Automatisierung der Online-Qualitätsüberwachung beim Kunststoffspritzgießen

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Der umfassende Einsatz der Online-Qualitätsüberwachung, der auf gemessenen Prozessgrößen und empirischen Modellen basiert, erfordert die vollständige Automatisierung aller Schritte. Der Einsatz neuronaler Netzwerke anstelle klassischer statistischer Methoden vereinfacht die Modellbildung für verschiedene Qualitätsmerkmale und erhöht die Modellgenauigkeit. Dabei müssen Störeinflüsse, wie Chargenschwankungen, sowie der Versuchsaufwand für die Modellbildung berücksichtigt werden. Die Vereinfachung der Online-Qualitätsüberwachung führt zur Entwicklung eines Konditionier-Algorithmus, der aus quasikontinuierlichen Daten zeitdiskrete Qualitätsmerkmale berechnet, wodurch manuelle Berechnungen entfallen. Für die Planung der erforderlichen Versuche ist umfangreiches Prozesswissen nötig. Fuzzy-Logik wird eingesetzt, um dieses Wissen zu modellieren und dem Anwender zugänglich zu machen. Durch Neuro-Fuzzy-Systeme entstehen lernfähige Systeme. Die Entwicklung eines Qualitätssicherungskonzepts, das alle beschriebenen Komponenten integriert, automatisierte Versuche durchführt, Daten archiviert und auswertet sowie autonom reagiert, wird den flächendeckenden industriellen Einsatz ermöglichen.