Statt über Versuch und Irrtum – und mit viel Ausschuss – zum optimalen Metallpulverspritzgussteil zu kommen, könnte man auch ein neuronales Netz zu Hilfe nehmen. Das bringt den Prozess gleich auf den Punkt und könnte sogar die Qualitätssicherung übernehmen.
Ob Brillenscharniere, chirurgische Instrumente oder Elemente für Herzklappenprothesen – Bauteile aus Metall können winzig sein. Seit einigen Jahren setzen Hersteller solcher komplexer geometrischer Bauteile auch im Medizintechnikbereich auf den Metallpulverspritzguss (Metal Injection Moulding, MIM). Doch viele Defekte, die während der Produktion auftreten, kann man erst nach dem Sintern am fertigen Bauteil erkennen, also am Ende der Prozesskette. Für eine Nachbesserung oder Reparatur ist es dann meist zu spät.
Forscher vom Bremer Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung IFAM streben jetzt die Null-Fehler-Produktion an. Die Idee dahinter: Ein System soll entstehen, das während der Formgebung sämtliche Parameter wie Gewicht, Druck und Temperatur überwachen und eine Aussage über die Bauteil-Qualität treffen kann. Fehler, Maßabweichungen oder Defekte wie Risse, Verzug sowie Hohlräume registriert man so schon während der Fertigung. Darauf kann der Hersteller sofort reagieren und die entsprechenden Einstellungen ändern.
Nach einer Trainingsphase, die im ersten Schritt erforderlich ist, ändert das System die Parameter auf Wunsch sogar selbst- ständig. Die technische Unterstützung dafür liefert ein neuronales Netzwerk. Ein solches haben die IFAM-Ingenieure mit der Bremer Algorithmica Technologies GmbH für den Metallpulverspritzguss entwickelt, gefördert von der EU.
Dem neuronalen Netz liegen komplexe Algorithmen zugrunde. Es hat – anders als bisherige Software – den Vorteil, dass es selbstlernend ist. Es kann nach der kurzen Trainingsphase sämtliche Messdaten in der Anlage interpretieren und sie in einen Zusammenhang bringen, der ohne dieses Netz womöglich nicht erkannt würde.
Wird das Netz in die Prozessregelungssysteme eingebaut, erhält der Hersteller alle relevanten Informationen: Etwa welches Gewicht das Bauteil am Ende haben wird, wenn man an einer Stelle der Prozesskette den Druck, an einer anderen die Temperatur ändert.
Mit neuronalen Netzen soll der Ausschuss beim Sintern mindestens halbiert werden, das ist das Ziel der Forscher. Für die Hersteller der Metallpulverspritzguss-Teile würde das die Kosten senken, denn die Ausgangsmaterialien sind sehr teuer. Bisher produzieren die Unternehmen über Tage hinweg Ausschuss, bevor das Bauteil ihren Qualitätsanforderungen genügt.
Neuronale Netze können eines Tages sogar die Qualitätsprüfung hinfällig machen und in anderen Serienverfahren wie beim Druckguss in der Leichtmetallindustrie verwendet werden. Bislang wurde mit Hilfe der neuronalen Netze in Bremen ein Testbauteil produziert. Derzeit werden Partner aus der Industrie gesucht, um das System weiterzuentwickeln.
Weitere Informationen Zum Projekt: Dr. Thomas Hartwig, IFAM Tel. (0421) 2246-156 E-Mail: thomas.hartwig@ifam.fraunhofer.de www.ifam.fraunhofer.de Zu Technik und Anwendungen: www.mim-experten.de
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