Die Zukunft von dynamischen und interaktiven Materialdatenblättern für Rohstofflieferanten und Kunststoffverarbeiter

In-Mold-Materialdaten in Echtzeit ermöglichen eine neue Generation von Materialdatenblättern, die auf unterschiedlichen und industriellen Produktionsumgebungen basieren.

Live Webinar | 12. Dezember 2023 | 17 Uhr

Die sich ständig verändernden Fertigungsumgebungen und die steigenden Kundenanforderungen an eine gleichbleibende Materialqualität und Kosteneffizienz bei gleichzeitiger Ermöglichung einer nachhaltigen Produktion erfordern von den Rohstofflieferanten ein Umdenken und eine Erweiterung ihrer Rolle als Materiallieferant.

Der Industrie fehlt es an Know-how über das Materialverhalten in der Form, wodurch die Verarbeiter mit unterschiedlichen Einflüssen allein gelassen werden, die den statischen Materialdatenblättern in der Echtzeitumgebung widersprechen. Nur punktuelle Kennzahlen wie Glasübergangstemperatur und Aushärtungsgrad für vordefinierte Temperaturprofile auf einem Materialdatenblatt reichen nicht mehr aus. Es ist zwingend erforderlich, den Kunststoffverarbeitern detailliertere Antworten zu geben und damit die Qualität der Teile zu sichern.

Das Umdenken beginnt hier und jetzt! In-Mold-Materialdaten in Echtzeit, einschließlich Viskosität, Materialflusserkennung, Aushärtungsgrad und Glasübergangstemperatur, ermöglichen eine neue Generation von Materialdatenblättern – dynamisch und interaktiv, basierend auf unterschiedlichen und industriellen Produktionsumgebungen. Das Verständnis des Materialverhaltens innerhalb des Prozesses ermöglicht es Rohstofflieferanten, ihre Kunden bei der Optimierung der Fertigung zu unterstützen und den Übergang zu einer intelligenten und digitalen Fertigung zu fördern.

Plastics raw material in laboratory containers
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Live Webinar | 5. Dezember 2023 | 17 Uhr

  • Herausforderungen in der Fertigung und die Bedeutung digitaler Fäden
  • Der Bedarf an dynamischen und interaktiven Materialdatenblättern – Schließung der Lösungslücke
  • sensXPERT Digital Mold und seine digitale dielektrische Analysetechnik
  • Erkennen von abweichendem Materialverhalten in Echtzeit mit AI (Anomalieerkennung), ermöglicht eine dynamische Teileproduktion
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Unsere Referenten

Cornelia Beyer

Managing Director

Dr. Nicholas Ecke

Application Engineer

nicholas.ecke@sensxpert.com

Dr. Phil Gralla

Data Scientist

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