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Software STASA QC Optimize, Optimierung der Maschineneinstellung für Spritzgießprozesse / 2820B

German Software STASA QC Optimize von Kistler: optimiert die Einstellungen der Spritzgießmaschine, reduziert Zykluszeit und Ausschussquote.
Diese Software optimiert die Einstellungen an der Spritzgießmaschine, um optimale Ergebnisse hinsichtlich Qualität, Fertigungszeit und Prozessstabilität zu erzielen.
Die Software Stasa QC ermöglicht modell- und KI-basierte Vorhersagen der Bauteilqualität beim Spritzgießen.
German Software STASA QC Optimize von Kistler: optimiert die Einstellungen der Spritzgießmaschine, reduziert Zykluszeit und Ausschussquote.

2820B

Diese Software optimiert die Einstellungen an der Spritzgießmaschine, um optimale Ergebnisse hinsichtlich Qualität, Fertigungszeit und Prozessstabilität zu erzielen.
Hauptmerkmale / Vorteile
  • Geringere Zykluszeit und Ausschussrate
  • Systematisierung der Einstellphase
  • Prognose der Prozessfähigkeit
  • Verbessertes Prozesswissen
  • Dokumentation der Qualität und Einstellungen
  • Prozessoptimierung
  • Neue Benutzeroberfläche und Eingabehilfen

STASA QC Optimize wurde zur Optimierung der Maschineneinstellgrössen von Spritzgiessprozessen entwickelt. Die Software ermittelt automatisch den Zusammenhang zwischen Einstellgrössen und Qualitätsmerkmalen durch eine systematische Versuchsplanerstellung und Auswertung der Qualitätsdaten. Daraus ergibt sich die optimale Maschineneinstellung (Nachdruckhöhe, Zylindertemperatur, etc.) mit der die gewünschte Qualität (Abmessungen, Gewicht, Gratbildung, etc.) erreicht werden kann und der Prozess am stabilsten läuft (Prognose der Prozessfähigkeit). Zusätzlich werden alternative Optima unter Einbeziehung von selbstdefinierten Effizienzparametern bestimmt. Auswirkungen bei Veränderung der Einstellgrössen lassen sich direkt am Bildschirm simulieren und nachvollziehen. Der Einstellprozess wird automatisch in einem Bericht dokumentiert. Es können sowohl messbare als auch attributive Qualitätsmerkmale (z.B. Einfallstellen, Gratbildung) optimiert werden. Durch den Einsatz innovativer nichtlinearer Modellbildungsverfahren wird automatisch zwischen linearen und nichtlinearen Prozessen unterschieden.

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