Erhöhung der Energie- und Materialeffizienz beim Kunststoffspritzgießen

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1 Erhöhung der Energie- und Materialeffizienz beim Kunststoffspritzgießen STASA GmbH Prof. Dr. Günter Haag (Geschäftsführer) Schönbergstraße 15 D Stuttgart t Vertriebspartner Deutschland: Pontos GmbH Rotter Bruch Aachen Polen: Technik Solution, Ul. Zimowa 17/ Nowa Iwiczna

2 Die Philosophie von STASA Unser Ziel ist es, sinnvolle Entwicklungen von vorderster Forschungsfront zu nutzen, um damit unseren Kunden einen Know-how Vorsprung zu sichern. Prof. Dr. Günter Haag Kompetenznetzwerke: - European Network of Excellence: Spatial Simulation for Social Sciences (S4) - Steinbeis-Transfernetzwerk - Network of European Communications and Transport Activities Research (NECTAR) Auszeichnungen: - Robert-Mayer-Preis - Do-it Software Award STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 2

3 Dienstleistungsangebot Regionalplanung und Beschäftigung Beschäftigungsentwicklung Regionale Wirtschaftsentwicklung Pendler- und Wanderungsströme STASA QC - Software Arbeitspunktoptimierung Qualitätsprognose Prozessüberwachung Standortbewertung Umsatzprognosen Logistikoptimierung GIS-Auswertungen Verkehrsplanung Bewertung verkehrlicher Maßnahmen Verkehrsoptimierung Mobilitätsentwicklung Optimierung technischer Systeme Logistikprozesse Fehlerfrüherkennung Werkstoffoptimierung Marktanalysen Käuferwanderungen Entscheidungsmodelle Gemeinsamkeiten: Systemanalyse STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 3

4 Ziel: Erhöhung der Energie- und Materialeffizienz beim Spritzgießen Maschineneinstellungen Energiekennziffern der Maschine Qualitätsdaten Optimale Prozesseinstellungen (optimaler Arbeitspunkt) STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 4

5 Optimale Prozesseinstellung (optimaler Arbeitspunkt) Arbeitspunkt (Prozesseinstellung) Kostenfaktoren - Zyklus- /Fertigungszeit - Materialbedarf - Energiebedarf - Personalkosten Qualitätsfaktoren - Maßhaltigkeit kontinuierlicher/attributiver Qualitätsmerkmale - Prozessstabilität Ziel: Erhöhung der Materialeffizienz Ausschussquote reduzieren Steigerung der Energieeffizienz Zykluszeit reduzieren und Energiekennziffern berücksichtigen systematisches Verfahren Prozessstabilität, ggf. schneller in die Fertigung Aufgabe: Optimierung der Prozesseinstellung unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Faktoren STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 5

6 Gängige Prozessoptimierung beim Kunststoffspritzgießen Maschineneinstellung Maschineneinstellung Prozesseinstellung manuelle Veränderung der Maschinenstellgrößen manuelle Veränderung gemäß der Maschinenstellgrößen Erfahrungswissens manuelle Veränderung gemäß der Prozesseinstellgrößen Erfahrungswissens aufgrund Erfahrungswissens Qualitätsmerkmale Qualitätsmerkmale vermessen Qualitätsmerkmale vermessen vermessen Wiederholung der Optimierungsschleife bis aus Sicht des Einrichters aufgrund seines Expertenwissens eine gute Bauteilqualität erzielt wird (Arbeitspunkt wegabhängig, immer nur ein Arbeitspunkt) Energie-Effizienz auch ein Optimierungskriterium? andere Vorgehensweise erforderlich STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 6

7 Systematische Prozessoptimierung mit STASA QC Automatische Versuchsplanerstellung DoE (Design of Experiment) Abfahren der unterschiedlichen Prozesseinstellungen 1. Versuch: PKG1=, PKG2=, PKGn= 2. Versuch: PKG1=, PKG2=, PKGn=... L. Versuch: PKG1=, PKG2=, PKGn= Eingabe zusätzlicher Optimierungskennziffern 1. Versuch: EKZ1 =, Zykluszeit, 2. Versuch: EKZ1 =, Zykluszeit,. L. Versuch: EKZ1 =, Zykluszeit, Qualitätsmerkmale vermessen QM = QM(PKG1, PKG2, PKGn) 1. Versuch: QM1 =, QM2=, QMm= für m-teile 2. Versuch: QM1 =, QM2=, QMm= für m-teile. L. Versuch: QM1 =, QM2=, QMm= für m-teile BMBF: EnOptima, Kunststoffzentrum Leipzig UmweltWirtschaftsForum UWF 4/07 BINE Informationsdienst 07/05 Bestimmung des optimalen Arbeitspunkts multikriterielle Optimierung (mehrere Arbeitspunkte möglich) AP=AP(QM1,,QMm, EKZ, Zykluszeit, ) STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 7

8 STASA QC ist ein selbstlernendes System STASA QC erlernt die Zusammenhänge zwischen Einstellgrößen und Qualität auf Basis systematisch durchgeführter Versuche Design of Experiment (statistische Versuchsplanung) Energiekennziffer (zusätzliche Spalte) Maschineneinstellungen / Prozesseinstellungen Messergebnisse für Qualität, Zykluszeit, Energiebedarf STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 8

9 Prozessmodelle und Realität Qualitätsmerkmal z.b. Durchmesser lineares Modell nichtlineare Realität Maschinenparameter, z.b. Werkzeugtemperatur Lineares Modell Qualitätsmerkmal = c1 x Maschinenparameter 1 + c2 x Maschinenparameter 2 + cn x Maschinenparameter n Lineare Prozessmodelle oft zu ungenau STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 9

10 Interaktive Simulation der Kunststoffspritzguss-Maschine I Qualitätsmerkmale grün: Toleranzband Maschinenparameter Zykluszeit blau: Ergebnis gelber Balken: six sigma STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 10

11 Interaktive Simulation der Kunststoffspritzguss-Maschine II STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 11

12 Interaktive Simulation der Kunststoffspritzguss-Maschine III STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 12

13 Ergebnis praktischer Vergleichstests Lineare Prozessmodelle im Vergleich mit selbstgenerierenden neuronalen Netzwerken 0.07% 0.06% Mean Model Error 0.05% 0.04% 0.03% 0.02% 0.01% 0.00% Project / Product self generating neural network linear regression Mittlerer Modellfehler bei selbstgenerierenden neuronalen Netzwerken ist um den entscheidenden Faktor 2-3 kleiner STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 13

14 Beispiel aus der Praxis Kosteneinsparpotenzial durch Zykluszeitoptimierung mit STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 14

15 Praxisbeispiel 1 zur Zykluszeitoptimierung Firma ELFO AG, Sachseln (CH) Formteil Drosselscheibe aus POM (Hostaform C9021 rot), Stückzahl: /Jahr 5 mm (Foto: Drosselscheibe, ELFO AG, Sachseln (CH)) Qualitätsmerkmale Innendurchmesser Höhe Außendurchmesser Gratbildung (attributiv) STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 15

16 Ergebnis Praxisbeispiel 1 Ergebnis der Zykluszeitoptimierung - Zykluszeit (erfahrener Einrichter): 13,0 s 10,7s, d. h. 2,3 s Einsparung (18%) - Alle Qualitätsvorgaben werden erreicht - Erzielte Einsparung: 2.200,- pro Jahr Zitat Hans-Ulrich Müller, Leiter Technik & Qualitätsmanagement, ELFO AG, Sachseln (CH): elfo AG produziert viele hochpräzise Kunststoffteile dieser Art. Die Investition in die Arbeitspunkt-Software zahlt sich somit bereits im ersten Jahr aus. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Bemusterer und Einrichter die Abhängigkeiten und Einflussgrössen beim Spritzgiessprozess besser erkennen, simulieren und gleich umsetzen können. STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 16

17 Praxisbeispiel 2 Einsatzbeispiel 2: - Techn. SG Bauteil PP kalkuliert mit - Schussgewicht 55,83 g - Ursprüngliche Zykluszeit 30,9 s auf 100 t- Maschine Bauteile pro Jahr, 6 Jahre Laufzeit vorher Zykluszeitoptimierung um 10 % (erfahrungsgemäßer Durchschnitt: Einsparung über Laufzeit: EUR nachher STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 17

18 Der strategische Nutzen: STASA QC - Arbeitspunktnavigator Kostensenkung Reduktion der Zykluszeit Steigerung der Energieeffizienz Reduktion der Ausschussquote Steigerung der Materialeffizienz Schneller mit der Serienfertigung beginnen Systematisierung der Einstellphase durch Design of Experiment (DoE). Damit werden unnötige Versuche vermieden Prozesssicherheit verbessern Geforderte Qualität kontinuierlich fertigen durch Berücksichtigung der Prozessstabilität bei der Optimierung Verbesserung des Prozesswissens durch die automatische Ermittlung der Einflüsse von Einstellgrößen auf die Qualität Abrufbares Prozesswissen durch eine transparente Dokumentation sämtlicher Ergebnisse STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 18

19 Was ist darüber hinaus mit STASA QC möglich? Online-Qualitätsprognose für alle Qualitätsmerkmale sämtlicher gefertigter Bauteile mittels STASA QC Online-Qualitätsnavigator STASA QC Online-Qualitätsnavigator automatische Auswahl und Ermittlung der relevanten Prozessparameters Prognose der Bauteile-Qualität Sensor-Daten Ausschussweiche Qualität innerhalb Toleranz-Intervall geforderte Qualität nicht gegeben STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 19

20 Fertigungsprotokoll STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 20

21 Zusätzliche Vorteile des STASA QC Online-Qualitätsnavigators Zusätzliche Vorteile der Online-Qualitätsprognose mit STASA QC Lückenloses Qualitätsprotokoll in der Fertigung 100%-ige Online-Prognose aller Qualitätsmerkmale durch die Berechnung der Qualitätsmerkmale (im Gebrauchszustand) über Prozesskenngrößen aus Sensordaten (z.b. Forminnendruck, Werkzeugtemperatur, etc.) zusätzliche Kosteneinsparpotenziale weniger Ausschuss durch frühzeitiges Erkennen von Prozessdriften Transparente Prozessüberwachung Automatische Ermittlung der relevanten Prozesskenngrößen durch statistische Analyse der Zusammenhänge zwischen Prozesskenngrößen und Qualität. Keine Festlegung von Toleranzbereichen der Prozesskenngrößen da direkte Überwachung der prognostizierten Qualitätsmerkmale STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 21

22 Referenzen Als innovative Softwarelösung wurde STASA QC von der MFG-Stiftung Baden-Württemberg mit dem do it Software-Award ausgezeichnet Kleine Auswahl von Firmen die STASA QC einsetzen: Robert Bosch GmbH Walter Söhner GmbH & Co. KG Ditter Plastic GmbH & Co. KG (Projektpartner REMIS ) Norddeutsche Seekabelwerke GmbH Firmengruppe Simon Huber+Suhner AG (CH) Elfo AG (CH) STASA QC Ihr Qualitätsnavigator Seite 22