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Kaltlauf oder unvollständige Füllung im Aluminium-HPDC? Erst diagnostizieren
Praxisleitfaden zur Unterscheidung von Kaltlauf und unvollständiger Füllung anhand von Wärmehaushalt, Füllfolge und realer Schusskurve.

Serdar Perçin
vor 4 Tagen3 Min. Lesezeit


Formlöten im Aluminium-HPDC reduzieren: Erst diagnostizieren, dann einstellen
Ein praxistauglicher Weg, mechanischen Aufbau von metallurgischem Formlöten zu trennen, Hypothesen kontrolliert zu prüfen und KI ohne neue Gussfehler einzusetzen.

Serdar Perçin
12. Okt.3 Min. Lesezeit


Gasporosität oder Schwindung? Vor Änderungen an HPDC-Parametern diagnostizieren
Runde und unregelmäßige Poren weisen auf verschiedene Mechanismen hin. Morphologie, Lage und Prozessdaten gemeinsam bewerten.

Serdar Perçin
5. Okt.3 Min. Lesezeit


Warum 99 % Genauigkeit eine Gießerei-KI täuschen kann
Gesamtgenauigkeit kann seltene Gussfehler verbergen. Praxisleitfaden zu Recall, Precision, Schwellenwerten, Kalibrierung und Produktionsvalidierung.

Serdar Perçin
28. Sept.3 Min. Lesezeit


Wenn ein Parameter nicht genügt: Sicheres DOE
Ein sicheres DOE-Tor prüft Parameterwechselwirkungen, bevor KI-Empfehlungen zu Produktionseinstellungen werden.

Serdar Perçin
21. Sept.4 Min. Lesezeit


Energie je Gutteil: Die Kennzahl gegen Scheineinsparungen durch Gießerei-KI
Eine praxistaugliche Methode, um echte Energie- und Zykluszeitgewinne durch KI nachzuweisen, ohne Ausschuss oder Qualitätsverluste zu verdecken.

Serdar Perçin
14. Sept.4 Min. Lesezeit


Mehr als ein stabiler Gießprozess: KI-Feinoptimierung für Zykluszeit und Energiekosten
Warum die Optimierung nach stabiler Qualität weitergehen sollte – und wie eine einzelne kontrollierte KI-gestützte Parameteränderung Zykluszeit- oder Energiepotenzial prüft.

Serdar Perçin
9. Sept.6 Min. Lesezeit


Datenleckage in Gießerei-KI: HPDC- und LPDC-Daten verlässlich aufteilen
Ein praxisnahes Validierungstor, das zusammengehörige Schüsse, Werkzeuge, Kavitäten, Kampagnen und Zukunftsdaten aus dem falschen Train/Test-Split fernhält.

Serdar Perçin
7. Sept.4 Min. Lesezeit


Darf Gießerei-KI aus Sichtprüfung lernen? Das Messsystem-Tor für Qualitätslabels
Ein praxisnahes Messsystem-Tor zur Prüfung von Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit und Label-Herkunft, bevor Gießerei-KI aus Sicht-, Dichtheits-, Röntgen- oder Maßprüfung lernt.

Serdar Perçin
31. Aug.4 Min. Lesezeit


Vom Schuss zum Gussfehler: Welche Rückverfolgbarkeit Gießerei-KI vor dem Lernen braucht
Ein praxisnahes Verfahren, um jeden HPDC-Schuss, jede Kavität und jeden Prozessdatensatz dem richtigen Dichtheits-, Röntgen-, Maß- oder Metallurgieergebnis zuzuordnen.

Serdar Perçin
24. Aug.4 Min. Lesezeit


Modelldrift in der Gießerei-KI: Wann neu trainieren – und wann keine Empfehlung geben?
Ein praxisnaher Ablauf zur Drifterkennung, evidenzbasierten Neuschulung und kontrollierten KI-Abstinenz außerhalb validierter Gießereibedingungen.

Serdar Perçin
17. Aug.4 Min. Lesezeit


HPDC-Prozessfenster: Wie KI Parameteränderungen sicher empfehlen sollte
Eine praxisnahe Methode für mehrdimensionale HPDC-Prozessfenster, damit KI-Empfehlungen begrenzt, nachvollziehbar und sicher bleiben.

Serdar Perçin
10. Aug.4 Min. Lesezeit


Welche Daten braucht Gießerei-KI? Ein Minimaldatenmodell für HPDC und LPDC
Ein praxisnahes Sechs-Datensatz-Modell für rückverfolgbare, ingenieurvalidierte KI-Entscheidungsunterstützung in HPDC und LPDC.

Serdar Perçin
4. Aug.5 Min. Lesezeit


HPDC-Modellszenario: Ausschuss durch Porositätsanalyse und Prozessstabilität senken
Ein transparentes HPDC-Modellszenario zur Porositätsdiagnose, Parameterprüfung und möglichen Ausschussreduzierung mit Castella.

Serdar Perçin
1. Aug.2 Min. Lesezeit


LPDC-Druckkurve optimieren: Füllung, Speisung und Druckabbau
Praxisablauf zur Auslegung von LPDC-Hub, Füllung, Speisedruck und Druckabbau anhand von Metallstand, Fließstabilität, Wärme- und Fehlerdaten.

Serdar Perçin
27. Juli5 Min. Lesezeit


Gussfehler beheben: Welcher Parameter bei welchem Fehler zu ändern ist
Eine praxisnahe Referenz für Gießereiingenieure: sechs häufige Fehler im Druckguss, Niederdruckguss und Sandguss, ihre wahrscheinlichsten Ursachen und die zuerst zu prüfenden Prozessparameter.

Serdar Perçin
22. Juli7 Min. Lesezeit


HPDC: Gasporosität oder Schwindungsporosität richtig diagnostizieren
Gas- und Schwindungsporosität im HPDC mit CT, Schusskurven, Vakuum- und Thermikdaten trennen, bevor Prozessparameter verändert werden.

Serdar Perçin
20. Juli4 Min. Lesezeit
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