigkeit aufweist, aber sehr temperatursensibel ist.

Zur Überwachung der Druckqualität wollen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verschiedene Sensoren nutzen. Denkbar sind beispielsweise Sensoren, die die Temperatur der Bauplatte oder Baukammer messen, Infrarotsensoren, mit denen sich die Temperatur direkt am Druckkopf bestimmen lässt, Vibrationssensoren sowie optische Messtechnik. Aussagekräftig für die Qualitätsüberwachung sind auch akustische Signale, vereinfacht gesagt: Tonaufnahmen. Darüber ließe sich beispielsweise feststellen, wenn der Druckkopf verstopft oder das Filament in der Anlage bricht. „Das kann man hören“, sagt Anne Rathje. „Die Herausforderung ist allerdings, die Signale so zu verarbeiten, dass Umgebungsgeräusche herausgefiltert werden“ – also beispielsweise das Surren des Motors im 3D-Drucker, das Rauschen des Rechners oder eine zugeschlagene Tür. Um wichtige von unwichtigen Geräuschen zu unterscheiden, wollen die Forscherinnen und Forscher Machine Learning nutzen, eine Form der Künstlichen Intelligenz. Indem das Programm mit möglichst vielen Tonaufnahmen trainiert wird, lernt es immer besser, Fehler anhand von akustischen Signalen zuverlässig zu erkennen.

Die App liefert Daten – die Nutzer müssen sie interpretieren

Letztlich soll eine App entwickelt werden, die sämtliche Sensordaten automatisiert auswertet. „Unser Ziel ist es, den Aufwand der Qualitätssicherung im 3D-Druck zu reduzieren und auch dem Laien über eine intuitive App eine Überwachung des Druckes zu ermöglichen“, sagt Anna-Lena Knott vom WZL. Die Nutzerinnen und Nutzer müssen die Sensordaten nicht interpretieren – die App überwacht den gesamten Druckprozess, dokumentiert Fehler und gibt eine Rückmeldung zur Druckqualität. Bei schwerwiegenden Fehlern, die das Bauteil unbrauchbar machen könnten, stoppt die App den Druckprozess und informiert die Nutzerin oder den Nutzer. Daraufhin können die Druckeinstellungen angepasst und bei Bedarf Fachpersonal hinzugeholt werden.

Im Forschungsprojekt arbeiten IPH und WZL eng mit der Industrie zusammen. Zum Projektbegleitenden Ausschuss gehören produzierende Unternehmen aus der Medizin- und Dentaltechnik und weiteren Branchen sowie Hersteller von 3D-Druckern. Das Forschungsprojekt mit dem Titel „Sensorik- und App-basierte Validierung der Prozess- und Produktqualität für die aufwandsreduzierte Zulassung personalisierter Medizinprodukte (SAViour)“ läuft bis Januar 2023 und wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie finanziert.

Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen University 

https://www.wzl.rwth-aachen.de

IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gemeinnützige GmbH 

https://www.iph-hannover.de

Qualitätsüberwachung: Sensoren am Drucker sollen Fehler erkennen – wie etwa einen verstopften Druckkopf

3D-gedruckte Zahnschienen: Medizinprodukte lassen sich dank Additiver Fertigung individuell an den Körper des Patienten anpassen und trotzdem kostengünstig herstellen.

3D-Drucker im Dentallabor: Die Rainer Ulbricht Dental-Technik GmbH nutzt die Additive Fertigung bereits und beteiligt sich am Forschungsprojekt SAViour.

Professionelle 3D-Druck-Anlage: Im Forschungsprojekt nutzt das IPH den Industriedrucker X500PRO der German RepRap GmbH und stattet ihn mit Sensortechnik aus.