Echtzeitüberwachung und KI-Analytik ermöglichen die Qualität zu verbessern und die Produktion zu rationalisieren. Im Artikel erfahren Sie, wie Elastomerverarbeiter mit der Lösung von Sensxpert messbare Ergebnisse erzielen.
Mit künstlicher Intelligenz kann die Qualität von Elastomeren im Werkzeug beeinflusst werden.
(Bild: Pamir – stock.adobe.com)
Defekte und Ineffizienz sind nach wie vor zwei der größten Herausforderungen in der Elastomerverarbeitung. Von nicht vollständig gefüllten Kavitäten und fehlgeschlagenen elektrischen Isolationstests bis hin zu verlängerten Zykluszeiten, die Ressourcen und Budgets belasten, müssen Verarbeiter konkurrierende Prioritäten berücksichtigen. Herkömmliche Methoden der Prozesskontrolle, die sich auf Annahmen oder Nachkontrollen stützen, können mit den Anforderungen der modernen Produktion oft nicht mithalten.
Technologien unterstützen die Branche, indem sie diese Herausforderungen direkt angehen. Durch die Kombination von Echtzeitüberwachung, künstlicher Intelligenz und dielektrischer Analyse bieten Digital-Mould-Lösungen wie Sensxpert Herstellern die Kontrolle über ihre Prozesse. Die Werkzeuge ermöglichen die doppelte Herausforderung – Defekte und Ineffizienz – anzugehen.
Diese Wissenschaft steckt hinter der Prozesskontrolle
Die Wissenschaft der Elastomerteilefertigung hängt vom Verständnis und der Kontrolle des komplexen Materialverhaltens während der Verarbeitung ab. Das Herzstück der digitalen Prozesssteuerungstechnologie sind die dielektrischen Sensoren im Werkzeug, die ein elektromagnetisches Feld nutzen, um das Materialverhalten in Echtzeit zu überwachen. Sind diese Sensoren aktiv, so senden sie ein elektromagnetisches Feld in das Elastomermaterial und interagieren mit dessen Ionen und Dipolen. Deren Bewegung und Ausrichtung bestimmen die dielektrischen Eigenschaften des Materials, die durch Druck, Temperatur und chemische Veränderungen während der Vulkanisation beeinflusst werden.
Wenn das Material in die Form eingespritzt wird und die Vulkanisation beginnt, messen die Sensoren die Ionenviskosität, einen Parameter, der von der Impedanz des Materials abgeleitet wird und eng mit der Ionenmobilität zusammenhängt. Diese Viskosität spiegelt wider, wie leicht sich Ladungsträger im Material bewegen, und liefert wichtige Erkenntnisse über das Fließverhalten und den Vernetzungsverlauf des Materials. Aus diesen Daten leitet das System den Vulkanisationsgrad (DOV) ab, der ein Indikator dafür ist, wie weit die chemische Vernetzungsreaktion, die die Elastizität, Haltbarkeit und mechanischen Eigenschaften des Elastomers bestimmt, fortgeschritten ist.
Die Digital-Mold-Lösung ermöglicht auch von Volumenbauteilen die Produktionszeit zu optimieren.
(Bild: Netzsch)
Durch das Sammeln und Analysieren dieser Daten liefert die Digital-Mould-Lösung präzise Erkenntnisse über das Materialverhalten während der gesamten Produktion. In der Anfangsphase erkennen die Sensoren ungleichmäßiges Fließen oder ein unvollständiges Füllen der Kavitäten und verhindern so deren Unterfüllung. Mit fortschreitender Vulkanisation überwachen sie die DOV über die gesamte Materialdicke, um ein gleichmäßiges Vernetzen sicherzustellen und unter- oder übervulkanisierte Abschnitte, die die Leistung beeinträchtigen oder Energie verschwenden könnten, zu vermeiden.
Diese nahtlose Integration von elektromagnetischer Sensorik und fortschrittlicher Analytik ermöglicht der Sensxpert-Technologie eine hohe Präzision beim Überwachen und Steuern von Elastomer-Verarbeitungsprozessen. Die folgenden Fallstudien veranschaulichen, wie diese Fähigkeiten zu messbaren Verbesserungen bei Qualität und Effizienz führen.
Netzsch Pumps & Systems wollte seinen Produktionsprozess für Gummistatoren optimieren, um den wachsenden Marktanforderungen gerecht zu werden. Um eine ausreichende Vulkanisation dieser Gummiprodukte zu gewährleisten, war deren Zykluszeit konservativ ausgelegt worden.Durch die Zusammenarbeit mit Sensxpert konnte der Gummiverarbeiter eine Echtzeit-Materialüberwachung in die Produktion integrieren. Mittels Datenanalyse passte das System die Zykluszeiten dynamisch an und hielt den gewünschten Vulkanisationsgrad von 90 % aufrecht.
Erzielte Zykluszeiteinsparungen
(Bild: Netzsch)
Erzielte Ergebnisse:· Reduzierung der Zykluszeit: Die durchschnittliche Verkürzung beträgt 23 %, produktabhängig liegt das Einsparungspotential zwischen 14 und 32 %.· Energieeffizienz:Durch die kürzeren Zyklen werden Energieverbrauch und Betriebskosten verringert.· Gewinn an Nachhaltigkeit: Die optimierten Prozesse reduzieren den Abfall und verbessern die Gesamteffizienz.Dieser Fall zeigt, wie Prozesssteuerung Gummiverarbeitern helfen kann, die Produktion zu rationalisieren und gleichzeitig die Produktqualität zu erhalten.
Stand: 16.12.2025
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Behandlung von Defekten beim EPDM-Umspritzen
Ein Hersteller, der sich auf das Umspritzen von Hochspannungsleitern mit Ethylen-Propylen-Dien-Monomer (EPDM)-Kautschuk spezialisiert hat, hatte immer wieder mit Defekten zu kämpfen, darunter zu geringe Kavitätsfüllung und ungenügende Durchschlagstests. Diese Probleme beeinträchtigen die Produktqualität und erfordern aufgrund der Komplexität des Prozesses einen erheblichen Aufwand für den Hersteller, um sie zu diagnostizieren und zu beheben. Um diese Probleme zu lösen, integrierte der Hersteller die Sensexpert-Technologie in seinen Gummispritzgießprozess. Das System ermöglicht die Echtzeitüberwachung des Materialverhaltens und deckt Anomalien beim Fließen und Aushärten auf. Qualitätsprobleme werden nun bereits während der Fertigung eliminiert und nicht erst in der Endprüfung der Hochspannungsleiter. Die Analysen ermöglichten außerdem vertauschte Datensätze zu glätten, wodurch verwertbare Erkenntnisse für die Fehlerbehebung vorliegen. Außerdem zeigt die Echtzeit-Überwachung Potential für Prozessverbesserungen auf, verringert die Abhängigkeit von Trial-and-Error-Methoden und erhöht das Prozessverständnis. Fehler werden nun proaktiv behoben und eine gleichbleibende Produktqualität erzielt.
Der Einfluss fortschrittlicher Prozesskontrolle
Das Messsystem im Einsatz an der Maschine.
(Bild: Netzsch)
Die obigen Fallstudien zeigen, dass durch die Kombination von Echtzeit-Materialüberwachung, KI-gesteuerter Analytik und dynamischen Prozessanpassungen die Herausforderungen in der Elastomerverarbeitung besser bewältigt werden können. Ermöglicht wird durch das System die Fehlerreduzierung durch Echtzeiteinblicke, indem die Identifizierung und Lösung von Problemen wie unvollständiger Formfüllung und ungleichmäßiger Vernetzung erfolgt. Eine Prozessoptimierung durch dynamische Anpassung der Zyklen auf der Grundlage von Echtzeitdaten reduziert Abfall, rationalisiert die Produktion und verringert den Energieverbrauch.
Der Einsatz dieser Tools verbessert nicht nur die Betriebskennzahlen, sondern verändert den Ansatz in der Fertigung grundlegend und ermöglicht ein Maß an Transparenz und Präzision, das zuvor unerreichbar war. Mit der Fähigkeit, Ergebnisse vorhersagen und dynamisch anpassen zu können, reagieren Hersteller nicht mehr auf Probleme, nachdem sie aufgetreten sind, sondern sorgen proaktiv für verbesserte Qualität und Leistung während des gesamten Prozesses. Dies ist wichtig in einem Markt, in dem Nachhaltigkeit, Kosteneffizienz und Produktzuverlässigkeit nicht mehr verhandelbar sind.