Thema der Arbeit:
Im Rahmen steigender Anforderungen an Nachhaltigkeit in der Kunststoffindustrie sowie explodierender Energiekosten wird für Unternehmen eine ressourcenschonende Prozessführung immer wichtiger. Der Spritzgießprozess ist einer der am höchsten automatisierten und häufigsten eingesetzten Verarbeitungsprozesse in der Kunststoffbranche. Gleichzeitig wirken viele Einflussfaktoren von Material, Maschine, Bauteil, Werkzeug und Umgebung auf die Prozess- und Produktqualität ein. Die Optimierung der Qualität ist bereits eine große Herausforderung für viele Unternehmen der Branche, weshalb eine zusätzliche Optimierungsdimension, der Energieverbrauch, den Einsatz komplexer Modellierungsverfahren bedarf, mit denen eine multiobjektive Optimierung der Prozessführungsstrategie möglich wird.
Die Arbeit hat Bezug zu diesem Forschungsprojekt:
Das Exzellenzcluster „Internet of Production“ (IoP) an der RWTH Aachen ist ein interdisziplinäres Forschungsprojekt in Kooperation von 24 Instituten und Lehrstühlen. Das IKV Aachen erforscht in diesem Rahmen die modellbasierte Prozessoptimierung, z. B. des Spritzgießens, zur Steigerung von Prozess- und Bauteilqualitäten. So soll u. a. eine kürzere Prozessvorbereitungszeit für die Produktion oder eine Optimierung des Prozesses während der Produktion realisiert werden.
Zielsetzung:
Deine Arbeit soll aufzeigen, ob durch eine gezielte Prozessführung im Spritzgießen signifikante Energieeinsparungen möglich sind. Dabei soll beachtet werden, dass die Prozesskonstanz sowie die resultierende Produktqualität möglichst unverändert hoch bleiben muss.
Deine Aufgabenstellung:
Für eine Bachelorarbeit bearbeitest du folgende Aufgabenstellungen
- Detaillierte Erarbeitung der größten Energiesenken sowie relevanten Phasen des Spritzgießzyklus im Prozess
- Definition eines effizienten Testplans für einen Beispielprozess zur Erfassung der prozesspunktabhängigen Energieverbräuche
- Erfassung von Daten an Spritzgießmaschinen im IKV
- Auswertung der Prozess- und Energiedaten sowie Identifizierung von Korrelationen mit dem Bauteilgewicht und mindestens einer weiteren Qualitätsgröße
- Training eines Modells zur Vorhersage des Energieverbrauchs unter Vorgabe definierter Maschineneinstellparameter
Für eine Masterarbeit bearbeitest du folgende Aufgabenstellungen
- Zusätzlich zu den Aufgaben für eine Bachelorarbeit sollen mithilfe der Daten unterschiedliche Modellformen, von linearer Regression bis zu künstlichen neuronalen Netzen, an den Daten erprobt und hinsichtlich ihrer Eignung für diese Modellierungsaufgabe evaluiert werden.
Dein Profil
- Technisches oder technisch-naturwissenschaftliches Studium
- (Gutes) Verständnis zu Kunststoffspritzgießen bestenfalls vorhanden
- Interesse an den Themen Nachhaltigkeit und Industrie 4.0
- Eigenständige und eigenverantwortliche Arbeit neben der Betreuung
- Zuverlässigkeit und Interesse an prozessübergreifenden Zusammenhängen
- Sehr gut in Schrift und Sprache in Deutsch und/oder Englisch
Findest du dich hierin wieder? Passt die Ausschreibung genau oder hast du sogar noch eigene Ideen zur Ausgestaltung? Bei der Ausgestaltung des genauen Themas kannst du natürlich mitwirken! Melde dich gerne bei mir, um einen Gesprächstermin zu vereinbaren.
Dein Ansprechpartner:
Yannik Lockner, M.Sc. RWTH
Telefon: +49 241 80-96264
E-Mail: yannik.lockner@ikv.rwth-aachen.de