Der Blätterkatalog benötigt Javascript.
Bitte aktivieren Sie Javascript in Ihren Browser-Einstellungen.
The Blätterkatalog requires Javascript.
Please activate Javascript in your browser settings.
0 9 -24 · w w w c o m p u t e r - a u t o m a t i o n d e | 2 3 Qu a l i t ä t s s i c h e r u n g der Automatisierung des gesamten Qualitätssicherungsprozesses von der Reproduzierbarkeit und Kostensenkung Zusätzliche Vorteile bietet ein interdisziplinärer Ansatz wie ihn beispielsweise Kistler verfolgt Die Bereiche Sensoren Prozessüberwachung Automatisierung optische Bildverarbeitung Software für die Datenanalyse sowie der Maschinenbau arbeiten gemeinsam unter einem Dach und kooperieren dank langjähriger Erfahrung effizient – auch im Spritzgießbereich Interdisziplinäre Herangehensweise Zu Beginn einer solchen Prüfkonzepterstellung liegt der Fokus auf den Anforderungen des Prüfteils Gemeinsam mit den Herstellern erarbeitet das beauftragte Team die nötigen qualitätsrelevanten Prüfparameter – meist aus dem Bereich der Oberflächendefekte und Maßhaltigkeit – und wählt die passenden Prüfmethoden wie Aufoder Durchlicht 2 5Doder 3D-Prüfung aus Zusätzlich lassen sich mithilfe von Kistler-Sensoren mechanische Prüfungen von Druck Kraft und Drehmoment in das Konzept integrieren Experten aus dem Kompetenzcenter konstruieren die Prüfzelle entsprechend Neben der Anzahl und Positionierung der Kamerastationen mit Beleuchtungselementen spielt vor allem der Weg des Prüfteils eine bedeutende Rolle Ziel ist ein durchgehend flüssiges effizientes Teilehandling während des gesamten Prüfprozesses Die integrierten Sicherheitskonzepte überwachen den systematischen Ablauf jedes Schrittes sowie die Handshakes und sorgen für Prozesssicherheit Gleichzeitig verhindern sie Datenverluste Die erhobenen Daten sendet der Automat über die OPC-UA-Schnittstelle an das übergeordnete Qualitätssicherungssystem des Betreibers sowie an Datenbanken zur Analyse KIbasierte Vorhersagen während des Prozesses In der Spritzgussproduktion und vor allem in der medizintechnischen Fertigung ist die Qualitätskontrolle besonders sensibel Um den Herstellern eine umfassende automatisierte Stichprobenkontrolle zu ermöglichen und gleichzeitig KIbasierte Qualitätsvorhersagen schon während des Spritzgießprozesses zu schärfen kooperiert Kistler in einem Forschungsprojekt mit dem Institut für Werkstofftechnik und Kunststoffverarbeitung der Ostschweizer Fachhochschule OST Das Projekt wird durch die Innosuisse finanziert einer Schweizer Agentur für Innovationsförderung Dafür baut das Projektteam einen beispielhaften vollständig automatisierten Fertigungsund Prüfprozess auf Eine Spritzgussmaschine produziert Bauteile serialisiert sie mittels individueller QR-Codes und sortiert sie auf Trays Schon während der Produktion überwacht das Prozessüberwachungssystem Comoneo mittels Sensoren jeweils den Werkzeuginnendruck Das Softwarefeature Comoneo Predict trifft mithilfe einer entsprechend trainierten KI Qualitätsvorhersagen für die einzelnen Teile Fahrerlose Transportfahrzeuge bringen die für die Stichproben ausgewählten Teile autonom zur optischen Prüfzelle Die Teile durchlaufen das zuvor festgelegte Prüfprogramm und werden sorgfältig auf Maßhaltigkeit und Oberflächendefekte sowie auf spritzgussspezifische Anomalien etwa schwarze Stippen oder Feuchtigkeitsschlieren untersucht Auch kunststofftechnische Besonderheiten wie die Nachschwindung durch Abkühlung und Kristallisation werden berücksichtigt In diesen Aufbau lassen sich später weitere Spritzgussmaschinen mit anderen Bauteilen integrieren und durch die autonomen Fahrzeuge in den Materialfluss einbinden sodass sich die Qualitätskontrolle auch in komplexen Produktionen automatisieren lässt Die Voraussetzung Die Prüfzelle wird mit entsprechend unterschiedlichen Prüfprogrammen ausgestattet Verschiedene Bauteile werden vom Prüfsystem erkannt und das entsprechende Prüfprogramm ausgelöst Im Anschluss an die Prüfung transportiert das autonome Fahrzeug die geprüften Teile in das Lager Die Prüfzelle sendet die Daten an übergeordnete QSoder MES-Systeme Die Experten nutzen sie um die zuvor von Comoneo Predict getroffenen Qualitätsvorhersagen zu überprüfen bei Abweichungen werden die KI-Modelle mit neuen Prüfdaten nachtrainiert Das Forschungsprojekt lotet neben den Konzeptionsmöglichkeiten einer solchen umfassenden Anlage aus wie sich der Datenabgleich und die Anpassung der neuronalen Netzwerke automatisieren lassen So profitieren Hersteller nicht nur von der verbesserten Datenqualität der optischen Kontrolle sondern können ihren gesamten Prozess so engmaschig und fehlerfrei wie möglich gestalten – auch in komplexen Fertigungsumgebungen mit unterschiedlichen Prüfteilen ag Gemeinsam mit dem Institut für Werkstofftechnik und Kunststoffverarbeitung der Ostschweizer Fachhochschule in Rapperswil baut Kistler einen vollautomatisierten Fertigungsund Prüfprozess auf Die fahrerlosen Transportfahrzeuge befördern die Spritzgussteile zur Prüfzelle und anschließend in das Lager für Rückstellmuster Dr -Ing Oliver Schnerr ist Head of Sales – Integrated Solutions bei Kistler