Prozessüberwachung und -optimierung in der ...
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1 E<strong>in</strong>leitung <strong>und</strong> Zielsetzung 7<br />
auswahl unter Berücksichtigung <strong>der</strong> prozess- <strong>und</strong> produktrelevanten Zusammenhänge würde<br />
den bisher unerheblichen Prüfungsaufwand deutlich reduzieren.<br />
E<strong>in</strong> weiteres Ziel ist die Entwicklung <strong>und</strong> praktische Umsetzung von Modellen zur Onl<strong>in</strong>e-<br />
Prognose <strong>der</strong> Mischungseigenschaften für die Mischungsherstellung im Innenmischer mit<br />
Hilfe von künstlichen Neuronalen Netzwerken <strong>und</strong> <strong>der</strong> Regressionsanalyse. Weiterh<strong>in</strong> werden<br />
Methoden <strong>und</strong> Vorgehensweisen bei <strong>der</strong> Prozessmodellierung für e<strong>in</strong>e Umsetzung <strong>in</strong> die<br />
<strong>in</strong>dustrielle Praxis entwickelt bzw. untersucht.<br />
Der E<strong>in</strong>satz von Neuronalen Netzwerken neben <strong>der</strong> Regressionsanalyse als Modellierungs-<br />
methode, soll hier die Möglichkeit geben, die unzähligen nichtl<strong>in</strong>earen Zusammenhänge<br />
zwischen Prozessparameterän<strong>der</strong>ungen, den Störgrößen <strong>und</strong> den Mischungseigenschaften im<br />
Mischprozess im Innenmischer aufzuzeigen <strong>und</strong> zu beschreiben. Das zu verwendende „Black-<br />
Box-Verfahren“ soll erlauben, die Mischungseigenschaften direkt aus den tatsächlichen Pro-<br />
zessparametern onl<strong>in</strong>e zu ermitteln. Da <strong>in</strong> <strong>der</strong> technischen Praxis meistens mehrere Messun-<br />
gen <strong>der</strong> Mischungseigenschaften für e<strong>in</strong>e Chargenfreigabe notwendig s<strong>in</strong>d, soll die Möglich-<br />
keit erörtert werden, mehrere Zielgrößen (Mischungseigenschaften) vorherzusagen.<br />
Hier sollen <strong>in</strong>sbeson<strong>der</strong>e Mischungen mit unterschiedlichen Kautschuk- <strong>und</strong> Füllstoffarten<br />
(Ruß, Silica) auf ihre Modellierbarkeit h<strong>in</strong> untersucht werden. Zum an<strong>der</strong>en werden unter-<br />
schiedliche Mischungsbeurteilungsmethoden (<strong>in</strong>sbeson<strong>der</strong>e neuere Verfahren zur Charakteri-<br />
sierung von viskosen bzw. elastischen Mischungseigenschaften) bei <strong>der</strong> Bildung von Vorher-<br />
sagemodellen berücksichtigt.<br />
Um die vorgegebenen Ziele zu erreichen, sowie die Notwendigkeit <strong>der</strong> Forschung <strong>in</strong> den<br />
angesprochen Bereichen deutlich zu machen, werden im Folgenden die bisher <strong>in</strong> <strong>der</strong> Elasto-<br />
merverarbeitung angewendeten Qualitätssicherungswerkzeuge sowie e<strong>in</strong>ige Mischungscha-<br />
rakterisierungsmethoden vorgestellt <strong>und</strong> kritisch betrachtet. Aus den daraus resultierenden<br />
e<strong>in</strong>igen Defiziten werden <strong>in</strong> Kapitel 3 „Lösungsweg “ die im Rahmen dieser Arbeit ausgear-<br />
beitete neue Methoden <strong>und</strong> Lösungen angesprochener Qualitätsaspekte <strong>in</strong> <strong>der</strong> Kautschukauf-<br />
bereitung <strong>und</strong> -weiterverarbeitung abgeleitet <strong>und</strong> vorgestellt.