Das heutige Produktionsumfeld ist unter anderem geprägt von den Megatrends Kundenindividualisierung, Konnektivität und Digitalisierung. Aus diesen ergibt sich unter anderem die Notwendigkeit, mechanische Bauteile mit integrierter Intelligenz in kleinen Stückzahlen wirtschaftlich herstellen zu können. Gleichzeitig soll die Integration der zusätzlichen Funktionen nicht dem Streben nach Miniaturisierung entgegenwirken. Zudem wird aus ökonomischen und ökologischen Überlegungen heraus eine energie- und ressourcenschonende Produktion angestrebt. Trotz über 15 Jahren weltweiter Forschung an Prozessketten, insbesondere der additiven Fertigung, besteht die Notwendigkeit, den Reifegrad der Prototypenfertigung zu überwinden und die Langzeitbeständigkeit der hergestellten Bauteile nachzuweisen.

Im Projekt Pistazie sollen Prozessketten für die additive Herstellung von mechatronischen Prüfkörpern ausgewählt und eingesetzt, die aufgebauten Prüfkörper verschiedenen Belastungstests unterzogen und Daten zu Ausfallzeitpunkt und Ausfallursache erhoben werden. Die Grundkörper werden dabei mit additiven Fertigungsverfahren wie dem Fused Filament Fabrication (FFF), Digital Light Processing (DLP), Material Jetting (MJT), Selective Laser Sintering (SLS) und anderen Verfahren hergestellt. Anschließend werden die Bauteile mit den Verfahren LDS, Inkjet und Aerosol-Jet funktionalisiert. Die Haftfestigkeit der leitfähigen Schichten auf dem Substrat sowie die Lötbarkeit auf den Metallstrukturen wird untersucht, um ungeeignete Prozessketten erkennen zu können.

Die Prüfverfahren orientieren sich an den Hauptausfallursachen für elektronische Bauteile, also Temperaturwechsel, Vibrationen und Feuchte, und werden durch eine statistische Versuchsplanung unterstützt. Auf der Grundlage der ermittelten Daten sollen allgemeine Designregeln abgeleitet werden, die es Unternehmen prozessspezifisch ermöglichen, langlebige Produkte zu entwerfen und dadurch dazu führen, die über Jahre erforschten Prozessketten in der Industrie zu etablieren.

Weitere Informationen zum Vorhaben finden Sie auf der Projektseite.

Kontakt:

Markus Ankenbrand

Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)