Im Kontext einer nachhaltigen und ressourceneffizienten Produktion rücken robuste und lernfähige Spritzgussprozesse, insbesondere bei der Verarbeitung polymerbasierter Hybridwerkstoffe mit schwankenden Eingangsparametern, zunehmend in den Fokus. Das Ziel besteht darin, Produktionssysteme so zu gestalten, dass sie Prozessschwankungen selbstständig erkennen, bewerten und perspektivisch adaptiv kompensieren können. Eine wesentliche Grundlage hierfür ist eine umfassende, prozessspezifische Datenerfassung, die werkzeugintegrierte Sensorinformationen und Maschinendaten systematisch zusammenführt

In dieser Arbeit wird die Entwicklung eines innovativen Spritzgusswerkzeugs vorgestellt, das konstruktiv bereits für ein multisensorisches Überwachungskonzept ausgelegt ist. Ebenfalls ermöglicht das Werkzeugdesign die In-situ-Umformung endlosfaserverstärkter Halbzeuge mit anschließendem Hinterspritzen. Bereits in der Entwurfsphase wurden funktionale und sensorische Anforderungen ganzheitlich berücksichtigt. Um die thermischen, rheologischen und materialstrukturellen Zustände während der Umform- und Hinterspritzphase lückenlos zu erfassen, wurde eine umfangreiche Sensorik mit 25 Sensoren in die obere und untere Werkzeughälfte integriert. Neben klassischen Druck- und Temperatursensoren wurden dabei auch DEA- und aktive Ultraschall-Impuls-Echo-Sensoren an allen prozessrelevanten Positionen platziert.

Die strukturierte Zusammenführung der Sensordaten resultiert in einer belastbaren Datengrundlage, die es ermöglicht, Prozessanomalien zu identifizieren und die Korrelation zwischen Prozesszuständen und resultierender Bauteilqualität zu ermitteln. Damit schafft die Arbeit die methodische und konstruktive Basis für adaptive Regelstrategien und datengetriebene Optimierungsansätze im Spritzguss polymerbasierter Hybridwerkstoffe. Zudem leistet sie einen Beitrag zur Entwicklung intelligenter und resilienter Produktionssysteme.