Elastomerverarbeitung

Die Verarbeitung von Elastomeren ist hochkomplex, da Temperatur, Druck und Materialeigenschaften dynamisch variieren. Kleinste Abweichungen können dazu führen, dass Teile unzureichend vernetzt oder fehlerhaft sind. Herkömmliche Qualitätskontrollen basieren oft auf Stichprobenanalysen, sodass Fehler erst spät im Herstellungsprozess erkannt werden. Echtzeit-Daten helfen, diese Variabilität besser zu verstehen und proaktiv gegenzusteuern.

Ineffiziente Zykluszeiten

Zykluszeiten werden häufig konservativ ausgelegt, um eine vollständige Vulkanisation sicherzustellen. Dies führt jedoch oft zu unnötig langen Produktionszeiten und erhöhtem Energieverbrauch. Durch den Einsatz intelligenter Prozesskontrollen können Zykluszeiten in Echtzeit an den tatsächlichen Vernetzungsgrad des Materials angepasst werden, wodurch sich Einsparpotenziale realisieren lassen.

Hohe Ausschussquoten

Defekte Bauteile, verursacht durch ungleichmässige Füllung des Werkzeugs oder lokale Über- bzw. Untervulkanisation, führen zu unnötigem Materialverbrauch und Nachbearbeitungskosten. Methoden zur Fehlerfrüherkennung, die auf Echtzeit-Analysen basieren, helfen, Ausschuss zu reduzieren und den Materialeinsatz zu optimieren.

Fortschrittliche Prozesskontrolle

Innovative Technologien ermöglichen eine kontinuierliche Überwachung der Materialeigenschaften während des Produktionsprozesses. So können beispielsweise dielektrische Sensoren in Formwerkzeuge integriert werden, um Änderungen der Materialviskosität zu erfassen. Diese Daten bieten wertvolle Einblicke in den Vulkanisationsprozess und erlauben eine gezielte Anpassung der Prozessparameter.

Ein Beispiel für eine solche Technologie ist Sensxpert Insight, das Echtzeit-Sensordaten mit KI-gestützter Analyse kombiniert. Dadurch können Hersteller den Vernetzungsgrad (Degree of Vulcanization, DoV) exakt bestimmen und Zykluszeiten sowie Materialfluss präziser steuern. Dies reduziert den Energieverbrauch und trägt zur Nachhaltigkeit in der Produktion bei.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) spielt eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Prozesskontrolle. Durch die Analyse grosser Datenmengen lassen sich Muster und Korrelationen erkennen, die mit herkömmlichen Methoden oft unentdeckt bleiben. KI-gestützte Algorithmen können beispielsweise Vorhersagen zur optimalen Vulkanisationszeit treffen und Anpassungen in Echtzeit vorschlagen.

Praxisbeispiele

Ein führender Hersteller von Pumpenkomponenten suchte nach einer Möglichkeit, die Produktionszeit für Gummistatoren zu reduzieren. Die Herausforderung bestand darin, die Zykluszeit zu optimieren, ohne die Qualität der Bauteile zu gefährden.

Durch den Einsatz von Echtzeit-Überwachungstechnologien konnte die Produktion präziser gesteuert werden. Die Zykluszeit wurde dynamisch an den tatsächlichen Vernetzungsgrad angepasst, was zu einer durchschnittlichen Einsparung von 23 % führte. Dies reduzierte nicht nur die Produktionskosten, sondern senkte auch den Energieverbrauch erheblich.

Ein weiteres Beispiel aus der Praxis zeigt, wie fortschrittliche Prozesskontrolle zur Reduzierung von Produktionsfehlern beiträgt. Ein Hersteller, der Hochspannungsleiter mit EPDM-Kautschuk umspritzt, hatte wiederholt Probleme mit unvollständigen Füllungen und fehlerhaften Isolationseigenschaften.

Durch die Implementierung von Echtzeit-Sensorik und KI-gestützter Analyse konnte der Materialfluss besser überwacht und optimiert werden. Dadurch sanken die Ausschussquoten signifikant, und die Produktqualität wurde langfristig verbessert.

Zukunftsperspektiven

Die Integration von Echtzeit-Daten und maschinellem Lernen wird die Elastomerindustrie nachhaltig verändern. Durch die Möglichkeit, Prozesse dynamisch anzupassen und Fehlerquellen frühzeitig zu erkennen, können Hersteller effizienter und nachhaltiger produzieren.

Wesentliche Vorteile dieser Technologien sind:

• Reduzierte Fehlerquote durch frühzeitige Identifikation von Prozessabweichungen
• Optimierte Zykluszeiten für geringeren Energieverbrauch
• Weniger Ausschuss durch präzisere Prozesssteuerung
• Höhere Nachhaltigkeit durch ressourcenschonende Fertigung

Für Hersteller von Elastomerbauteilen ist es entscheidend, sich frühzeitig mit den Möglichkeiten der digitalen Prozessüberwachung auseinanderzusetzen. Die Kombination aus Echtzeit-Sensorik und maschinellem Lernen bietet enormes Potenzial zur Steigerung der Effizienz und Qualität – und wird langfristig den Wettbewerbsvorteil sichern.