Prozessüberwachung und -optimierung in der ...

2 Stand der Technik 23
Basis statistischer Prozessmodelle entwickelt. Statistische Prozessmodelle stellen rein ma-
thematische Beschreibungen zwischen den Qualitätsmerkmalen und den Einflussgrößen des
Prozesses dar, die im allgemeinen mit Hilfe statistischer Versuchsplanungen ermittelt werden
[Sche86]. Sie bieten eine Reihe von Vorteilen [Meie97, Ryzk96, Ryzk99, Habe00].:
• Die genaue Kenntnis der physikalischen Zusammenhänge zwischen Qualität und Her-
stellungsbedingungen ist nicht erforderlich. Der Herstellungsprozess wird gewisser-
maßen als “Black-Box” betrachtet. Häufig wird durch diese Betrachtungsweise über-
haupt erst eine Modellbildung möglich.
• Es werden auch unbekannte Störgrößen und Wirkungszusammenhänge durch eine
entsprechende Bildung von Kenngrößen aus den Prozessparameter miterfasst.
• Es ist möglich, Modellzusammenhänge für optisch beurteilte, attributive Qualitätskri-
terien, wie z.B. die Art und Ausprägung von Oberflächenfehlern auf einem Extrudat
oder Bauteil aufzustellen.
• Statistische Prozessmodelle ermöglichen bei hinreichender Genauigkeit den Aufbau
einer Qualitätsregelung [Habe00].
Qualitätssicherungskonzepte auf der Basis statistisch ermittelter Prozessmodelle wurden
bereits für einige Mischungen für die Vorhersage der Eigenschaften der auf Innenmischer
hergestellten Elastomermischungen mit entwickelt [Meie97, Ryzk96, Kemm95, Habe98].
2.5.1.2 Spritzgießen
Die Qualitätsüberwachung beim Elastomerspritzgießen ist ähnlich wie bei anderen Verarbei-
tungsprozessen mit Methoden realisierbar, die es erlauben, die Bedingungen während des
Herstellungsprozesses mit den Qualitätsmerkmalen des Formteiles so zu verknüpfen, dass
eine Aussage über die Produktqualität möglich ist. Die Informationen, die hierbei gewonnen
werden, können dazu genutzt werden, eine Qualitätsweiche zu steuern, den Fertigungsprozess
zu überwachen und im Hinblick auf ausgewählte Qualitätsmerkmale zu optimieren.
Für die Bildung dieser Qualitätsmodelle wurden beim SG, ähnlich wie beim Mischen, zwei
Methoden verwendet, nämlich die Bildung physikalischer und die Aufstellung statistischer
Prozessmodelle. Für die Bildung physikalischer Modelle ist die genaue Kenntnis der Zusam-