Digitaler Zwilling in der Kunststofftechnik - Lebensdaueroptimierte Herstellung technischer Bauteile durch Einsatz datengetriebener Methoden

Jacqueline Schmitt, Ralph Richter, Jochen Deuse, Jan-Christoph Zarges und Hans-Peter Heim

Wie in vielen Industriezweigen gewinnt auch in der Kunststofftechnik die Qualität spritzgegossener Bauteile aufgrund erweiterter Einsatzgebiete mit höheren mechanischen Belastungen zunehmend an Bedeutung und wird zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor für den langfristigen Unternehmenserfolg. Zunehmend komplexe Bauteilgeometrien, steigende Variantenvielfalt, höhere Anforderungen an Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz sowie wachsender Kostendruck führen jedoch dazu, dass etablierte Methoden der Qualitätssicherung vermehrt an ihre Grenzen stoßen. Gleichzeitig eröffnen die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung im Rahmen von Industrie 4.0 produzierenden Unternehmen innovative Möglichkeiten für die qualitätsorientierte und datengetriebene Weiterentwicklung und Optimierung von Produkten und Prozessen. Der Digitale Zwilling als Basis prozess- und unternehmensübergreifender Datenanalytik eröffnet in der Kunststofftechnik neue Möglichkeiten, die Prozess- und Bauteilqualität bei der Verarbeitung von Kunststoffen zu technischen Bauteilen proaktiv und prädiktiv zu überwachen und zu verbessern.

Für die Kunststofftechnik hat die prozessübergreifende Betrachtung eine besondere Relevanz, da Kunststoffe zur Herstellung technischer Bauteile häufig in mindestens zwei Prozessschritten verarbeitet werden (Bild 1). Im ersten Schritt erfolgt die Compoundierung zur Aufbereitung des Kunststoffs mit Verstärkungsfasern und Additiven zur Anpassung der Eigenschaften an die spätere Verwendung im Bauteil. Im nächsten Schritt erfolgt die Verarbeitung des compoundierten Materials im Spritzgießprozess zur Erstellung der Bauteiloder Halbzeuggeometrie. Anschließend erfolgt, je nach Bauteil, ein Fügen der Halbzeuge mit Fügeverfahren wie bspw. dem Schweißen.


Bild 1: Prozesskette zur Herstellung von technischen Kunststoffbauteilen.

Der Digitale Zwilling in der Kunststofftechnik

Aktuelle Entwicklungen im Kontext der Industrie 4.0 bringen große Potenziale für eine effiziente und flexible Gestaltung von Wertschöpfungsketten der Zukunft [1]. Kostengünstige Sensorik und Speichermöglichkeiten, eingebettete Systeme, das Internet of Things sowie Big Data Analytics und Technologien [2, 3] begünstigen die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung in Wertschöpfungsketten hin zu Cyber-Physischen Systemen (CPS). Einen wesentlichen Baustein der CPS bildet der Digitale Zwilling, welcher anwendungsspezifische digitale Daten beinhaltet und dessen Umsetzung durch individuelle Software und Datenstrukturmodelle erfolgt. Für die fokussierten Anwendungen in der Kunststofftechnik kann das spezifizierte Verständnis des Digitalen Zwillings als virtuelle, dynamische Repräsentation der realen Prozesskette zugrunde gelegt werden [4]. Um datengetriebene Ansätze, z. B. prädiktive Modelle und Simulationen, prozessübergreifend zu ermöglichen, bedarf es der Erfassung, Integration und Verknüpfung von Daten aus unterschiedlichen Datenquellen entlang des Herstellungsprozesses.

Der Vision einer integrierten Datenvernetzung steht in der industriellen Praxis jedoch meist eine heterogene IT-Landschaft, in der die Daten über verschiedenste Systeme verteilt sind, entgegen. Die Aufzeichnung, Visualisierung und Verarbeitung der Prozessdaten in den einzelnen Schritten der Compoundierung, des Spritzgießens und des Schweißens erfolgt fast ausschließlich durch die maschineninterne Software. Da die einzelnen Prozesse häufig nicht am gleichen Standort oder im gleichen Unternehmen ablaufen, existieren bisher kaum Schnittstellen und ein prozessübergreifender Datenaustausch erfolgt nicht. Darüber hinaus erschweren unterschiedliche Bezugsebenen die Verknüpfung der Daten aus verschiedenen Quellen.

Die erfassten Daten variieren prozess- und maschinenspezifisch, wobei es sich primär um physikalische Messgrößen wie Drücke, z. B. Schmelze oder Hydraulik, oder Temperaturen, z. B. Heizelemente oder Schmelze, handelt. Die Art der Datenerfassung unterscheidet sich zwischen den kontinuierlichen Prozessen, z. B. Materialherstellung und Compoundierung, bei denen chargenweise kontinuierliche Zeitreihen aufgezeichnet werden, und den diskontinuierlichen Prozessen, z. B. Spritzgießen und Schweißen, bei denen die Daten zykluszugehörig und mit einer definierten Abtastrate erfasst werden. Häufig speichern insbesondere ältere Maschinen jedoch aufgrund begrenzter Speicherkapazitäten nur aggregierte Kenngrößen, z. B. Extrem- oder Mittelwerte, anstelle der erfassten Rohdaten ab. Neuere Maschinentechnologien und Schnittstellen, wie bspw. OPC-UA, ermöglichen allerdings eine zunehmend hochfrequente Aufzeichnung der Werte und deren Speicherung als Zeitreihenverläufe.

Aktuelle Herausforderungen

Die Kunststoffverarbeitung im Spritzguss erfolgt selbst für komplexe Bauteile mit hohen Belastungen im späteren Einsatz und entsprechend hohen Qualitätsanforderungen in großen Stückzahlen von mehreren hunderttausend Stück pro Jahr. Für die wirtschaftliche Realisierung wird folglich eine geringe Zykluszeit benötigt, welche dazu führt, dass bei auftretenden Abweichungen nicht mehr auf die prozessinduzierten Strukturen und Eigenschaften des aktuellen Bauteils eingewirkt werden kann und die Prozessparameter erst für den nächsten Zyklus nachgeregelt werden können. Dies ist problematisch, da sich aufgrund von unvermeidbar schwankenden Eigenschaften der Ausgangsmaterialien, Störeinflüssen und unbekannten Prozess-Struktur-Eigenschafts-Korrelationen schwankende Materialeigenschaften als Eingangsgröße für den Spritzgießprozess ergeben. Aufgrund der Nicht-Verfügbarkeit dieser chargenspezifischen Informationen kann die Nachregelung des Prozesses auf Basis der Materialeigenschaften des vorhergehenden Zyklus nicht zu den gewünschten Strukturen und somit ggf. zu schlechteren Eigenschaften des Produkts führen, wobei strukturelle Abweichungen und damit verbundene Schwankungen der mechanischen Eigenschaften und des Versagensverhaltens nur mit großem Aufwand und nicht zerstörungsfrei zu detektieren sind.

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