L 'industrie 4.0, ou l'industrie du futur, est un sujet omniprésent dans divers secteurs de l'industrie, et plusieurs approches sont adoptées pour concrétiser sa mise en œuvre. Ce terme est en effet maintenant communément utilisé pour désigner les efforts visant à automatiser, mettre en réseau et numériser une production. À l'inverse des précédentes techniques d'optimisation, dont l'objectif principal était l'augmentation de la production, le modèle de l'industrie 4.0 englobe l'ensemble de la vie d'un cycle de production, en positionnant les intervenants humains au centre des préoccupations.

Des capteurs numériques dans les moules

Un excellent exemple est la collecte et l'utilisation systématique de toutes les données indirectement liées à un produit – notamment tout ce qui concerne son développement, sa fabrication ou son utilisation. Comme d'autres secteurs, l'industrie des procédés de plasturgie exploite les possibilités offertes par l'industrie 4.0 de différentes façons. L'objectif reste toujours de numériser et de mettre en réseau les données présentes à toutes les étapes du cycle de vie du produit, afin de créer des synergies et d'atteindre le but ultime, à savoir rendre le procédé plus rentable.

Le système de surveillance de moulage par injection ComoNeo de Kistler est l'assistant indispensable pour guider les techniciens et les aider à initier des corrections et à configurer des systèmes de plus en plus complexes, pour une efficience maximale.

Dans le domaine de l'injection plastique, les capteurs incorporés dans les moules permettent le suivi des procédés de production, en augmentant ainsi la visibilité et l'efficacité. Le suivi de la pression dans les empreintes de moules a particulièrement prouvé son utilité, car il garantit la qualité de la pièce mou-lée. La surveillance et le tri automatique des rebuts, basés sur la pression dans l'empreinte,sont d'ailleurs depuis longtemps un standard dans de nombreux secteurs sensibles, et cette technologie permet également aux entreprises de réduire leurs coûts de manière substantielle. Rassembler des données obtenues dans un environnement de production virtuel permet même d'aller bien au-delà des simples cycles de moulage par injection pris individuellement, toutes les séquences de la production pouvant être surveillées et optimisées.

La base de la procédure est le cycle de référence pour un process de bonne qualité (1). L'analyse des déviations entre les mesures réelles et de référence permet de fournir une proposition spécifique pour adapter les paramètres de la machine (2). S'en suivent la réalisation d'un cycle avec ces nouveaux paramètres, la vérification des résultats et la génération d'autres modifications suggérées (3). Enfin, les cycles optimisés sont répétés jusqu'à ce que le process réel corresponde à celui de référence, ou que l'utilisateur décide que les résultats sont bons (4).

Surveiller un process de moulage par injection sur la base de la pression et de la température est une approche éprouvée qui assure la qualité et réduit les coûts. Les moindres dérives du process se reflètent sur le profil de la courbe de pression de la cavité. Les divergences dans les matériaux ou les autres variables perturbatrices provoquent un effet immédiat sur le profil, créant ainsi un signal qui permet de déterminer si la pièce moulée est conforme ou non. Le cas échéant, la pièce non conforme est séparée automatiquement du reste de la production. Les résultats de toutes les mesures sont enregistrés et restent disponibles pour une exploitation ultérieure, quelle qu'elle soit. Les profils de chaque cycle sont stockés et gérés dans une base de données centrale.

Aujourd'hui, la meilleure mesure de la pression dans l'empreinte s'obtient exclusivement avec des capteurs piézoélectriques. Ils se caractérisent en effet par une très grande performance dyna-mique et combinent une longue durée de vie et une grande résistance aux surcharges. Rappelons que, sous l'effet piézoélectrique, l'élément sensible délivre une charge électrostatique proportionnelle à la pression, ou la force, qui lui est exercée. Cette charge est ensuite transmise, à travers un connecteur et un câble isolés, vers un amplificateur de charge, qui transforme le signal en tension. De manière générale, les amplificateurs de charge et les systèmes de surveillance sont toujours reliés aux équipements et fournissent les signaux analogiques et numériques nécessaires au contrôle de la machine. Il peut s'agir du profil de visualisation, d'un signal de contrôle des robots, d'un dispositif de tri, ou encore d'une intervention immédiate comme un signal de commutation ou une intervention de contrôle. Revenons aux possibilités offertes par l'industrie 4.0. La mise en réseau et le stockage dans une base de données sont des éléments fondamentaux dans le traitement des informations de produc-tion. La solution ComoDataCenter (CDC), développée par le suisse Kistler pour l'injection plastique, enregistre l'ensemble des données de production par ordre( voir figure 1 ). L'accent est mis sur les données relatives aux procédés incluant les profils complets. Ainsi, grâce à des fonctions de filtrage simples, les utilisateurs peuvent isoler un ensemble spécifique de données pour une analyse plus fine. Les fonctions d'évaluation s'appliquent exclusivement aux procédés et, dans une moindre mesure, aux données de production.

Le contrôle de la pression maximale pendant le cycle d'injection d'une carte contenant un circuit électronique surmoulé s'avère crucial, en particulier parce qu'une surpression est susceptible d'endommager la puce insérée.

Deux exemples d'analyse de procédés

Les données réelles, telles que les points de courbes de pression, les résultats de tris (bons ou mauvais) et d'autres données de production sont acheminées via une connexion Ethernet vers les divers équipements compatibles. Cela permet une mise en réseau local dans l'usine, voire, plus globalement, un partage à travers une connexion internet sécurisée. Par exemple, douze machines réparties sur la zone d'exposition de l'édition 2016 du salon allemand K avaient été connectées ensemble pour illustrer un environnement de production en réseau. La visualisation étant conçue à partir de la technologie web, les utilisateurs ne sont pas contraints à des lieux et des équipements spécifiques, ils peuvent accéder, de n'importe quel endroit, à un système de moulage par injection et visualiser les détails des données d'une production.

Les exemples suivants montrent comment les données de procédés enregistrées dans une base de données centrale peuvent être utilisées pour une exploitation plus large. Autorisant l'étude du process complet, ils vont au-delà de la simple évaluation de chaque cycle d'injection et du rebut pris individuellement. Jusqu'à présent, les utilisateurs exécutaient cette évaluation en fonction de leurs propres expériences et connaissances. Des algorithmes intelligents sont désormais disponibles avec la capacité d'identifier les erreurs et la possibilité de suggérer aux utilisateurs des corrections.

Dans le premier exemple ( voir figure 2 ), le contrôle de la pression maximale pendant le cycle d'injection d'une carte contenant un circuit électronique surmoulé s'avère crucial en particulier parce qu'une surpression est susceptible d'endommager la puce insérée. Le graphique de droite montre les courbes de pression relevées par des capteurs de 2,5 mm, implantés à des distances proche et éloignée du point d'injection, ainsi que les fenêtres de surveillance. L'analyse met en avant la valeur de pression relevée à l'entrée de la fenêtre de surveillance. Il est clair que le process fonctionne de manière extrêmement stable et robuste, la valeur de pression contrôlée ne fluctuant que de quelques bars. Il en résulte une capabilité d'une valeur de Cpk supérieure à 5, attestant d'une très grande stabilité de production.

Dans le second exemple ( voir figure 3 ), lors de l'injection d'un connecteur dans un moule à 8 empreintes, le pic de pression est pris ici comme indicateur du remplissage incomplet de la moulée, appelé «incomplet» ou « short shot». On observe sur cet exemple de process que, malgré le respect, à quelques rares exceptions près, des limites du système de contrôle, différentes erreurs ont été constatées. Le moule est équipé de canaux chauds et chaque empreinte dispose d'un capteur de 1mm positionné loin du point d'injection – pour plus de clarté, le graphique ne montre qu'une empreinte.

Lors de l'injection d'un connecteur dans un moule à 8 empreintes, le pic de pression est pris ici comme indicateur du remplissage incomplet de la moulée, appelé « incomplet » ou « short shot».

L'oscillation sinusoïdale en début de production signifie que la régulation des canaux chauds n'est peut-être pas optimale, et ses paramètres devraient être ajustés afin d'éviter ce phénomène. Ensuite, les pics de pression pointent des défauts aléatoires qui se traduisent par des pièces mises au rebut. Les valeurs en deçà de la limite basse correspondent à des «incomplets» et, dans l'autre sens, un surremplissage. Dans ce cas, même la surveillance avec un capteur de température, positionné en fin de remplissage, n'aurait pas permis de voir le défaut et d'éliminer la pièce mauvaise.

En guise de conclusion, il convient d'ajouter que la technologie de mesure de pression offre un double avantage pour l'injection plastique : elle permet un contrôle fiable et individuel de chaque cycle, ou pièce moulée, ainsi qu'une surveillance de la production complète dans le temps. Cette technologie permet déjà aux processeurs de surveiller leurs processus et d'éviter les rebuts, indépendamment de la machine. Les développements futurs viseront également à accompa-gner les utilisateurs à éviter les erreurs et à identifier les défauts les plus communs.

Mais, aujourd'hui, seuls certains élé-ments du processus de production peuvent faire l'objet d'un système de contrôle entièrement automatisé.Il n'en demeure pas moins que le système de surveillance de moulage par injection ComoNeo, qui traduit le développement continu de solutions innovantes de Kistler et l'investissement d'une part significative de ses ressources en recherche, est l'assistant indispensable pour guider les techniciens et les aider à initier des corrections et à configurer des systèmes de plus en plus complexes.