下一代復材制造技術 介電分析- DEA
sensXPERT 技術
關鍵主題：
- Netzsch收購DEA技術，在實驗室外推廣
- NedgeX 孵化器，sensXPERT 風險投資
- Alpha 客戶和用例
- 基本組件
- 安裝過程是如何工作的？
- 流程透明度和優化
- 與熱塑性復合材料一起使用？
- 進一步應用，與供應鏈合作
無論是飛機機翼、汽車保險杠梁還是自行車車架，數字工具和模擬對成功設計復合材料零件的重要性都已得到充分證實。在過去的十年里，這些數字工具也擴展到了過程的模擬和建模中，以探索材料與過程的相互作用，并在生產開始前解決問題。
如今，大多數制造商使用各種傳感器來收集機器和工藝數據（例如，溫度、壓力、成型時間），這些數據可以輸入到這些模擬中，但如果可以實時進行建模，使成型過程適應每個單獨的零件，該怎么辦？
這就是sensXPERT技術所實現的，但它不是創建數字模型，而是收集機器和工藝數據，并將其與模具中的介電分析（DEA- dielectric analysis）傳感器的數據相結合，該傳感器監測聚合物和復合材料的粘度和固化行為。然后，它通過邊界設備應用數據分析，讓制造商了解零件內部的實際情況，并動態控制每個零件的循環時間。
SensXPERT使用邊界設備從其DEA傳感器和第 三方傳感器收集數據，然后用軟件分析這些數據，以跟蹤固化/聚合/結晶度、Tg、材料粘度等（頂部）
該數字模具技術可用于各種塑料和復合材料工藝，包括注射成型、壓縮成型、樹脂注入和樹脂傳遞成型（RTM），以及預浸料的熱壓罐固化。它使制造商能夠停止固化過程，例如，當達到所需的固化/聚合度或玻璃化轉變溫度（Tg）時。它還能夠跟蹤材料的粘度和流動前沿位置，以及材料的偏差，幫助確定如何調整工藝以防止報廢零件。
通過應用機器學習算法，sensXPERT可以實現材料行為的實時表征，并調整過程以改進質量控制和動態循環時間。這就提高了效率，降低了能源消耗，為復合材料供應商和零部件制造商提供了一種提高可持續性的新工具。
sensXPERT的歷史：Netzsch收購DEA技術
sensXPERT技術由Netzsch（德國塞爾布）開發，該公司成立于1873年，分為三個部門：泵與系統、研磨與分散以及分析與測試。2000年， Netzsch收購了 Holometrix Micromet（美國馬薩諸塞州貝德福德）及其從麻省理工學院剝離的 DEA 技術。
多年來，Netzsch分析和測試業務部門開發并銷售了用于實驗室的 DEA 技術。然而，隨著數字技術的發展， Netzsch Process Intelligence董 事 總 經 理Alex Chaloupka表示，“我們決定超越基于實驗室的熱分析的傳統業務，轉向制造環境，以在生產中實現真正的效益。”
Chaloupka于2016年加入Netzsch Analytical and Testing，在那里他工作了兩年，以提高DEA傳感器技術的信號質量和使用碳纖維的能力，因為碳纖維是導電的，所以會產生短路。“然后在2018年，我們決定在Netzsch 分析和測試中創建一個新的業務領域，用于流程分析，”他解釋道。“我的工作是將我們的DEA技術應用到全球各地的生產應用中，并獲得客戶實際需求的反饋。在這樣做的同時，我們在開始這項新業務的第一年和第二年的收入都翻了一番。”
什么是介電分析(DEA)？
《復合材料世界》寫了很多關于傳感器技術以及如何使用它們來改進復合材料制造的文章。介電傳感器或介電分析（DEA-dielectric analysis）是我們所涵蓋的主要技術之一，因為它能夠在成型過程中原位評估聚合物或復合材料的實際狀態，包括其固化程度和Tg，從而能夠管理對材料實際狀態的處理，而不是傳統的時間和溫度配方。
憑借sensXPERT，Netzsch將DEA技術先進到了快速發展的材料信息學領域，實現了基于傳感器數據、機器過程數據和 sensXPERT機器學習算法的實時動態材料行為預測。
NedgeX 孵化器、數據科學、sensXPERT 風險投資
“然后我們分析了下一步該做什么，”Chaloupka繼續說。“我們有很好的測量技術和一些可以分析介電數據的客戶，但對他們來說，將這些數據轉化為附加值并不一定容易。因此，我們決定，我們真正需要的是一種新水平的數據科學——一種將實驗室材料科學與生產環境相匹配的方法，將來自傳感器的信息與機器參數和可能影響零件生產過程中材料行為的影響因素相結合。”
2019年，Netzsch創建了NedgeX，這是一家數字孵化器公司，與全球 4600 名員工合作，為初創公司尋找具有新想法和商業模式的團隊，并支持大學的新開發和發明。
Chaloupka說：“2019年，我向我們的審查委員會提出了sensXPERT和NedgeX 的想法。”。“這就像在 ‘Shark Tank-鯊魚坦克’中一樣：以下是如何使用現有的測量技術，但配備了新的數據科學，以便將傳感器和材料科學結合起來，開發出一種真正讓客戶受益的全新產品。這家新企業獲得了批準，我們于2020年開始作為孵化器企業。”
Chaloupka 說：“在一年內，我們創造了一種最低可行的產品，包括一種新的邊界設備和算法，可以在連接到該設備的云環境中實時計算Tg和固化度等質量參數。”。“在我們的第一年，我們就在大公司中樹立了知名度。”該團隊還與阿爾法客戶ZF Friedrichshafen（ZF集團，德國弗里德里希沙芬）和Carbon Revolution（澳大利亞吉隆）開發了用例。
Chaloupka 指出：“我們能夠向 Netzsch 的股東表明，這確實是一款行業重視和需要的產品。”。2021 年，Netzsch Process Intelligence成立，sensXPERT 作為其首款商業技術產品成立。
Chaloupka 解釋道：“因此，我們從 Netzsch 分析和 測試公司的一個四人小組開始。”，“現在我們已經發展到 34 人。這個團隊可以專注于我們的客戶，因為制 造、運輸和會計等服務外包給了我們已經擁有必要結構 的姐妹企業，這是在 Netzsch 集團內運營的另一個好處。”
Alpha 客戶和用例
SensXPERT與ZF合作，使用模內傳感器（右上）分析電動汽車控制單元電路板的 環氧模塑化合物材料的轉移模塑（左上），以提供有關循環時間和材料偏差的數據（下）
Chaloupka 描述了 sensXPERT的首批客戶之一，ZF集團：“它是最大的一級汽車供應商之一，生產用于動力總成的金屬和塑料部件，如用于車輛控制單元的電子 電路板。我們與采埃孚一起撰寫了一篇關于電子封裝的 技術論文，該論文涉及使用環氧模塑料的轉移成型工藝。這些材料是不均勻的，需要一個大約1.5到3分鐘的快速固化過程。”
ZF 正準備開始批量生產OEM的下一代電動機控制系統。Chaloupka 說：“我們研究了他們制造過程中的材料行為，發現有可能將循環時間縮短約21%。”。“我們還可以看到工藝中的材料出現了偏差，即使我們與 ZF 合作，確保使用一批材料連續制造的100個零件的所有工藝和材料參數都相同。”
為什么這是個問題？Chaloupka 解釋道：“如果我們遵循材料供應商在材料實驗室測試中制定的規定工藝配方，我們最終會得到 100 個好零件。”。“但事實上，每一個零件都是不同的。為了解決這個問題，材料供應商和模具制造商在循環中增加時間，以提供一種安全裕度。但使用我們的數字模具技術，我們可以通過研究影響固化的材料行為和偏差來消除這些安全時間。我們可以實時計算固化程度和Tg。”
SensXPERT 正與航空供應鏈和各種樹脂制造商合作，通過使用 HP-RTM 零件的雙組分樹脂系統，減少RTM 的循環時間，實現更大批量、更快的零件制造
另一個阿爾法客戶是一家飛機制造商，該公司正在使用 sensXPERT 技術批量生產碳纖維/環氧樹脂長桁和蒙皮。Chaloupka 指出：“經過幾年的合作，他們現在已經在批量生產線中完成了RTM工藝的sensXPERT 安裝。”“在這里，我們已經確定了周期時間可能減少30%。但人們也有興趣將這項技術應用于不同的制造環境和未來的開發計劃，在這些環境中，新材料正在帶來新的生產挑戰。”
Chaloupka 指出，航空供應鏈“正在研究使用兩部分樹脂的高壓RTM（HP-RTM），對于真正的大型結構，其循環時間約為1.5小時，而目前的循環時間為4-6小時。”
然而，從目前使用的預混RTM6樹脂（需要冷藏且保質期有限）到在RTM模具中注入樹脂之前混合的長保質期雙組分（2K）系統，都面臨著自身的挑戰。繼續努力確保整個注射過程和整個零件的配合比正確。Chaloupka說：“ 我們正在與 CTC和設備制造商KraussMaffei（德國慕尼黑）合作，進行一項資助的研發項目，在混合頭中安裝傳感器，以測量混合比。”。“挑戰在于混合頭內的操作數量眾多且復雜，例如湍流，這會影響測量。我們正在分析如何評估混合比，精度是多少，以及如何利用這些信息來改進制造。我們也在測量RTM 零件，并將其與混合比直接相關，我們已經看到了趨勢，繼續與零件制造商和樹脂制造商開展這項工作，因為仍有一些懸而未決的問題需要解決。”
SensXPERT 使用模內DEA 傳感器，一種邊緣設備和軟件，將 DEA（和其他）傳感器的數據加上機器數據轉換為有用的、可操作的信息
基本組件
sensXPERT技術有四個基本組件：傳感器、邊界設備、軟件和用于數據分析的IT框架。Chaloupka解釋道：“DEA 傳感器通常安裝在模具中，并創建有關材料行為的信息。”“邊界設備是一臺小型工業PC，傳感器連接在這里，從模具中的材料接收信息。邊界設備配備了介電測量單元，也可以連接到其他傳感器，如其他公司的壓力或溫度傳感器。因此，客戶只需一個邊界設備即可接收一系列不同的信號/數據流。邊界設備還與機器/成型控制系統通信，以便我們可以與生產機器交換參數和工藝數據。我們不僅可以接收機器數據，還可以將信息發送回機器，以啟動流程操作，或者如果客戶希望直接在機器的HMI上看到我們的信號之一。”
“這個工業PC邊緣設備還配備了 sensXPERT 開發的軟件，其中包括機器學習算法，”他繼續說道。“該系統可以在邊界設備上執行大量分析和機器學習模型執行，但實現機器學習培訓和再培訓需要在云中工作。為此，我們需要一個 IT 基礎設施，我們將與客戶一起驗證。當第一批數據生成并制造出第一批零件后，我們將根據材料科學和實時工藝信息為客戶和用例創建機器學習模型。”
安裝過程是如何工作的？
Chaloupka解釋道：“客戶告訴我們，他們想優化流程。” “然后，我們討論他們的挑戰和長期目標。一些客戶希望減少周期時間或報廢，而另一些客戶只希望在流程中具有透明度，以了解正在發生的事情，并圍繞參數和材料相互關系建立知識。”
sensXPERT 價值鏈示意圖
“然后我們討論他們在制造環境中的經驗，”他繼續說道。“這對于開發機器學習模型非常重要，這樣它們就不會聚焦在錯誤的方向上—不一定測量每一個參數，而是旨在解決客戶的挑戰并提供真正的價值。我們使用源自實驗室的材料科學創建了這些機器學習模型，但現在正與實時過程信息相匹配的傳感器。這讓我們可以分析材料在不同情況下的表現。然后，我們將這些數據與機器數據相結合，以彌補我們從原始實驗室測試中了解到的與我們在不同情況下看到的模具中材料實際發生的情況之間的差距。這樣我們就可以將所有這些信息相互關聯起來。”
Chaloupka說，這是sensXPERT的真正價值，因為 “作為人類，我們并沒有真正的能力獲取10個過程參數，并將它們與材料行為和材料科學聯系起來，以便知道如果我改變這個參數，那么這就是預期。這對我們的大腦來說太多了，無法快速完成，更不用說實時了。”他補充道：“有一些擁有數十年經驗的專家可以快速評估制造違規行為并調整正確的參數。“但并不是每家公司都有這些專家，而且他們的數量也很少，這強調了對能夠提供此類援助的技術工具的需求。”
一旦與客戶最終確定了初始范圍，sensXPERT就會與他們合作安裝傳感器、邊緣設備和軟件/IT基礎設施。制造零件并建立機器學習模型。“然后我們開始數據分析和評估過程，”Chaloupka 說。
流程透明度和優化
工廠車間的 sensXPERT 邊界設備連接到客戶的內部網，使他們能夠訪問系統。Chaloupka 說，理想情況下，它還連接到互聯網，允許將數據發送到云環境中進行高級分析。他補充道：“我們已經開發了必要的數據安全基礎設施，并習慣于與大公司的風險評估框架合作，以及為小公司提供必要的援助。”。然后與客戶一起完成安裝的最后一部分。
“然后，從邊界設備，我們將所有數據發送到云環境中，”他繼續說道，“我們的軟件使用歷史數據重新計算未來的機器學習模型，這將進一步增強這些在邊界設備上運行的模型，并提高識別改進領域的能力。同時，數據還被輸入儀表板，用于日常監控和操作。”
與熱塑性復合材料一起使用？
Chaloupka表示，sensXPERT可以與一系列材料配合使用，包括粘合劑、涂層、前驅聚合物和熱塑性復合材料。他承認：“我們在熱固性樹脂市場中發展壯大， 95%的現有客戶都是以熱固性樹脂為導向的。”，“但我們正在接觸越來越多的熱塑性塑料客戶。是的，我們可以測量半結晶熱塑性材料（如 PEEK、PEKK、PAEK）的結晶，也可以測量無定形熱塑性樹脂的固化。我們有一個用例，但它是用于己內酰胺原位聚合成聚酰胺 6（PA6）六西格瑪產品制造。我們在一家德國公司安裝了一個系列裝置，該公司正在生產體積半成品，我們必須優化不同材料的制造工藝，并針對不同的板厚度采用適當的化學成分（混合比和添加劑）。”
Chaloupka說：“我們也在與那些希望增加可回收 物含量的熱塑性塑料公司進行對話。”。“由于歐盟的 新規定，塑料行業無法避免使用更多的回收成分，甚至 是消費后材料，這使得在成型前更難對每一批材料進行 表征。因此，需要能夠處理材料偏差并有助于確保正確 制造的新技術。這些偏差可能從一個批次發生到另一個 批次，您可能需要在不同的方向上更改許多不同的參數，才能生產出好的零件。我們正在對此進行研究，因為我 們可以實時查看和評估這些偏差。”
原位固化管（CIPP）可以使用紫外線固化 FRP 管襯，用于非開挖維修，而無需挖出舊的腐蝕管道。
進一步應用，與供應鏈合作
該公司已經開發了第二種產品 sensXPERT 管道， 用于對由玻璃纖維增強聚合物（GFRP）制成的原位固化管道（CIPP-cured in place pipe）襯里進行現場分析。它使用安裝在機器人上的無接觸 DEA 傳感器，通過管道攜 帶紫外線（UV）光源來固化 FRP 襯里。當紫外線穿過 管道時，這些傳感器使用射頻技術提供非接觸固化分析。Chaloupka 說：“現在，你可以實時看到紫外線的移動速 度，以及是否與最佳固化程度存在偏差。”同樣，動態處理現在是可能的—— 光源的速度可以隨時修改。Chaloupka 指出：“你有一個內在的質量保證記錄。”“QA 是安裝的一部分，而不是安裝之后。”
sensXPERT首席執行官Cornela Beyer 表示：“最初，我們的重點是優化塑料和復合材料的生產工藝。”， “可持續性是一個副作用。但現在客戶的需求已經發生了變化。他們面臨著做出重大改變，以滿足增加生物防護和/或回收以及減少能源使用的新要求。但他們仍然需要穩定的工藝和有保證的高性能產品質量。我們的技術實現了動態零件生產，他們可以優化 r 實時處理。但我們更進一步，使用機器學習和人工智能來查看它們的所有部分和數據，以進行預測。例如，系統可以發送警報，表示進程正在超出允許的窗口，并建議調整 X、Y和 Z 以使其恢復正常。”
“我們不僅僅與零部件制造商合作，”她繼續說道，“因為這涉及到整個供應鏈，包括機器制造商、原材料供應商和工具制造商。我們已經在與材料供應商合作，如 Hexcel，為客戶改進產品，還與機器制造商合作，如 KrausMaffei 和注塑專家 Wittmann Battenfeld。我們與零件制造公司合作的勢頭正在改變客戶及其供應商的合作。這種模式‘更好地結合在一起’，我們開始看到這將帶來的下一步發展。”
注：原文見《Next-gen composites manufacturing: Combining material, machine and mold cavity data with analytics》 2023.9.26
楊超凡 2023.10.6
