Auf der Swiss Plastics Expo 2020 in Luzern zeigt Kistler in Halle 1, Stand E 1127), wie sich Spritzgießprozesse effizient optimieren und sich mit künstlicher Intelligenz Qualitätseigenschaften vorhersagen lassen. Grundlage ist die Überwachung des Werkzeuginnendrucks bei laufender Produktion mittels spezialisierter Messtechnik. Die intelligente Software in dem Prozessoptimierungssystem Comoneo hilft dabei, qualitativ hochwertigere Kunststoffteile bei deutlich geringerem Ressourcenverbrauch zu erzeugen.
Wer weniger Ausschuss produziert, schont die Umwelt und erhöht die Effizienz der eigenen Produktion. Wichtig ist bei der Qualitätssicherung an den richtigen Stellen anzusetzen. Bis zu 80 Prozent des Ausschusses bei Spritzgussbauteilen entsteht durch sogenannte Short Shots - unzureichend gefüllte Formen. Das Schweizer Unternehmen Kistler hat es sich zur Aufgabe gemacht, dieses Problem zu lösen.
Comoneo ist der zentrale Baustein der digitalen Wertschöpfungskette beim Spritzgießen. Mit dessen neuester Funktion Comoneo Predict bringt Kistler künstliche Intelligenz in den Spritzgießprozess: Das von einer intelligenten Software bereitgestellte Qualitätsmodell basiert auf neuronalen Netzwerken. Das Verfahren berechnet die Eigenschaften der gefertigten Formteile während des Prozesses und schafft so größtmögliche Transparenz über die Qualität der Bauteile. Sämtliche qualitätsrelevanten Prozessdaten lassen sich zudem an übergeordnete Systeme wie MES- oder ERP-Systeme übertragen.
Auf der Swiss Plastics Expo zeigt Kistler außerdem Miniatursensoren mit Unisens-Einheitsempfindlichkeit. Der Vorteil der Sensoren ist die erzielte Genauigkeit, die einem Bruchteil des bisherigen Toleranzbereichs entspricht. Dies macht die Sensorerkennung am System überflüssig. Zudem sind die Sensoren ohne weiteres austauschbar, was ihre Handhabung, insbesondere bei Mehrkavitäten-Werkzeugen, deutlich vereinfacht. Durch sehr enge Toleranzbereiche und ihre geringe Größe eignen sich die Miniatur-Sensoren für die Produktion anspruchsvoller Präzisionsteile.
