Nutzbare Prozessdaten aus der Spritzgießmaschine

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1 Die Vielfalt der Anforderungen im Spritzgießen erfordert eine detaillierte Prozesscharakterisierung und präzise Prozessführung Nutze Prozessdaten aus der Spritzgießmaschine Materialcharakterisierung. Forschung und Industrie entwickeln Hand in Hand neue Ansätze für eine spritzgießspezifische Prozesskontrolle. Werden die relevanten Prozessdaten an der Spritzgießmaschine entsprechend den Anforderungen erfasst und ausgewertet, lassen sich Änderungen im Prozess online detektieren. Der Bediener erhält bei Chargen-, Farb- oder Restfeuchtigkeitsänderungen sofort Informationen über Prozess- und Qualitätsschwankungen und kann direkt eingreifen. FELIX HEINZLER U.A. ARTIKEL ALS PDF unter Dokumenten-Nummer KU11161 D ie Produktion qualitativ hochwertiger Spritzgießprodukte erfordert eine präzise Überwachung des Herstellprozesses. Nicht selten gerät ein zunächst stabiler Prozess durch Störeinflüsse aus dem Gleichgewicht es kommt zur Produktion von Fehlteilen. Auch veränderte Eingangsbedingungen erfordern ein Nachjustieren der Prozesseinstellungen. Dem Maschinenbediener steht eine Vielzahl von Kenngrößen zur Verfügung, mit denen der Spritzgießprozess überwacht werden kann. Kurvenschreiber und Trendgrafiken visualisieren Änderungen und ermöglichen eine Betrachtung der Produktionshistorie. Doch um den Spritzgießprozess umfassend analysieren zu können, werden Werkzeuge benötigt, die einen tieferen Einblick in den Prozess ermöglichen. Die KraussMaffei Technologies GmbH, München, bearbeitet dieses Themengebiet aktiv und kooperiert hier mit Forschungsinstitutionen wie dem Lehrstuhl für Konstruktion und Kunststoffmaschinen am Institut für Produkt Engineering (IPE) der Universität Duisburg- Essen, um den Stand der Technik zu erweitern. Im Rahmen dieser Zusammenarbeit werden u. a. neue Ansätze für eine spritzgießspezifische Prozesskontrolle entwickelt und praktisch getestet. Beispiele hierfür sind eine Inline-Detektion der Restfeuchte der hydrophilen Kunststoffe unter den technischen Thermoplasten und eine generelle Überwachung des Schmelzezustands zur Steigerung der Prozess- und Produktqualität. Kennzahlen beschreiben den Spritzgießprozess Prozessgrößen wie Kräfte am Schneckenschaft, Werkzeuginnendruck, Temperaturen, Schneckenposition oder Einspritzgeschwindigkeit lassen sich gut in Kurvenschreibern abbilden. Daraus abgeleitete Kennzahlen wie maximaler Masse- 52 Carl Hanser Verlag, München Kunststoffe 2/214

2 oder Werkzeuginnendruck, Plastifizierzeit oder mittlere Zylinder- und Werkzeugtemperaturen werden für jeden Spritzgießzyklus neu berechnet und dargestellt (Bild 1). Auf diese Weise lassen sich auch schleichende Änderungen über die Betrachtung der historischen Entwicklung der verschiedenen Parameter erfassen. Insbesondere der Werkzeuginnendruck ist ein vielfach verwendeter Ansatz zur Verbesserung der Prozessführung und automatisierten, modellbasierten Qualitätsregelung [1 3]. Durch die zunehmende Integration der in Spritzgießproduktionszellen verbauten Sensoren wird eine Vielzahl an Messdaten erfasst, die sich mit Blick auf den Prozess auswerten lässt. Standardmaschinen verfügen zum Beispiel über eine Datenanbindung zu den Frequenzumrichtern der Antriebe, zu den Ladungsverstärkern von Temperatur- und Werkzeuginnendrucksensoren oder auch zu elektronischen Wasserbatterien. So können Drehmoment- und Druckverläufe, aber auch Durchflussmengen und Vorlauftemperaturen kontinuierlich erfasst und mit der Prozessgüte bzw. Produktqualität korreliert werden [4]. Um hier die richtigen Kennzahlen für die verschiedenen Anforderungen im Produktionsumfeld identifizieren zu können, haben KraussMaffei und das Institut für Produkt Engineering umfangreiche Versuchsreihen mit diversen Werkzeugen, Rohstoffen und Maschinen durchgeführt. Eine Parameterkombination als Kontrollgröße, die verschiedenste Effekte an der Maschine abbildet, ist der Schmelzezustand [5]. Dieser beschreibt die Qualität der Kunststoffschmelze (Druck, Temperatur, Viskosität) unter den aktuellen Gegebenheiten. Die Informationen werden in den Prozessphasen Einspritzen und Plastifizieren gesammelt und u.a. durch Kennzahlen wie einen Viskositätsindex darstell und bewert gemacht. Der Viskositätsindex wird ähnlich wie eine Fließzahl durch Integration des Massedrucks über der Einspritzzeit gebildet. Die Integrationsgrenzen müssen entsprechend dem Schließverhalten der Rückströmsperre angepasst werden (Bild 2). Für die Aufbereitung und den initialen Schmelzezustand vor dem Einspritzen ist die Plastifizierphase entscheidend. Zur Bewertung des Plastifiziervorgangs steht bisher die Plastifizierzeit zur Verfügung. Kennzahlen wie das mittlere Schneckendrehmoment während des Plastifizierens oder die über die Schnecke eingebrachte Plastifizierenergie (als Produkt aus Motordrehmoment und Drehzahl der Schnecke) bieten darüber hinaus Möglichkeiten, detaillierte Informationen über den Prozess zu erhalten. Erste Versuche zeigen, dass hier bereits Einfluss auf die Fließeigenschaften in der Einspritzphase genommen werden kann (Bild 2). Effekte durch Rohstoffänderungen in der Einspritzphase Zur Ableitung von Kennzahlen, die die Qualität des aufdosierten Rohstoffs beschreiben, bietet sich die dynamische Einspritzphase an. Geht man von konstanten Bedingungen im Werkzeug aus, sind die Effekte bei Rohstoffänderungen sehr gut mess. Eine bewährte Methode zur Überwachung ist die Berechnung einer Fließzahl als Druckintegral über einem definierten Abschnitt des Schneckenhubs [4]. Der Einfluss der Viskosität auf die Prozessparameter in der Einspritzphase zeigt sich am Beispiel dreier unterschiedlich viskoser Polypropylentypen (Bild 3). Bild 1. In der Steuerung von Spritzgießanlagen (hier MC6, KraussMaffei) können Verlauf und aktuelle Werte von Prozesskennzahlen in Kurvenschreibern und Trendgrafiken abgebildet werden > Viskositätsindex 32 Pa s MFI: 6g/1min 11 g/1 min 19 g/1 min 3,4,41 3,35 24,91 29,71 24,66 Viskositätsindex 26 Pa s 24 Plastifizierdrehzahl: 1 min min -1 min -1,44,35,29,34,26,16,,14, ,3 2,6 28 Verweilzeit s 34 2, Staudruck 1 Bild 2. Für einen Materialvergleich (Sabic PP 571, 575, 576) wird als Kennzahl der Viskositätsindex beim Einspritzen herangezogen. Auf das verwendete Material haben Parameter wie Staudruck, Plastifizierdrehzahl oder Verweilzeit wenig Einfluss. Eine Änderung des MFI im sonst gleichen Material macht sich hingegen stark bemerk Kunststoffe 2/

3 85 PP 1 PP 2 PP 3 s 35 4 PP 1 PP 2 PP 3 s 35 Werkzeugwandtemperatur C mm Schneckenposition Massedruck mm Schneckenposition 55 1,7 1,8 1,9 2, 2,1 2,2 s 2,3 Zeit 1,5 1,7 1,9 2,1 2,3 2,5 s 2,7 Zeit Bild 3. Am Beispiel von drei getesteten Polypropylentypen mit unterschiedlichem MFI zeigt sich der Einfluss auf das Fließverhalten in der Kavität und das Schließverhalten der Rückströmsperre. Der Temperaturverlauf (links) und der Massedruckverlauf (rechts), gemessen mit einem Temperatursensor in der Formnestwand und einem Kraftsensor hinter der Schnecke, verdeutlichen die Prozesseinflüsse Häufig führen Änderungen im Rohstoff (Chargen- oder Farbwechsel) jedoch zusätzlich zu einem abweichenden Schließverhalten der Rückströmsperre, sodass sich die Einspritzdruckkurve parallel entlang des Schneckenhubs verschiebt [6]. Eine über einen festen Bereich gebildete Fließzahl würde diesen Effekt als Änderung der Fließfähigkeit des Rohstoffs bewerten. Der Effekt von Viskositätsänderungen auf das Bauteilgewicht lässt sich im Versuch mit einem Rohstoff und verschiedenen beigemischten Farbpigmenten anschaulich darstellen (Bild 4). Anforderungen bei Formteilen mit hoher Oberflächenqualität mittleres Drehmoment Plastifizieren 12, 11,5 11, 1,5 1, 9,5 9, Umschaltmassedruck Sabic PP 575 Ändern sich während der Produktion die Umgebungsbedingungen oder die Eigenschaften des Rohstoffs, so ändert sich gleichzeitig (bei identischen Maschineneinstellungen) die Formteilqualität [7]. Die Formteile werden beispielsweise über- oder unterfüllt, oder es treten Verzugsstellen oder Oberflächenfehler auf. Bei der Bewertung der Kennzahlen ist immer das Gesamtsystem aus Maschine, Werkzeug und Temperiersystem zu betrachten. Aus der prozessphasenübergreifenden Kombination verschiedener Kennzahlen lassen sich viele Effekte erklären. So wirkt sich eine Änderung der Werkzeugtemperatur signifikant auf Kennzahlen der Einspritz-, nicht aber auf Kennzahlen der Plastifizierphase aus. Hingegen werden Störeinflüsse, die beispielsweise in der Trocknung des Rohstoffs ihre Ursache haben, sowohl in der Plastifizier- als auch Einspritzphase sicht. Im Bereich von Sichtbauteilen und Bauteilen, die anschließend durch Lackieren oder Galvanisieren veredelt werden, spielen Oberflächeneigenschaften zunehmend eine entscheidende Rolle. Bei diesen Bauteilen mit meist komplexen Anforderungen können nicht mehr nur ein konstantes Bauteilgewicht oder gleichbleibende Bauteilabmaße als Qualitätskriterium herangezogen werden, was vielfach 1%-Sichtkontrollen nach sich zieht. Bereits minimale Änderungen im Restfeuchtegehalt des Rohstoffs verändern die Verarbeitungseigenschaften des Materials und sind auf Hochglanzoberflächen zum Beispiel als Feuchtigkeitsschlieren zu erkennen. Bei technischen Kunststoffen wie Polybutylenterephthalat (PBT) oder Polyamid (PA) kommen neben der Konditionierung und Trocknung noch Effekte durch die Verarbeitungszeit hinzu, die einen Einfluss auf das Verarbeitungsverhalten und die Bauteilqualität haben [8, 9]. Formteilgewicht Drehmoment Plastifizieren Umschaltmassedruck weiß gold blau grün braun gelb orange rot 7,65 g 7,6 Bild 4. In den meisten Fällen erfolgt das Umschalten von der Einspritz- in die Nachdruckphase positionsabhängig. Durch Zumischen eines Masterbatches wird das Ausgangsmaterial in seinen Fließeigenschaften verändert. Dadurch sinkt sowohl die mittlere Drehmomentaufnahme beim Plastifizieren als auch das Druckniveau zum Zeitpunkt des Umschaltens 7,55 7,5 7,45 7,4 7,35 Formteilgewicht Natürlich sind in Bezug auf die Verarbeitungszeit und maximale Restfeuchte die Herstellervorgaben zu beachten; diese liegen bei ca. <1 min Verweilzeit in der Plastifiziereinheit und <,2 bis,4 % Restfeuchte für beispielsweise PBT. Einen Rohstoff während der Produktion stichprobenartig zu kontrollieren, würde allerdings einen hohen messtechnischen Aufwand im Labor verlangen. Doch nicht einmal solche Kontrollen würden eine kontinuierliche Aussage zum Rohstoffzustand und zur Teilequalität erlauben. In der Regel werden Soll- Trocknungszeiten für die hydrophilen Rohstoffe vorgegeben. Beziehen nun durch Pausen- und Stillstandszeiten unterschiedlich viele Produktionsanlagen Material aus einer zentralen Trocknungseinheit, ist der Materialzustand undefiniert es kommt zu Prozess- und Qualitätsschwankungen. 54 Carl Hanser Verlag, München Kunststoffe 2/214

4 Drehmoment Drehmoment ,4 Restfeuchte,1 % Restfeuchte,2 % Restfeuchte,3 % Detektion von Restfeuchteeinflüssen,2,4,6,8 1, 1,2 1,4 s 1,6 Plastifizierzeit,5,6,7,8,9 1, 1,1 1,2 1,3 s 1,4 Plastifizierzeit Bild 5. Das Plastifizierdrehmoment am Antrieb der Schnecke kann direkt den Feuchtestufen zugeordnet werden. Je höher die Restfeuchte im Material, desto niedriger ist der Fließwiderstand Um schleichend auftretende Schwankungen zu erfassen, wurde ein Detektionsmodell für Materialveränderungen im laufenden Produktionsprozess entwickelt. Dabei werden die benötigte Plastifizierenergie und das charakteristische mittlere Motordrehmoment in einer konstanten Phase der Plastifizierung referenziert und bei Abweichungen den Prozessänderungen zugeordnet. In dem im Folgenden vorgestellten Beispiel wurde gezielt konditioniertes Material mit unterschiedlichen Restfeuchtegehalten in den Prozess eingebracht. In der Phase der Plastifizierung ist über die Schnecke und den notwendigen Antrieb ein großflächiger und langer Kontakt zum Material mit direktem Bezug zu den Fließeigenschaften gegeben. Die Drehmomente für das unterschiedlich konditionierte Material lassen tatsächlich eine Verbindung zum Restfeuchtegehalt erkennen (Bild 5). Die physikalischen Effekte der eingelagerten Restfeuchte reduzieren die Viskosität im Prozess, das notwendige Drehmoment zur Plastifizierung sinkt demzufolge. Ein charakteristisches mittleres Plastifizierdrehmoment (ohne Anfahr- und Bremsmomente) kann direkt den Restfeuchtestufen zugeordnet werden. Die hohe zeitliche Auflösung ermöglicht eine klare Unterscheidung der im Mittel benötigen Drehmomente sowie eine Darstellung der Schneckenrotation. Die über das Schneckendrehmoment in den Plastifizierprozess eingebrachte Energie verdeutlicht diesen Zusammenhang noch, während die über die Heizung einge- >

5 Plastifizierenergie 5, kws 4,8 4,7 4,6 4,5 4,4 4,3 4,2 4,1 4, 3,9 3,8 Restfeuchtegehalt <,3 % Restfeuchtegehalt,1 % Restfeuchtegehalt,12 % 3, Zyklus Bild 6. Das sich ergebende Energieniveau der Plastifizierung zeigt ein signifikantes Verhalten zu den Wechseln der Materialkonditionierungsstufen (Zyklus 1 und 24) an einem Beispielprozess mit Polyamid 6. Die benötigte Antriebsenergie zeigt in der Plastifizierung, entsprechend der Feuchtigkeitsstufen, dass eine Detektion an den Grenzen des Verarbeitungsbereichs bei großer Datenbasis sehr genau umgesetzt werden kann (Bilder: IPE, KraussMaffei) brachte Energie kein signifikantes Verhalten in Bezug auf die Materialwechsel zeigt (Bild 6). Somit lassen die referenzierte Plastifizierenergie und das charakteristische mittlere Drehmoment eine eindeutige Aussage über die Materialeigenschaften zu. Für entsprechend referenzierte Prozesse kann so eine 1 %-Kontrolle auch für minimale, aber qualitätsbestimmende Störungen durch Restfeuchteschwankungen oder andere Einflüsse auf die Materialeigenschaften installiert werden.vorteilhaft ist hierbei vor allem, dass der Verarbeiter keine zusätzliche Sensorik an der Anlage installieren muss, sondern auf verfüge Informationen zurückgreifen kann. Fazit Die Anforderungen an die Qualität von Spritzgussteilen müssen über intelligente Lösungen zur Prozesskontrolle überwacht werden, um Kostenziele in der Spritzgießproduktion einhalten zu können. Die aktuell verfügen Möglichkeiten zur Überwachung und Visualisierung von Prozessdaten können mit entsprechendem Know-how zur Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung genutzt werden. Aufgrund der Vielzahl an Qualitätsanforderungen wird es wohl in naher Zukunft keine allgemeingültige Lösung zur Kompensation von Störgrößen geben. Aber die momentanen Ansätze bieten flexible Möglichkeiten, den Prozess und die spezifischen Anforderungen zu referenzieren. Eine gezielte Inline-Detektion von Störungen im Prozess ist bereits heute als Unterstützung der Qualitätskontrolle möglich. Das Ableiten sinnvoller Regelstrategien und die Implementierung intelligenter Steuerungskonzepte werden die Qualität von Prozessen und Produkten deutlich steigern. Die zukünftige Herausforderung wird weiterhin darin bestehen, immer größere Informationsmengen für den Maschinenbediener nutz zu machen ein Ansatz dabei lautet, entsprechende Assistentenfunktionen in die Steuerung der Maschinen zu integrieren. DANK Die Lanxess Deutschland GmbH, Leverkusen, und die mouldtec Kunststoff GmbH, Kaufbeuren, haben diese Arbeit mit Material und Masterbatch unterstützt. LITERATUR 1 Gruber, J.: Prozessführung beim Thermoplastspritzgießen auf Basis des Werkzeuginnendrucks. Dissertation, RWTH Aachen 2 Michaeli, W.; Schreiber, A.; Lettowski, C.: Optimierung der Prozessführung beim Thermoplastspritzgießen durch Online-Regelung auf Basis von Prozessgrößen. Zeitschrift Kunststofftechnik, 4 (28), S Mustafa, M. A.: Modellbasierte Ansätze zur Qualitätsregelung beim Kunststoffspritzgießen. Dissertation, Universität Essen 2 4 Schiffers, R.: Verbesserung der Prozessfähigkeit beim Spritzgießen durch Nutzung von Prozessdaten und eine neuartige Schneckenhubführung. Dissertation, Universität Duisburg-Essen 29 5 Cavic, A.: Kontinuierliche Prozessüberwachung beim Spritzgießen unter Einbeziehung von Konzepten zur Verbesserung der Schmelzequalität. Dissertation, Universität Stuttgart 6 Kazmer, D. O.; Velusamy, S.; Westerdale, S.: A comparison of seven filling to packing switchover methods for injection molding. Polymer Engineering and Science, 5 (21), S Boss, M.; Wodke, T.: Kapillarrheometer perfektioniert Spritzgießprozess. Kunststoffe 97 (27) 11, S Pongratz, S.: Alterung von Kunststoffen während der Verarbeitung und im Gebrauch. Dissertation, Universität Erlangen-Nürnberg 2 9 Ehrenstein, G.; Pongratz, S.: Beständigkeit von Kunststoffen. Carl Hanser Verlag, München 27 DIE AUTOREN FELIX A. HEINZLER, geb. 1984, ist seit 21 als wissenschaftlicher Mitarbeiter und seit 212 als Gruppenleiter Spritzgießen am Institut für Produkt Engineering (IPE) der Universität Duisburg-Essen tätig; felix.heinzler@uni-due.de M. SC. STEFAN KRUPPA, geb. 1983, ist seit 21 als Entwicklungsingenieur im Bereich Maschinentechnologie und Test der KraussMaffei Technologies GmbH, München, tätig. DR.-ING. REINHARD SCHIFFERS, geb. 1977, ist seit 212 als Leiter Maschinentechnologie & Test für die KraussMaffei Technologies GmbH, München, tätig. PROF. DR.-ING. JOHANNES WORTBERG, geb. 1951, ist seit 21 Inhaber des Lehrstuhls für Konstruktion und Kunststoffmaschinen am Institut für Produkt Engineering der Universität Duisburg-Essen. SUMMARY USEFUL PROCESS DATA FROM THE INJECTION MOLDING MACHINE MATERIAL CHARACTERIZATION. Hand-in-hand, research and industry are developing new avenues for injection molding-specific process control. If the relevant process data are collected and evaluated at the injection molding machine according to the requirements, changes in the process can be detected online. The injection molding machine can thus characterize the processed raw material and thus provide possible explanations for fluctuations in process and quality. Read the complete article in our magazine Kunststoffe international and on 56 Carl Hanser Verlag, München Kunststoffe 2/214