Prognosemodellierung zur Optimierung Cr(VI)-freier Galvanisierungsprozesse

Der Übergang von der Cr(VI)-basierten Galvanisierung mit ihrer hohen Korrosionsbeständigkeit und ihren überzeugenden dekorativen Eigenschaften hin zu Cr(VI)-freien Alternativen wird durch die toxische Natur von Cr(VI) und damit verbundene Umweltrisiken vorangetrieben. Lösungen auf Cr(III)-Basis sind zwar vielversprechend, bleiben aber hinter der Leistung von Cr(VI)-Beschichtungen zurück. Die Prognosemodellierung hat sich als wichtiges Instrument zur Bewertung und Optimierung Cr(VI)-freier Galvanisierungsprozesse erwiesen. Durch die Simulation von Beschichtungsszenarien werden Parameter wie Beschichtungsdicke, Gleichmäßig-keit und Prozesseffizienz bewertet, wodurch der Bedarf an umfangreichen experimentellen Versuchen reduziert wird.

Alternativen zur Hartverchromung

Seit Jahrzehnten ist die Hartverchromung in zahlreichen gewerblichen Branchen, darunter Militär, Luft- und Raumfahrt, Flugzeugbau, Bohrgeräte und Druck, sowohl für Fertigungs- als auch für Wartungszwecke ein fester Bestandteil. Diese weit verbreitete Verwendung ist auf die Fähigkeit zurückzuführen, eine praktisch unbegrenzte Abscheidungsdicke zu erreichen, sowie auf die hervorragenden korrosions- und verschleißfesten Eigenschaften [1–3]. In der Veredelungsindustrie werden jedoch zunehmend Anstrengungen unternommen, Alternativen zur sechswertigen Hartverchromung zu finden. Hersteller und Metallveredelungsunternehmen setzen bei verschiedenen Beschichtungsanwendungen zunehmend Nickel und Nickellegierungen als Ersatz für Hartchrom ein. Die langsame Oxidationsrate von Nickel sorgt für eine hervorragende Korrosionsbeständigkeit, die für verschiedene Fertigungsanforderungen unerlässlich ist. Darüber hinaus eignet es sich aufgrund seiner starken Haftung an anderen Metallen sowohl für Unter- als auch für Deckbeschichtungen. Zu den bemerkenswerten Alternativen auf Nickel­basis gehören Nickel-Wolfram-Legierungen [4], die eine ausgezeichnete Hitzebeständigkeit, Härte und Korrosionsbeständigkeit bieten und sich durch kostengünstige und effiziente Beschichtungszeiten auszeichnen. Diese Legierungen sind ungiftig und äußerst vielseitig. Eine weitere Option ist Chemisch Nickel [6], das für seine Fähigkeit bekannt ist, gleichmäßige, korrosionsbeständige Beschichtungen ohne elektrischen Strom zu liefern, was es ideal für komplexe Komponenten wie Formen, Zahnräder, medizinische Geräte und Flugzeugteile macht. Nickelbasierte Alternativen sind genauso gut oder besser als Hartchrom und erfüllen gleichzeitig Umweltanforderungen. Weitere Alternativen sind innovative Galvanisierungsmethoden wie die Impulsgalvanisierung von Nanophasen-Co-P [7], Ni-W [8], Co-Verbundwerkstoffen mit Chromcarbid oder SiC [9] und das thermische HVOF-Spritzen, eine Trockenbeschichtungstechnologie für Wolframcarbid, das in Flugzeugfahrwerken, hydraulischen Stellgliedern und MRO [10] verwendet wird. Diese Fortschritte treiben den Wandel hin zu nachhaltigen, effizienten und leistungsstarken Lösungen voran.

Alternativen zur dekorativen Cr(VI)-Beschichtung

Das Interesse an dekorativen Beschichtungen mit dreiwertigen Chrombädern beruht auf entscheidenden chemischen Unterschieden:

Cr(VI)⁺ + 6 e^– → Cr-Metall (sechswertiges Chrom)

Cr(III)⁺ + 3 e^– → Cr-Metall (dreiwertiges Chrom)

Dreiwertiges Chrom benötigt nur die Hälfte der Elektronen für die Reduktion, was eine Effizienz von 2:1 gegenüber sechswertigem Chrom bietet. Während sechswertiges Chrom aufgrund von Nebenreaktionen nur eine Effizienz von 10–15 % erreicht, sind mit dreiwertigem Chrom bis zu 30 % möglich, was einen bedeutenden Fortschritt in der Industrie darstellt. Die Umstellung auf die dreiwertige Verchromung für dekorative Anwendungen bietet zahlreiche Vorteile. Sie verdoppelt die Produktionskapazität durch eine engere Teilebelegung, wobei die Kapazität der Nickelbäder die Produktion immer noch einschränken kann. Der Prozess macht Bleianoden überflüssig, wodurch Gesundheitsrisiken reduziert und die Anforderungen an die Berichterstattung vereinfacht werden. Mit einem geringeren Cr(III)-Gehalt (7,5–22,5 g/L) im Vergleich zu Cr(VI)-Bädern (75–128 g/L) wird das Spülen einfacher und die Abfallerzeugung wird erheblich reduziert. Die resultierenden Ablagerungen lassen sich leichter ablösen und neu beschichten und bieten gleichzeitig eine bessere Haftung. Verunreinigungen können per Selektivreinigung aus dem Bad entfernt werden, im Gegensatz zu sechswertigen Bädern, die einer umfassenden Reinigung bedürfen. Der Prozess erzeugt weniger Gas, beseitigt korrosive Nebel und sorgt mithilfe von Benetzungsmitteln für gleichmäßige Ablagerungen. Probleme wie Schattierungen, Weißfärbung und Verbrennung von Ablagerungen werden ebenfalls vermieden. Die Handhabung der Gestelle wird optimiert und ähnelt der Einfachheit von Nickelbädern, und die Abfallbehandlung wird durch die alkalische Ausfällung von Cr(III)-Hydroxid vereinfacht. Außerdem ermöglicht das Verfahren die Entwicklung von Trommelbeschichtungssystemen mit dreiwertigem Chrom.

Die Industrie profitiert aufgrund der zahlreichen Vorteile erheblich von der Beschichtung mit dreiwertigem Chrom. Es handelt sich um eine sicherere Alternative, da dreiwertiges Chrom weniger toxisch ist und einen besseren Schutz für Arbeitnehmer und die Umwelt bietet. Es gewährleistet die Einhaltung strengerer Vorschriften für die Verwendung von sechswertigem Chrom und bietet eine Leistung, die in Bezug auf Korrosion und mechanische Eigenschaften mit herkömmlichen Methoden vergleichbar ist oder diese übertrifft. Der Übergang zur dreiwertigen Verchromung erfordert jedoch erhebliche Anpassungen. Modifikationen der Beschichtungsanlage, wie neue Bäder, Spülroutinen, Kühlsysteme und eine spezielle Abwasserbehandlung, erhöhen sowohl die Komplexität als auch die Kosten. Die Betriebskosten steigen auch aufgrund höherer Chemikalienkosten, höherer Ausschussraten, einer intensiveren Badpflege (14 Stunden pro Woche im Vergleich zu 2 Stunden für Cr(VI)) und höherer Rückgewinnungskosten, die durch Probleme wie Farbinkonsistenzen verursacht werden. Zu den betrieblichen Bedenken gehört die Beschichtungsgeschwindigkeit, da chloridbasierte Cr(III)-Bäder doppelt so schnell arbeiten wie sulfatbasierte, was für Rücklaufbeschichtungslinien von entscheidender Bedeutung ist. Auch der Anodentyp variiert, wobei in chloridbasierten Bädern langlebige Graphitanoden verwendet werden und in sulfatbasierten Bädern teurere Mischmetalloxid (MMO)-Anoden, die regelmäßig neu beschichtet werden müssen. Darüber hinaus ergeben sich technische Herausforderungen bei der Erfüllung von Anforderungen und Kundenwünschen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, hat sich die Prognosemodellierung mithilfe computergestützter Simulationen als wirksam erwiesen, um Beschichtungsprozesse zu optimieren, kostspielige Versuche zu reduzieren und Zeit zu sparen, indem die Leistung vor der Produktion prognostiziert wird.

Galvanotechnik und digitale Technologien

Die Galvanotechnik kann durch die Integration digitaler Technologien erheblich verbessert werden. Hier sind die wichtigsten Möglichkeiten, wie digitale Methoden die Cr(VI)-freie Galvanotechnik verbessern können: digitale Zwillinge, Internet der Dinge und Künstliche Intelligenz.

Digitale Zwillinge [11,12]

Die Prognosemodellierung in Galvanisierungsprozessen verwendet fortschrittliche Berechnungsmethoden, um Ergebnisse vorherzusagen und verschiedene am Galvanisierungsprozess beteiligte Parameter zu optimieren. Traditionelle Optimierungstechniken basieren oft auf empirischen Ansätzen und sind zeitaufwendig. Im Gegensatz dazu verwendet die Prognosemodellierung mathematische Modelle, Algorithmen für maschinelles Lernen und Simulationen, um Schlüsselfaktoren wie Schichtdicke, Gleich-mäßigkeit und Oberflächenqualität vorherzusagen, basierend auf Eingabevariablen, die mit der Konfiguration des Galvanisierungsprozesses verknüpft sind. Dieser Datensatz ermöglicht die Erstellung eines digitalen Zwillingsmodells, einer virtuellen Darstellung der tatsächlichen Beschichtungslinie, die den spezifischen Elektrolyten, die Einrichtung der Beschichtungslinie, die Prozessparameter und die geometrischen Merkmale der zu beschichtenden Teile umfasst (Abb. 1).

Abb. 1: Einblicke in die Eingabedaten, die für die Erstellung eines digitalen Zwillingsmodells des Beschichtungsprozesses erforderlich sind, und die erwarteten Ergebnisse der Simulationsergebnisse [11,12]

Die elektrochemische Leistung des Elektrolyten ist entscheidend für die Qualität und Effizienz des Galvanisierungsprozesses. Sie wird im Labor mithilfe von Techniken wie Chronoamperometrie oder Chronopotentiometrie zur Erfassung von Polarisationsdaten bewertet. Diese Daten zeigen das elektrochemische Verhalten des Galvanisierungsbades mit einem bestimmten Substrat unter Berücksichtigung von Prozessparametern wie Metallionen-konzentration, pH-Wert, Temperatur, Bewegung und Zusatzstoffen. Die Konzentration auf die elektrochemische Analyse gewährleistet optimale Badbedingungen für gleichbleibende, hochwertige Beschichtungsergebnisse. Die Kenntnis des elektrochemischen Verhaltens des Beschichtungsbades bietet mehrere entscheidende Vorteile für den Galvanisierungsprozess. Sie spielt eine entscheidende Rolle bei der Qualitätskontrolle, da die Zusammensetzung und Konzentration des Bades sich direkt auf die Qualität der abgeschiedenen Schicht auswirken. Die elektrochemische Analyse hilft bei der Überwachung der Metallionenkonzentration, der Zusatzstoffe und anderer Komponenten und gewährleistet so gleichbleibende, hochwertige Beschichtungen. Darüber hinaus ermöglicht das Verständnis des elektrochemischen Verhaltens die Optimierung der Prozessparameter, was zu verbesserten Abscheidungsraten, einer gleichmäßigeren Beschichtung und einer besseren Kontrolle über Dicke und Struktur führt. Dies wiederum erhöht die Kosteneffizienz, indem der Verbrauch teurer Chemikalien minimiert und Abfall reduziert wird. Die elektrochemische Analyse hilft auch bei der Einhaltung von Umweltvorschriften, indem sie sicherstellt, dass das Bad innerhalb sicherer Grenzen arbeitet und zur Einhaltung von Umweltvorschriften beiträgt. Darüber hinaus kann durch die kontinuierliche Überwachung der elektrochemischen Eigenschaften des Bades dessen Lebensdauer verlängert werden, wodurch vorzeitiger Verschleiß und kostspielige Ausfallzeiten für einen vollständigen Austausch des Bades vermieden werden. Schließlich dient die elektrochemische Analyse als wertvolles Werkzeug für die Fehlersuche und Wartung, da Abweichungen von normalen Parametern auf Probleme wie Verunreinigungen oder Fehlfunktionen der Ausrüstung hinweisen können, was rechtzeitige Korrekturmaßnahmen ermöglicht. Diese Analysen sind für die Entwicklung von Alternativen zur Cr(VI)-Beschichtung von entscheidender Bedeutung, da das elektrochemische Verhalten neuer Formulierungen noch weitgehend unbekannt ist.

Dies ist jedoch nur der erste Schritt, da die Komplexität des Prozesses von Laborexperimenten über Prototypen bis hin zu großen Industriebädern reicht. Die Infrastruktur der Galvanisierung ist für hochwertige Ergebnisse von entscheidender Bedeutung, wobei die wichtigsten Faktoren das Baddesign, das Rührsystem und die Elektrodenanordnung sind. Eine effektive Rührfunktion gewährleistet eine gleichmäßige Elektrolytzusammensetzung und -temperatur, verhindert Defekte und sorgt für eine gleichmäßige Abscheidung.

Das Galvanisierungsgestell ist ebenso wichtig, da es die Teile sichert, für ordnungsgemäße elektrische Verbindungen sorgt, Defekte verhindert und die Handhabung erleichtert. Ein gut durchdachtes Gestell verbessert den Elektrolytfluss und die Galvanisierungseffizienz und damit die Qualität der Endbeschichtung. Die Auswahl des geeigneten Stromdichte- oder Spannungsprogramms ist für effektive Galvanisierungsvorgänge von entscheidender Bedeutung, da sie sich direkt auf die Beschichtungsqualität, die Abscheidungsrate und die Prozesseffizienz auswirkt. Durch die richtige Einstellung wird eine gleichmäßige und hochwertige Beschichtung gewährleistet, indem die Abscheidungsrate der Metallionen kontrolliert wird und Probleme wie ungleichmäßige Dicke oder schlechte Haftung vermieden werden. Die richtigen Parameter minimieren Defekte wie Lochfraß, raue Oberflächen, schlechte Haftung und Verbrennungen in Chromablagerungen, was zu glatten, fehlerfreien Beschichtungen führt. Darüber hinaus verbessert eine optimierte Stromdichte oder Spannung die Effizienz, indem sie Energie- und Ressourcenverschwendung reduziert und gleichzeitig eine gleichmäßige Beschichtung auf allen Substratoberflächen gewährleistet. Diese Einstellungen stabilisieren auch den Elektrolyten und verhindern unerwünschte Nebenreaktionen, die die Beschichtungsqualität beeinträchtigen könnten. Darüber hinaus gewährleistet die Auswahl der richtigen Parameter die Einhaltung von Industriestandards und -spezifikationen und erfüllt die spezifischen Anforderungen verschiedener Anwendungen und Materialien.

Der Galvanisierungsprozess ist von Natur aus komplex und erfordert eine sorgfältige Optimierung zahlreicher Faktoren, um konsistente, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Diese Komplexität nimmt weiter zu, wenn neue Techniken wie Cr(III)-basierte Beschichtungslösungen entwickelt oder in größerem Maßstab eingesetzt werden.

Die Prognosemodellierung mit der Digital-Twin-Technologie begegnet diesen Herausforderungen durch die Simulation von Prozessaufbauten und Beschichtungsbädern und ermöglicht eine schnelle Bewertung aktueller und geplanter Prozesse. Diese Modelle liefern Erkenntnisse über die Stromdichte, die Spannungsverteilung und die Dicke der Metallschicht auf den beschichteten Oberflächen (Abb. 1) und ermöglichen gleichzeitig eine effiziente Bewertung der Leistung des Beschichtungsbades und der elektrochemischen Eigenschaften. Im Gegensatz zu Tests im kleinen Maßstab lassen sich digitale Zwillinge direkt auf industrielle Bäder skalieren. Abbildung 2 zeigt beispielsweise Simulationen eines Bads in Produktionsgröße mit einer bestimmten Gestellanordnung, wobei drei Beschichtungsbadbedingungen verglichen werden: eine Cr(VI)-basierte Lösung, eine Cr(III)-basierte Lösung mit geringer Bewegung und eine Cr(III)-basierte Lösung mit hoher Bewegung (v.l.n.r.).

Die Simulationsergebnisse, die auf einer farbkodierten Karte dargestellt sind, zeigen Variationen in der Schichtdicke, wobei Rot überplattierte Bereiche und Dunkelblau unterplattierte Bereiche anzeigt. Die Visualisierung dieser Verteilungen auf einem 3D-Modell der Teile hebt die Gleichmäßigkeit der Beschichtung hervor, wobei eine Legende sowohl qualitative als auch quantitative Daten zur Schichtdicke oder Stromdichte-/Spannungsverteilung liefert. Abbildung 2 zeigt Leistungsunterschiede zwischen Cr(VI)- und Cr(III)-basierten Lösungen. Cr(VI)-Abscheidungen bedecken mehr Oberfläche, weisen jedoch größere Dickenvariationen und das Risiko einer Überplattierung (rote Bereiche) auf.

Abb. 2: Analyse der Plattierbarkeit von Cr(VI)- und Cr(III)-basierten Lösungen, wobei unterschiedliche Farben unterschiedliche Schichtdicken der Chromablagerungen darstellen [11]

Cr(III)-Abscheidungen zeigen bei starker Bewegung ebenfalls eine Überplattierung, jedoch mit geringerer Dicke als Cr(VI), während eine geringe Bewegung zu einer mäßigen Dicke führt, jedoch einige unterplattierte Bereiche (dunkelblau) zurückbleiben. Diese Analyse bewertet die Beschichtungsqualität, die Gleichmäßigkeit und die Leistung der Ausrüstung und legt eine Grundlage für die Er­mittlung von Verbesserungen fest. Erkenntnisse aus Simulationen, wie z. B. der Analyse der Plattierbarkeit, leiten Optimierungsbemühungen zur Erzielung einer besseren Prozess­leistung und hochwertiger Abscheidungen (Abb.  3).

Abb. 3: Arbeitsablauf zur Umsetzung von Minderungsstrategien unter Verwendung von prädiktiven Modellierungsansätzen [11]

Optimierungsiterationen umfassen Trockenläufe unter Verwendung des ursprünglichen digitalen Zwillingsmodells, um Prozessvariablen zu untersuchen, einschließlich verbesserter Parameter, Teilelayouts und Polarisationsdaten. Spezialwerkzeuge spielen eine Schlüsselrolle bei der Erzielung einer optimalen Beschichtungsqualität für komplexe Teile, indem sie eine korrekte Positionierung, einen zuverlässigen elektrischen Kontakt und eine gleichmäßige Einwirkung des Elektrolyts gewährleisten. Maßgefertigte Werkzeuge können den Elektrolytfluss ver­bessern, Fehler reduzieren und Über- oder Unter­beschichtungen in bestimmten Bereichen durch gezielte Behandlung von Bereichen mit unterschiedlicher Stromdichte beheben. Darüber hinaus helfen Werkzeuge dabei, verschiedene Beschichtungsbedingungen zu testen, die Effizienz zu verbessern, Verunreinigungen zu reduzieren und die Konsistenz über die gesamte Produktion hinweg sicherzustellen.

Das Werkzeugkonzept spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Galvanisierung komplexer Teile, indem es eine gleichbleibende Beschichtungsqualität gewährleistet und Herausforderungen im Zusammenhang mit der Teilegeometrie und der Prozessleistung angeht. Die Entwicklung spezieller Werkzeuge kann jedoch kostspielig sein, insbesondere wenn das endgültige Design nach der Herstellung nicht den Erwartungen entspricht. Um dies zu vermeiden, können Prognosemodelle eingesetzt werden, um Werkzeugkonzepte in der Entwurfsphase zu bewerten und potenzielle Probleme zu identifizieren und zu lösen, bevor die Produktion beginnt. Bei der Cr(III)-Galvanisierung werden Hilfsanoden als Schlüsselkomponenten zur Verbesserung der Verteilung des elektrischen Stroms und zur Förderung des Ablagerungswachstums angesehen. Diese Anoden tragen zu einer gleichmäßigen Stromdichte bei, reduzieren Über- oder Unterbeschichtungen und verbessern die Elektrolytverteilung, insbesondere bei komplexen Teilen. Sie reduzieren auch die Badpolarisation, erleichtern eine bessere Elektrolytbewegung, verlängern die Lebensdauer der Primäranoden und minimieren die lokale Korrosion. Durch die strategische Platzierung optimieren Hilfsanoden die Prozessparameter, verbessern die Prozesssteuerung und sorgen für eine gleichmäßigere Beschichtung. Der Einsatz von prädiktiven Modellen bei der Bewertung der Leistung von Hilfsanoden vereinfacht die Prozesskonfiguration und optimiert die Galvanisierung hochwertiger Chrombeschichtungen, insbesondere bei komplizierten Bauteilen.

Internet der Dinge (IoT) [13]

Das Internet der Dinge revolutioniert die Galvanotechnik durch die Einführung fortschrittlicher Konnektivität, Echtzeitüberwachung und Automatisierung. IoT-fähige Sensoren können kritische Parameter wie Temperatur, pH-Wert, Spannung, Stromdichte und chemische Zusammensetzung während des Galvanisierungsprozesses verfolgen und durch sofortige Erkennung und Korrektur von Abweichungen für Konsistenz und Qualität sorgen. IoT-Geräte können auch eine vorausschauende Wartung ermöglichen, indem sie den Zustand von Geräten wie Galvanisierbädern, Pumpen, Anoden und Rührsystemen überwachen und frühzeitig Anzeichen von Verschleiß oder Ausfall erkennen, um Ausfallzeiten zu reduzieren und die Lebensdauer der Geräte zu verlängern. Darüber hinaus sind IoT-Systeme in der Lage, kontinuierlich Daten über die Effizienz der Beschichtung, die Gleichmäßigkeit der Beschichtung und die Badbedingungen zu liefern, was eine präzise Prozessoptimierung ermöglicht, die den Ausschuss minimiert und optimale Ergebnisse gewährleistet (Abb. 4).

Abb. 4: Die Struktur des Automatisierungssystems unter Verwendung von IoT-Technologie [13]

Das Internet der Dinge kann auch Galvanisierungsprozesse mit Bestands- und Lieferkettenmanagementsystemen verbinden, wodurch die Wiederauffüllung von Ressourcen optimiert und die betriebliche Effizienz verbessert wird. Darüber hinaus ermöglicht es die vollständige Rückverfolgbarkeit des Beschichtungsprozesses, indem detaillierte Daten für jedes Teil und jede Charge protokolliert werden, was die Qualitätskontrolle, die Einhaltung von Vorschriften und die Zertifizierungsbemühungen verbessert. Schließlich kann das Internet der Dinge auch zur Energieeffizienz beitragen, indem es die Beschichtungsparameter in Echtzeit optimiert, den Energieverbrauch senkt und den Prozess umweltfreundlicher und kostengünstiger macht. Durch die Umwandlung der Galvanotechnik in ein datengesteuertes und hochreaktives System kann das Internet der Dinge die Prozessproduktivität steigern, die Qualität verbessern und die Betriebskosten senken.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) [14-16]

Die Galvanikindustrie wird auch durch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) verändert, die eine intelligentere, datengesteuerte Entscheidungsfindung und eine verbesserte Effizienz ermöglichen. KI und ML ermöglichen es Herstellern, Beschichtungsparameter zu optimieren, Wartungsbedarf vorherzusagen, eine gleichbleibende Qualität sicherzustellen und Kosten zu senken, während gleichzeitig die Nachhaltigkeit verbessert wird. Durch die Analyse umfangreicher Datensätze kann KI Muster erkennen und wichtige Variablen wie Temperatur, Stromdichte und Badzusammensetzung optimieren, um eine gleichmäßige Beschichtungsdicke und eine gleichmäßige Abdeckung der zu beschichtenden Oberflächen zu gewährleisten. Auch die vorausschauende Wartung wird erheblich verbessert, da Modelle des maschinellen Lernens Sensordaten überwachen können, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen, unerwartete Ausfallzeiten zu vermeiden und Kosten zu sparen. Neben der betrieblichen Effizienz ermöglicht die Integration von KI in das Internet der Dinge die Erstellung digitaler Zwillingsmodelle, mit denen Galvanisierungsprozesse in Echtzeit simuliert und optimiert werden können. So sind virtuelle Tests und datengestützte Entscheidungen möglich, bevor Änderungen an Produktionslinien vorgenommen werden.

Abschließende Gedanken

Die Integration von Prognosemodellierung, digitalen Zwillingen, IoT und KI in die Entwicklung Cr(VI)-freier Galvanisierungsprozesse bietet erhebliche Fortschritte sowohl bei der Prozessleistung als auch bei der Nachhaltigkeit. Durch die Ermöglichung genauer Simulationen, Echtzeitüberwachung und datengestützter Entscheidungsfindung können diese Technologien die Effizienz, Gleichmäßigkeit und Qualität der Beschichtung optimieren und gleichzeitig die Umweltbelastung und die Betriebskosten senken. Vorhersagemodelle und digitale Zwillinge ermöglichen die Feinabstimmung von Prozessparametern, einschließlich der Badzusammensetzung und der Positionierung der Teile, wodurch konsistente Ergebnisse sichergestellt und Probleme im Zusammenhang mit Über- oder Unterbeschichtung gemindert werden. Der Einsatz des Internets der Dinge (IoT) verbessert dies weiter, indem es eine Echtzeitüberwachung und vorausschauende Wartung ermöglicht, wodurch die Systemzuverlässigkeit verbessert und Ausfallzeiten reduziert werden. KI und maschinelles Lernen bieten das Potenzial, die Prozesseffizienz kontinuierlich zu verbessern, indem sie riesige Datenmengen analysieren und potenzielle Störungen vorhersagen, bevor sie auftreten. Insgesamt ebnen diese Technologien den Weg für eine sicherere, effizientere und umweltfreundlichere Zukunft in der Galvanikindustrie und erleichtern den Übergang zu Cr(VI)-freien Alternativen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung hoher Qualitätsstandards.

Um die Umstellung von Cr(VI) auf Cr(III) geht es auch beim Workshop „Galvanotechnik im Wandel: Cr3 im Fokus - Praxis, Innovation und Regulierung“
vom 31.3.-1.4.2025 am fem in Schwäbisch Gmünd. Registrierung + Info: Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein.

Literatur
[1] Raj L.M.I., Sathishkumar J., Kumaragurubaran B., Gopal P., International Journal of Engineering and Advanced Technology 2 (2013) 5, S. 427–432.
[2] Hasanah I.U., Priadi D., Dhaneswara D., Journal of Materials Exploration and Findings 2 (2023) 2, S. 81-90.
[3] Dhinakaran V., Jagadeesha T., Materials Today Proceedings 26 (2021) 19, S. 9176-9179.
[4] Costa J.M., de Almeida Neto A.F., Ultrasonic Sonochemistry 73 (2021) 105495 S. 1-7.
[5] Rao H., Li W., Zhao F., Song Y., Liu H., Zhu L., Chen H., Molecules 28 (2023) 8, S. 1-11.
[6] Tay S.L., Jadhav P., Goode Ch., Key Engineering Materials 893 (2021), S. 105-110.
[7] Tóth-Kádár E., Bakonyi I., Pogány L., Cziráki A., Surface and Coatings Technology 88 (1997) 1-3, S. 57-65.
[8] Allahyarzadeh M.H., Aliofkhazraei M., Rezvanian A.R., Torabinejad V., Sabour Rouhaghdam A.R., Surface and Coatings Technology 3017 (2016) 15, S. 978-1010.
[9] Guo X., Si X., Liu Y., Zhao W., Wang X., Li Ch., Qi J., Cao J., Journal of the European Ceramic Society 42 (2022) 14, S. 6435-6444.
[10] Islam S., Hasan J., Poroma P., Akter S., Journal of Science and Engineering Papers 1 (2024) 1, S. 31-39.
[11] Franczak A., Using predictive modeling to evaluate the performance of Cr(VI)-free electroplating process, Jahrbuch Oberflächentechnik 2024, Eugen G. Leuze Verlag, S. 1-11.
[12] Franczak A., Die Digitalisierung von Kupfergalvanisierungsprozessen in Leiterplattenanwendungen, Jahrbuch Oberflächentechnik 2024, Eugen G. Leuze Verlag, S. 277–287.
[13] Zakeri A., Venkateshaiah N., Burnham K., Iliev O., Proceedings of Researchfora, 19th International Conference, Goa, India, 28th-29th April 2018, S. 15-22.
[14] Katirci R., Irem Danaci K., Journal of Applied Electrochemistry 53 (2023), S. 2077-2089.
[15] Sun Y., Teck Tan Y., Zhao Y., Zhi Hao Teo A., Zhou Y., Kee Seng Wong J., The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 135 (2024), S. 4715-4730.
[16] Oliviera L.M.L., Toniolo J.C., Revista Faculdades do Saber 9 (2024) 23, S. 465-475.