Fraunhofer-Gesellschaft

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NEPRES-System regelt Spritzgießprozesse

 
: Lehtonen, P.; Rüb, G.; Schmidberger, E.; Fritz, H.-G.

Fritz, H.-G.; Eisenbach, C.D. ; Univ. Stuttgart, Institut für Kunststofftechnologie:
17. Stuttgarter Kunststoff-Kolloquium 2001
Stuttgart, 2001
Stuttgarter Kunststoff-Kolloquium <17, 2001, Stuttgart>
German
Conference Paper
Fraunhofer IPA ()
neuronales Netz; NEPRES; Spritzgießen; Qualitätssicherung

Abstract
Hauptvorteil des Spritzgießens besteht darin, dass man damit komplexe und hochpräzise Teile in großer Stückzahl wirtschaftlich produzieren kann. Aufgrund externer Störgrößen ist es jedoch häufig nicht möglich, mit konstanten Maschinenparametern eine langzeitkonstante Qualität zu erzeugen. Die generierten Spritzgießteile werden vielfach erst am Ende der Produktionsphase mittels aufwendiger, zeit- und kostenintensiver Kontrollverfahren auf ihre Qualität hin überprüft. Diese Methode hat den Nachteil, dass erst verzögert auf das Auftreten von Ausschussteilen reagiert werden kann. Kunststoffmaschinenhersteller und Kunststoffverarbeiter sind deshalb gezwungen, nach neuen Qualitätsüberwachungs- und Qualitätskontrollsystemen zu suchen. Die meisten im Einsatz befindlichen Kontrollsysteme greifen auf statistische Methoden (SQK) zurück. Sie eignen sich nicht für eine Online-Qualitätsüberwachung. Das im Rahmen eines Gemeinschaftsforschungsvorhabens entwickelte innovative NEPRES-System kann unter Einbeziehung neuronaler Netze die resultierende Formteilqualität während eines Arbeitszyklusses prognostizieren. NEPRES ermöglicht somit eine zyklussynchrone Qualitätsüberwachung und -regelung.

 

The main advantage of the injection moulding process compared to other techniques is its ability to produce complex and precise parts reliably. It is also noteworthy, that injection moulded parts rarely require post-moulding finishing. However, maintaining consistent high quality production with permanent machine settings is not always possible due to changes in the processing conditions. Controlling the quality of finished parts is expensive and time consuming due to the extra output required. Therefore sophisticated methods for monitoring and controlling the quality of produced parts are vitally important to manufacturers. The majority of systems currently available for quality control are based on statistical methods and are incapable of collecting real-time data directly from production. The NEPRES system, which uses artificial neural networks, enables monitoring and controlling of quality online. With the NEPRES system it is even possible to predict the quality of a part when the part is still in the mould.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-5513.html