Innovatives Produktdesign und robustes Prozesslayout im Druckguss durch Autonomes Engineering

Innovative Automobil-Leichtbaukonstruktionen führen zu einer höheren Nachfrage nach Produkt- und Prozessentwicklung von Druckgussbauteilen. Dies zeigt sich in immer kürzeren Produktentwicklungszyklen sowie dem Anstieg von Funktionsintegration und Komplexität der Strukturbauteile im Druckguss. Die Hauptziele des technisch komplexen Verfahrens und der Werkzeuge für den Aluminium- und Magnesiumdruckguss sind Kosten- und Ressourceneffizienz zusammen mit der zuverlässigen Einhaltung der definierten hochklassigen Anforderungen an die Gussteile. In diesem Zusammenhang ist die Gießprozesssimulation ein etabliertes Werkzeug zur Unterstützung des Werkzeugdesigns sowie der Prozessentwicklung. Am Beispiel eines Druckgussstrukturbauteiles wird in diesem Beitrag gezeigt, wie die neue Methodik des Autonomous Engineering (AE) zu den Anforderungen beiträgt :

• schnellere Produkt- und Prozessentwicklung
• optimales Prozess- und Werkzeugdesign in Bezug auf Qualität, Ertrag und Kosten
• robustes Prozesslayout mit maximaler Reproduzierbarkeit der Qualität

Autonomous Engineering erweitert das virtuelle Experiment der Gießsimulation durch Definition von quantifizierbaren Zielen, kritischer variabler Prozessparameter und deren Variationen sowie relevante Qualitätskriterien. Neben der Identifizierung von zuverlässigen technischen Lösungen bietet dieser neue Ansatz den besten Kompromiss zwischen Qualität, Wirtschaftlichkeit und Effizienz, nach dem der Gießer strebt. Dadurch kann systematisches Wissen ohne wirtschaftliche oder Produktionsrisiken erzeugt werden. Es werden sichere Entscheidungen ermöglicht, um bereits früh in der Entwicklungsphase technologisch robuste, kosteneffiziente und ressourcenschonende Druckgussprodukte und -prozesse zu gestalten.

Innovative Product Design and Robust Process Layout in
Die Casting with Autonomous Engineering
Innovative automotive lightweight designs lead to a higher demand for the product and process development of die cast components. This is attributed to shorter and shorter product development cycles as well as the rising functional integration and complexity of structural die cast parts. The main objectives of the technically complex processes and tools in aluminum and magnesium die casting are cost and resource efficiency along with the robust fulfillment of the defined high-class requirements of the casting. In this context, casting process simulation is a well-established tool used to support tool design, part design as well as process development. Using the example of a structural die cast part this paper demonstrates how the new methodology of Autonomous Engineering (AE) contributes to the demands of :

• faster product and process development
• optimum process and tool design in terms of quality, yield and costs, as well as
• robust process layout with maximum reproducibility of quality better than ever before

Autonomous Engineering expands on the virtual experiment of casting simulation by defining the quantifiable objectives, critical variable process parameters and their variations as well as relevant quality criteria. In addition to the identification of reliable technical solutions, this new approach provides the best compromise between the quality and economic efficiencies the die caster is always striving for. Systematic knowledge can be generated without economic or production risks enabling secured decisions to be made early in the development phase of robust, costefficient and resource-efficient die cast products and processes.

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