Sigma Engineering: Prozessoptimierung für das Spritzgießen weiterentwickelt

Für eine LSR-Anwendung sind alle möglichen Kombinationen von Prozesseinstellungen und Material sowie deren Einfluss auf den Vernetzungsgrad des Bauteils dargestellt - (Bild: Sigma Engineering).

Zur Fakuma 2017 hat Sigma Engineering neue Funktionen für die automatische Optimierung im Rahmen der Simulation von Spritzgießprozessen angekündigt. Zusammen mit der ebenfalls neuen virtuellen DoE ist die Autonomous Optimization eine Weiterentwicklung der Sigmasoft Virtual Molding Technologie.

Der konventionelle Lösungsansatz von Trial-and-Error oder die Entscheidungsfindung rein basierend auf der Erfahrung Einzelner reichen nicht länger aus, um sowohl die Anforderungen an die Bauteilqualität als auch die Entwicklungstermine einzuhalten. Der Platz für Fehler schwindet zusehends. Spritzgießer müssen Bauteile, Werkzeuge und Prozesse so effizient und so schnell wie möglich auslegen. Mit der Autonomous Optimization Technologie können laut Unternehmensangaben Verarbeiter ein bestimmtes Ergebnis einfordern, genauso wie sie es auch von Mitarbeitern in der Produktion tun würden. Sigmasoft finde dann automatisch den besten Prozess, um dieses Ergebnis zu erreichen.

Typischerweise werden beispielsweise bei eng tolerierten Baugruppen Bauteile und Werkzeuge basierend auf vorhergehenden Erfahrungen designt, das Werkzeug gebaut und abschließend in Maschinenversuchen versucht, die geforderten Maße zu treffen. Die Zeit, das Prozessfenster an der Maschine zu finden, ist deshalb üblicherweise kurz und der Druck hoch. Im besten Fall werden schließlich Teile in der gewünschten Qualität produziert, der Prozess ist jedoch oft weder hinsichtlich Ressourcen wie dem Energieverbrauch noch der Zykluszeit optimiert.

Für die LSR Anwendung wurde das optimale Prozessfenster für ein spezielles Material und einen minimal zu erreichenden Vernetzungsgrad festgelegt - (Bild: Sigma Engineering).

Doch das Bild wandelt sich: Schon während der Auslegung von Bauteil und Werkzeug können alle Modifikationen an einer virtuellen Spritzgießmaschine getestet werden. Und dank Autonomous Optimization könne diese virtuelle Spritzgießmaschine selbstständig eine Lösung für eine Fragestellung finden. So sei es beispielsweise möglich, einen minimalen Bauteilverzug zu fordern und die Maschine wähle selbstständig die richtigen Einstellungen. Die Technologie werde nicht nur die Art und Weise verändern, wie neue Prozesse eingerichtet werden, sondern auch, wie Werkzeuge ausgelegt werden.

Weitere Informationen: www.sigmasoft.de

Fakuma 2017, Friedrichshafen, 17.-21.10.2017, Halle A5, Stand 5105

Sigma Engineering GmbH, Aachen

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