Optimierung des spanplattenproduktionsprozesses mit hilfe der prozeßmodellierung

Zusammenfassung

Die experimentell-statistische Prozeßmodellierung ist ein Verfahren zur Bestimmung funktionaler Zusammenhänge in industriellen Prozessen. Ziel der vorliegenden Arbeit war die Bildung eines Modells für den Herstellungsprozeß von Spanplatten durch Anwendung der Regressionsanalyse. Zur Abschätzung der Vorhersagegüte der gebildeten Prozeßmodelle wurde ein Verfahren entwickelt, das die Überprüfung von Modellen an einer neuen Stichprobe simuliert. Es wurde festgestellt, daß eine Modellbildung unter alleiniger Berücksichtigung mit statischen Methoden ausgewählter Variablen zu einer zu optimistischen Einschätzung der Modelle führen kann. Aus diesem Grunde ist es bei der Modellbildung erforderlich, vor Anwendung eines statistischen Variablenauswahlverfahrens eine Reduzierung der Variablenzahl anhand technologischer und anlagenspezifischer Überlegungen vorzunehmen. Es konnten Modelle entwickelt werden, mit denen sich die Querzugfestigkeit vorhersagen ließ. Die Querzugfestigkeit wurde vorrangig durch die Spangeometrie der Mittelschicht, den pH-Wert des Klebstoffes, die Spanfeuchte, die Produktionsgeschwindigkeit sowie verschiedene Pressen-parameter beeinflußt. Die Entwicklung von noch fehlender On-line-Meßtechnik für diese bedeutsamen Variablen und deren Integration in ein Prozeßleitsystem ist eine wichtige Voraussetzung für eine weitere Verbesserung der Modellansätze und der Prozeßsteuerung.

Abstract

The experimental and statistical process modelling is a procedure for determining functional interrelations in industrial processes. The present work set out to develop a model for the production process of particleboard by using regression analyses. To estimate the prediction quality of process models a new method was developed allowing their simulation by means of representative samples. It was found that, when considering parameters solely under the viewpoint of statistical requirements, the resulting process models turn out too optimistic. Therefore, creating process models requires a preselection of process parameters under a technological point of view in order to reduce their number to a level commensurate with a meaningful statistical calculation. Process models developed in this way allowed the prediction of Internal Bond. IB proved to be determined primarily by the particle dimensions of the core, resin pH, particle MC, production speed, and various hot-press parameters. The development of as yet unavailable on-line measuring techniques for these important variables and their integration into process-control systems is an important precondition for further improvements in process modelling and process control.