Blaues Gerät von der Hinterseite mit vielen Anschlüssen und weißer Beschriftung.

Das Edge Device wird direkt an der Spritzgießmaschine platziert. (Bild: Sensxpert)

Die globale Pumpenherstellungsindustrie ist in den letzten Jahren allmählich gewachsen. Die steigende Nachfrage aus den Bereichen Energie, Öl und Gas, Wasser und Chemie hat die Entwicklung effizienterer Pumpen und Systeme vorangetrieben, die verschiedene Stoffe wie Schlämme, Flüssigkeiten und Gase zuverlässig fördern können. Im Jahr 2021 wurde der Markt für industrielle Pumpen auf etwa 70 Mrd. US-Dollar geschätzt, er soll bis 2025 auf 90 Mrd. US-Dollar steigen.
Pumpen, insbesondere industrielle Pumpen, finden Anwendungen in verschiedenen Branchen: Wasser- und Abwasserwirtschaft, Chemie, Umwelt und Energie, Batterie, Öl und Gas, Lebensmittel und Getränke, Energieerzeugung und Bauwesen, um nur einige zu nennen. Aufgrund der hohen Nachfrage nach effizienten und robusten Pumpen müssen Hersteller sicherstellen, dass ihre Produktionsprozesse optimiert und konkurrenzfähig sind. Bei ihren Bemühungen, die Produktivitätsniveaus zu verbessern und den Anforderungen gerecht zu werden, können Hersteller auf mehrere Herausforderungen stoßen, die das Erreichen der Ziele erschweren. Hierzu gehören beispielsweise lange Zykluszeiten, um eine ausreichende Aushärtung oder Vulkanisation von Teilen sicherzustellen. Hierfür sind ­außerdem der Energie- sowie der Zeitaufwand beträchtlich.
Mit Anwendungen in den oben genannten Branchen fertigt und vertreibt Netzsch Pumps & Systems seit über 70 Jahren eine breite Palette von Pumpenlösungen. Von Mehrspindelpumpen bis hin zu Drehkolbenpumpen bietet das Unternehmen eine Vielzahl von Lösungen für jeden Anwendungsbereich.
Im vorliegenden Fall arbeitete der Pumpenhersteller mit Sensxpert zusammen, um Optimierungsmöglich­keiten in einem ihrer Elastomerver­arbeitungsprozesse zu ermitteln und umzusetzen. Der spezifische Pumpenherstellungsprozess, der untersucht wurde, war der der Nemo-Exzenterschneckenpumpen.

Deshalb ist es schwierig den Vulkanisierungsgrad zu ermitteln

Während der Produktion wurden Sicherheitsmargen eingeführt, um einen gewünschten Vulkanisierungsgrad von 90 % zu erreichen, indem die Zykluszeit verlängert wurde. Diese Sicherheitsmargen gewährleisten eine ausreichende Vulkanisierung und stellen sicher, dass das Teil während seiner gesamten Lebensdauer zuverlässig funktioniert.
Der Vulkanisierungsgrad bezieht sich auf die Anzahl der Querverbindungen, die sich zwischen den Molekülen im Gummimaterial gebildet haben, im Verhältnis zu den möglichen Querverbindungen, die entstehen könnten.
Die Messung des Vulkanisierungsgrades ist keine einfache Aufgabe, insbesondere in der Produktion. Heutzu­tage werden mechanische Gummiprozess-Analysatoren – die großen Rheometern ähneln – verwendet, um den Vulkanisierungsgrad über das Drehmoment zu berechnen, das während der Aushärtung zunimmt. Zusätzliche Messungen werden durch Dynamische Differenzkalorimeter (DSC) durchgeführt, welche ein Standardinstrument zur Bestimmung der Reaktionswärmeenthalpie ist, sowie zur Berechnung der Aushärtung. Da Gummi ein stark gefülltes Polymer ist, sind DSC-Ergebnisse oft nicht reproduzierbar und signifikant im Vergleich zur Untersuchung von reinen Polymeren.

So wurde die Zykluszeitreduktion möglich

Mit dem Hauptziel, die Zykluszeiten zu verkürzen, wurde die Lösung Sensxpert Digital Mold in den Produktionsprozess des Gummistators integriert. Neben dem Reduzieren der Zykluszeiten bietet Sensxpert eine Lösung, die Einblicke in das Materialverhalten direkt im Produktionswerkzeug ermöglicht und Prozessergebnisse prognostiziert. Mit einer Kombination aus fortschrittlicher Messtechnik und Materialwissenschaft sowie künstlicher Intelligenz kann diese Lösung den Einfluss interner und externer Produktionsbedingungen auf die endgültige Bauteilqualität und -leistung präzise vorhersagen.
Vier Komponenten – spezielle Materialcharakterisierungssensoren, ein Edge-Gerät, eine Benutzeroberfläche und ein digitaler Cloud-Service – sind dafür nötig und werden in die Produktionsprozesse integriert.
Mit dem dielektrischen Messsystem messen und verfolgen die Sensoren das Verhalten des Materials während des Produktionsprozesses. Von Duroplasten und Thermoplasten bis hin zu Elastomeren und faserverstärkten Polymeren können diese Sensoren eine breite ­Palette von Materialien messen. Alle Sensordaten werden an das angeschlossene Edge-Gerät übertragen, das alle eingehenden Daten scannt, mit Hilfe von maschinellem Lernen Muster erkennt und Ergebnisse in jedem Produktionszyklus prognostiziert.
Die Benutzeroberfläche oder Web-App visualisiert die Daten und dient als Echtzeitüberwachungsanzeige für Prozessoperatoren. Schließlich sammelt der zugehörige Cloud-Service alle historischen Prozessdaten und ist ein wichtiges digitales Werkzeug im Gesamtpaket. Mit Hilfe der Cloud können Hersteller die erfassten Daten über mehrere Produktionsstandorte hinweg vergleichen und so alle Optimierungsmöglichkeiten finden. Zunächst untersuchten Werkzeugexperten die Statorbauteile und wiesen auf die Stellen hin, an denen die Wanddicke am höchsten war. Das thermische Verhalten eines Abschnitts mit höherer Wanddicke ist komplexer als bei Abschnitten mit geringerer Wand­dicke, was den ersteren zum geeignetsten Ort für die Positionierung eines Sensors und zur Messung macht.
Anschließend umfasste der Produktionsprozess, der im Mittelpunkt dieses Falles stand, die Instrumentierung jeder Formhöhle mit einem Materialcharakterisierungssensor. Aufgrund der Posi­tionierung der Höhlen wurden die Sensorkabel angepasst, um eine ausreichende Reichweite zu gewährleisten.

Balkendiagramm mit fünf blauen Balken mit Zahlen-Beschriftung.
Durch das Bestimmen des Vernetzungsgrades im Prozess kann Zykluszeit reduziert werden, da der Angstfaktor entfällt. (Bild: Sensxpert,)

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Wie der Vulkanisierungsgrad validiert wurde

Schließlich konnten mit dem außerhalb, aber in der Nähe der Spritzgießmaschine platzierten Edge-Gerät die Messungen durchgeführt werden.
Basierend auf den anfänglichen Daten, die über die Sensoren und das Edge-Gerät gesammelt wurden, erstellten die Datenwissenschaftler ein maschinelles Lernmodell. Mit dem ersten ML-Modell führten der Pumpenhersteller und die Datenwissenschaftler eine Validierung des Modells vor Ort durch. Anweisungen wurden gegeben, um den Spritzgießzyklus manuell zu stoppen, sobald das Modell vorhersagte, dass ein bestimmter Grad der Vulkanisation erreicht war. Anschließend wurden Probemuster getestet, um die Vorhersagefähigkeiten des Modells zu validieren. Der Validierungsschritt ermöglichte die weitere Entwicklung des ML-Modells.
Nach der Validierung wurde ein Stoppauslöser in den Prozess eingeführt. Dies stellt sicher, dass, sobald ein Zyklus gemäß dem Vorhersagemodell den gewünschten Vulkanisationsgrad erreicht hat, das Edge-Gerät einen Trigger sendet, um die Maschine und den Spritzgießzyklus automatisch anzuhalten.

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Diese Einsparungen werden erzielt

Alles in allem führte die Zusammenarbeit zwischen den beiden Unternehmen zu mehreren erfolgreichen Ergebnissen. Das Histogramm (Bild 1) veranschaulicht das potenzielle Zeitersparnispotenzial während der Vulkanisation. Das Histogramm zeigt, wie die Integration der Software im Durchschnitt ein Einsparpotenzial von 23 % der Vulkanisa­tionszeit bietet, wobei die minimalen und maximalen potenziellen Einsparungen bei extremen Zyklen bei 14 beziehungsweise 32 % liegen.
„Während der Aushärtezeit ist die Maschine geschlossen, und niemand weiß, was auf molekularer Ebene passiert. Daher ist der Prozess wie eine Black Box. Typischerweise wird eine feste Heizzeit für ein Teil festgelegt, um den geforderten Aushärtegrad zu erreichen, der dem Teil seine optimalen mechanischen Eigenschaften verleihen sollte. Es gibt jedoch verschiedene Einflüsse auf das Material, wie Variationen in den Chargen, Formtemperaturen und Umgebung. Um mit diesen Einflüssen umzugehen, wird die Heizzeit vorsorglich verlängert. Dies ist der sogenannte Angstfaktor. Mit Hilfe von Sensxpert können wir nun sehen, was im Material passiert, wenn die Form geschlossen ist. Die Lösung misst den Aushärtegrad, sagt den Prozess anhand der gesammelten Daten voraus und stoppt die Heizung genau dann, wenn die optimalen mechanischen Eigenschaften erreicht sind. Somit ermöglicht die Software, komplexe Teile in sehr hoher Qualität herzustellen und Maschinenzeit zu sparen, was zu niedrigeren Produktionskosten und höherer Produktivität führt“, berichtet Frank Götz, Prozessingenieur bei Netzsch Pumps & Systems.
Die Sensxpert-Lösung spart Netzsch Pumps & Systems voraussichtlich rund 15 % der Produktionszykluszeit für ihre Gummistatorproduktion ein. Daher werden durch die kürzere Herstellungszeit dieser Teile zusätzliche Vorteile erzielt, wie geringere Energieausgaben und mehr Zeitersparnis für das Personal.
Unternehmen, die das System einsetzen, können darüberhinaus einen digitalen Faden pro produziertem Teil erhalten, langfristige Trends und Abweichungen in den Daten beobachten und Optimierungsmöglichkeiten im Prozess durch den Digital Cloud Service identifizieren.

Fakuma: Halle/Stand B5/5412


Quellen

  • Krishnamurthy, H., Santhanam, N., Varanasi, S., & Zhao, Z. (2021, September 14). Creating value in the specialty-pumps market. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/industries/industrials-and-electronics/our-insights/creating-value-in-the-specialty-pumps-market, abgerufen am 29.08.2024.
  • Nemo progressing cavity pumps – Netzsch pumps & systems. Pumps & Systems Individually Tailored to Your Requirements. (2023, October 18). https://pumps-systems.netzsch.com/en/products-and-accessories/nemo-progressing-cavity-pumps, abgerufen am 29.08.2024.

Quelle: Sensxpert

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