Ermüdungsrisse / Brüche sind nach abrasivem Verschleiß der zweithäufigste Ausfallgrund von Werkzeugen der Massivumformung [1]. Doch was passiert, wenn diese Werkzeuge aufgrund von Rissbildung unerwartet ausfallen? Solche Situationen sind nicht nur ein Hemmnis für die laufende Produktion, sondern sie stellen auch eine große Herausforderung in der Kostenplanung dar. Ungeplante Ausfälle lassen sich nämlich oft nicht genau in der Kostenkalkulation vorhersehen, was zu einem erheblichen Dilemma führt: Setzt man den Preis zu hoch an, riskiert man, den Auftrag zu verlieren. Andererseits kann eine zu niedrige Preisgestaltung zu wirtschaftlichen Verlusten führen.
Ein adaptives Prognosemodell kann dabei helfen die Standmenge der Werkzeuge möglichst sicher vorauszuberechnen. Ein großer Vorteil dieses Prognosemodells ist seine Anwendbarkeit bereits in der Kalkulationsphase. Dies ist möglich, weil es auf zwei wesentlichen, vorhersagbaren Faktoren basiert:
1. Werkstoffabhängige Dehnungswöhlerlinie
In den Betrieben kommen nur eine überschaubare Anzahl von Standardwerkstoffen für Werkzeuge zum Einsatz. Einmal ermittelt, bieten die Dehnungswöhlerlinien dieser Werkstoffe eine verlässliche Grundlage für zukünftige Kalkulationen. Diese Diagramme spiegeln die Ermüdungseigenschaften des Materials wider und sind somit entscheidend für die Lebensdauerprognose der Werkzeuge.
2. Bauteilspezifische maximale Dehnungsamplitude
Diese wird mittels Finite-Elemente-Methode (FEM) Simulationen ermittelt. Dies ist besonders relevant, da die Dehnungsamplitude ein kritischer Faktor für die Lebensdauer und Zuverlässigkeit des Bauteils ist.
Für eine erfolgreiche Anwendung des adaptiven Prognosemodells sindbestimmte Voraussetzungen essentiell. Diese Kriterien stellen sicher, dass die Vorhersagen des Modells präzise und zuverlässig sind. Folgende Bedingungen müssen erfüllt sein:
1. Die Umformkraft ist konstant.
2. Die lokale Temperatur an der rissgefährdeten Stelle ist bekannt.
3. Es liegt eine Werkstoff- / Probewöhlerlinie vor, bestenfalls für die lokale Werkzeugtemperatur.
4. Die lokalen Spannungen und Spannungsgradienten können mittels FEM richtig ermittelt werden.
Einweiterer wichtiger Aspekt in der Anwendung des adaptiven Prognosemodells ist die Möglichkeit, es durch das Erfassen der tatsächlichen Werkzeugstandmengen zu verfeinern. Durch diese Methode wird das Modell noch genauer und spezifischer auf die realen Bedingungen in der Produktion abgestimmt (siehe Abbildung 1).
Für weiterführende Fragen oder den Wunsch nach detaillierten Informationen zu dem adaptiven Prognosemodell und anderen technischen Lösungen können Sie uns jederzeit kontaktieren.
Darüber hinaus möchten wir Sie auf unseren kostenlosen Workshop „Digitaler Werkzeugpass am Beispiel von Schmiedegesenken“ aufmerksam machen, der sich gezielt mit dem Thema des digitalen Werkzeugpasses, insbesondere am Beispiel von Schmiedegesenken, auseinandersetzt. Dieser Workshop ist besonders wertvoll für Unternehmen, die ein digitales Überwachungskonzept für ihre Schmiedewerkzeuge implementieren möchten. Durch die Teilnahme am Workshop erhalten Sie Einblicke in die neuesten Technologien und Methoden, die zur Digitalisierung und effizienten Verwaltung Ihrer Werkzeuge beitragen können.
Abbildung 1: Abslaufdiagramm zur Erstellung eines adaptiven Prognosemodells
Quellen:
[1] Heinemeyer, D.: Untersuchungen zur Frage der Haltbarkeit von Schmiedegesenken. Dissertation, TU Hannover 1976.