3D-Druck von Kunststoff-Medizinprodukten

Das Additive Manufacturing gewinnt im Bereich der Medizintechnik zur Herstellung von Prototypen bis hin zu Endprodukten zunehmend an Bedeutung. Ein großes Hemmnis stellen allerdings die relativ hohen Fertigungskosten dar. Hier bietet der verstärkte Einsatz der 3D-Drucktechnologie (3D Printing) ein erhebliches Potential zur Reduktion der Kosten. Aus dieser Motivation heraus wurde ein 3D-Druckverfahren zur Herstellung biokompatibler, sterilisierbarer Kunststoffmodelle entwickelt. Beim 3D-Druck-Verfahren handelt es sich um einen pulverbasierten Prozess zur schichtweisen Herstellung von Modellen direkt aus Computerdaten. Dabei werden dünne Schichten eines Pulvers auf eine Grundplatte aufgebracht, die dann durch gezielte Binderzugabe entsprechend des aktuellen Bauteilquerschnitts verfestigt werden. Ausgangsmaterial für diesen Prozess ist ein Granulatgemisch auf Basis von PMMA (Polymethylmethacrylat). Als Binderflüssigkeit wird ein Lösungsmittel eingesetzt. Die 3D gedruckten Modelle werden nach einer entsprechenden Trocknungszeit im Pulverbett entpackt und warmgelagert, um das Abdampfen des Lösungsmittels zu beschleunigen. Der Nachweis der Biokompatibilität der hergestellten Modelle erfolgte durch einen Test nach DIN EN ISO 10993-5. In Kooperation mit Anwendern wurden verschiedene Anwendungsbeispiele wie Bohrschablonen, Otoplastiken, Gebissmodelle und Modelle für die präoperative Planung realisiert und charakterisiert.

Technologieintegration zur Herstellung von Serienwerkzeugen mittels Metallfolien- LOM

Das Metallfolien-LOM ist eines der wenigen RP- Verfahren zur schichtweisen Herstellungen von Metallbauteilen, welches nicht Pulver als Ausgangsmaterial benutzt. Vielmehr werden dünne Metallfolien gestapelt, mit einem Laserstrahl fixiert und anschließend ebenfalls in einem vollautomatisierten Prozess beschnitten. Da bei dem Punktuellen Verschweissen nur eine provisorische Fixierung erfolgt, werden die Schichten anschließend in einem Folgeprozess mittels Diffusionsschweissen stoffschlüssig verbunden. Es resultieren daraus Bauteile mit hoher mechanischer und auch thermischer Stabilität, die weder Poren noch Einschlüsse im Inneren aufweisen. Die Technologie vereint die Vorteile der Blechplatinen-LOM-Technologie, wie z.B. die hohe Festigkeit, mit den Vorteilen des vollautomatisierten Papier- LOM- Verfahrens, wie der hohen Detailtreue. Aufgrund der Verwendung eines Halbzeugs, der Metallfolie, ist der Bauprozess deutlich schneller im Vergleich zu den Verfahren, die einen Pulverwerkstoff als Ausgangsmaterial verwenden. Durch das additive Bauprinzips lassen sich auch Hohlräume, wie z.B. Kühlkanalstrukturen im Bauteil realisieren. Damit weist diese Technologie ein hohes Innovationspotential, vor allem für den Kunststoffspritzguss, auf. Hier kann mit werkzeuginternen Kühlstrukturen gezielt die Prozessführung beim erstarren der Schmelze verbessert werden.

Leicht zu reinigende Schichten auf lasergesinterten Rapid-Prototyping Bauteilen

Das Fraunhofer IPA hat mit ein Verfahren entwickelt, durch welches lasergesinterte Rapid Prototyping Bauteile gut reinigbar beschichtet werden können. Ziel ist die Nutzung von Rapid-Prototyping Bauteilen in der Lebensmittel verarbeitenden Industrie. Dazu werden die rauen Oberflächen der Bauteile eingeebnet und mit einer gut reinigbaren Schicht umgeben. In Temperaturwechseltests und Reinigungstest durch unabhängige Institute konnte eine gute Reinigbarkeit der so beschichteten Rapid Prototyping Bauteile nachgewiesen werden. Die so beschichteten Rapid Prototyping Bauteile entsprechen nach einer Prüfung durch das Forschungsinstitut Weihenstephan den Hygienic Design Anforderungen gemäß den Vorgaben der EHEDG.

Bewegungsklassifikation mithilfe mobiler Sensoren

In diesem Beitrag wird eine neue Methode zur Analyse des manuellen Kommissionierprozesses vorgestellt, mit der u. a. die Kommissionierzeitanteile automatisch erfasst werden können. Diese Methode basiert auf einer sensorgestützten Bewegungsklassifikation, wie sie bspw. im Sport oder in der Medizin Anwendung findet. Dabei werden mobile Sensoren genutzt, die fortlaufend Messwerte wie z. B. die Beschleunigung oder die Drehgeschwindigkeit des Kommissionierers aufzeichnen. Auf Basis dieser Daten können Informationen über die ausgeführten Bewegungen und insbesondere über die durchlaufenen Bewegungszustände gewonnen werden. Dieser Ansatz wird im vorliegenden Beitrag auf die Kommissionierung übertragen. Dazu werden zunächst Klassen relevanter Bewegungen identifiziert und anschließend mit Verfahren aus dem maschinellen Lernen verarbeitet. Die Klassifikation erfolgt nach dem Prinzip des überwachten Lernens. Dabei werden durchschnittliche Erkennungsraten von bis zu 78,94 Prozent erzielt.