Automatisierung der Online-Qualitätsüberwachung beim Kunststoffspritzgießen

Der flächendeckende Einsatz der Online-Qualitätsüberwachung auf der Basis von gemessenen Prozeßgrößen und empirischen Modellen, die die automatische 100%-Überwachung und -dokumentation der gefertigten Formteilqualität ermöglicht, kann nur erreicht werden, wenn alle Schritte des Einsatzes dieses Verfahrens automatisiert werden. Die Substitution von Methoden der klassischen Statistik durch neuronale Netzwerke bietet neben einer Vereinfachung der Modellbildung für unterschiedliche Erscheinungsformen von Qualitätsmerkmalen ein hohes Potential zur Steigerung der Modellgenauigkeiten. Allerdings müssen auch beim Einsatz dieser Verfahren die Auswirkungen von Störeinflüssen, z. B. Chargenschwankungen, die während der Produktion auftreten, ebenso berücksichtigt werden, wie der für die Modellbildung erforderliche Versuchsaufwand. Die konsequente Vereinfachung der Online-Qualitätsüberwachung führt zur Entwicklung des Konditionier-Algorithmus, der in der Lage ist, aus quasikontinuierlichen Daten, z. B. Prozeßsignalverläufen, zeitdiskrete Werte wie Qualitätsmerkmale direkt zu berechnen. Eine aufwendige manuelle Definition und Berechnung von Kennzahlen aus Signalverläufen entfällt. Auch zur Planung von Versuchen, auf deren Basis die Modelle gebildet werden, ist ein erhebliches Maß an Prozeßwissen erforderlich. Fuzzy-Logik wird eingesetzt, um bekanntes Prozeßwissen zu modellieren und dem Anwender in einfacher Form bereitzustellen. Durch den Einsatz von Neuro-Fuzzy-Systemen werden lernfähige Systeme aufgebaut. Die Entwicklung eines formteilbezogenen Qualitätssicherungskonzepts, das die Integration aller beschriebenen Komponenten umfaßt, das Versuche automatisch durchführt und vor und während der Produktion anfallende Daten archiviert, auswertet, das autonom reagiert und das System in übergeordnete Strukturen einbettet, wird den industriellen Einsatz flächendeckend ermöglichen.