## Analisis Parameter Cetakan Injeksi Plastik Menggunakan Simulasi CAE untuk Memprediksi Kegagalan Produk Front Cover MiFUS®
Riona Ihsan Media * , Riky Adhiharto, Yuliar Yasin Erlangga, Muhammad Firman Friyadi Teknik Perancangan Manufaktur, Politeknik Manufaktur Bandung,
Jalan Kanayakan No.21 Dago, Bandung 40135 *E-mail: rio_sanmed@polman-bandung.ac.id
Diajukan: 29-12-2021; Diterima: 30-07-2022; Diterbitkan: 22-08-2022

## Abstrak
Kualitas produk yang dihasilkan menjadi tantangan utama dalam perancangan cetakan injeksi plastik. Untuk mencapai hal  tersebut,  simulasi  CAE  terhadap  parameter-parameter  perancangan  dikaji  untuk  membantu  memprediksi kemungkinan terjadi kegagalan produk. Upaya penggunaan CAE dilakukan untuk mendapatkan hasil yang mendekati nilai  sebenarnya.  Namun,  kendala  yang  dihadapi  adalah  pengguna  CAE  relatif  masih  sangat  minim  dikarenakan perlunya  pengetahuan  yang  cukup  dalam  pengoperasiannya  serta  masih  dilakukannya  proses trial  and  error dilapangan. Oleh karena itu, paper ini dibuat bertujuan memprediksi kegagalan produk dan mendapatkan parameter optimal pada mesin injeksi menggunakan analisis simulasi CAE. Metode penelitian dilakukan mulai dari pembuatan model  CAD  3D,  penentuan  parameter  perancangan,  proses  simulasi,  dan  intepretasi  hasil  analisis  simulasi.  Produk front cover MiFUS® dijadikan sebagai bahan kajian produk plastik dengan  material polyprophylene . Mesin injeksi yang  digunakan  adalah  Demag  Ergotech  200-840.  Sedangkan  jenis  cetakan  yang  digunakan  adalah two  plate  mold dengan metode pendinginan sistem delapan kanal sejajar. Intepretasi hasil analisis didapatkan waktu pengisian plastik selama 0,144 detik dan tekanan injeksi 44,98 Mpa. Sedangkan untuk distribusi kegagalan yang terjadi meliputi weld line angle terbesar yang terjadi pada sudut 144,98 dan sink mark terbesar yang terjadi pada dimensi produk yaitu 0,0361 mm  sehingga  dapat  disimpulkan,  produk  casing  yang  akan  dihasilkan  dengan  menggunakan  parameter  dari  hasil analisis simulasi dapat digunakan sebagai prediksi awal sebelum diproduksi oleh mesin injeksi sebenarnya.
Kata kunci: Analisis Parameter Injeksi; Injection Molding ; Kegagalan Produk Injeksi Plastik; Simulasi CAE

## Abstract
The quality of the resulting product is a challenge in the design of plastic injection molds. Achieving this quality, CAE simulation of design parameters is studied to help predict the possibility of product defect. Many studies are made to use  CAE  to  get  results  that  are  close  to  the  actual  value.  However,  the  obstacle  faced  is  that  CAE  users  are  still relatively minimal due to the need for adequate knowledge in its operation and the trial and error process is still being carried out in the field. Therefore, this paper aims to provide easy steps in obtaining parameters that can be used as initial  references.  The  research  method  is  examined  starting  from  making  3D  CAD  models,  determining  design parameters, simulation processes, and interpreting simulation analysis results. The MiFUS® front cover product is used as a case study material for plastic products with polypropylene material. The injection engine used is the Demag Ergotech  200-840.  While  the  type  of  mold  used  is  a  two-plate  mold  with  an  eight  parallel  channel  system  cooling method.  The  interpretation  of  the  analysis  results  obtained  that  the  plastic  filling  time  was  0.144  seconds  and  the injection pressure was 44.98 Mpa. As for the distribution of failures that occur include the largest weld line angle of 144.98 and the largest sink mark that occurs in product dimensions about 0.0361 mm. It can be concluded that the parameters  from  the  simulation  can be  used  as  an  initial prediction  before being  produced  by  the  actual  injection machine.
Keywords: CAE Simulation; Injection Molding; Injection Parameters Analysis; Plastic Injection Product Defect;

## 1. Pendahuluan
Kemajuan  teknologi  manufaktur  berkembang  dengan  pesat  terutama  dalam  produksi  plastik  yang  dihasilkan  oleh plastics  injection  mold (PIM)  [1–5].  Beberapa  faktor  dalam  produksi  perlu  diperhatikan  selain  faktor  desain  produk, kondisi di mesin injeksi perlu dijadikan pertimbangan dalam penentuan parameternya seperti waktu pengisian, tekanan permukaan,  penyusutan  produk,  material  plastik  yang  digunakan,  serta  beberapa  kemungkinan  cacat  produk  setelah proses produksi [6–8]. Kondisi tersebut membuat sebagian para teknisi dilapangan diperlukan tindakan trial and error dalam  menghasilkan  produk  yang  diinginkan  dengan  memperhatikan  kualitas  produk  yaitu  dari  tampilan  serta  berat produk tersebut [9–11]. Kemungkinan hasil produk cacat pada saat trial pertama kali relatif sangat tinggi sehingga waktu
yang diperlukan relatif belum efektif. Upaya yang dapat dilakukan untuk menggantikan trial and error tersebut adalah dengan  menggunakan  analisis  software  aliran  plastik  yang  memungkinkan  pengguna  dapat  memprediksi  produk  yang dihasilkan oleh mesin injeksi.
Computer  Aided  Engineering (CAE)  adalah  alat  bantu  dengan  melakukan  pendekatan  rekayasa  numerik  untuk mendapatkan  hasil  semirip  mungkin  dengan  yang  akan  dilakukan  pada  kondisi  nyata  [12].  Hal  tersebut  tidak  bisa dipungkiri bahwa sebagian industri besar dengan volume produksi yang sangat tinggi menggunakan CAE sebagai solusi konkret  yang  dapat  menekan  biaya  R&D  pada  proses  injeksi  plastik  [13–17].  Namun  dalam  melakukan  analisis menggunakan software CAE, diperlukan tenaga terampil dalam penentuan parameter  yang akan dimasukkan tersebut. Kesalahan dalam penentuan parameter injeksi dapat mengakibatkan selisih perbedaan yang sangat jauh antara simulasi menggunakan CAE dengan proses injeksi sesungguhnya. Oleh karena itu, para peneliti mencoba beberapa pendekatan metode simulasi CAE agar didapatkan parameter yang dapat digunakan secara luas.  Selain itu, upaya membandingkan beberapa metode simulasi digunakan seperti yang dilakukan oleh Chen, Dyi-Cheng et. al. yaitu dengan  menggunakan ANOVA yang hasilnya dapat mengurangi kemungkinan terjadinya cacat produk [18]. Upaya lain adalah dengan design of  experiment menggunakan  metode  Taguchi  juga  dilakukan  untuk  mendapatkan  produk  yang  optimal  dengan memperhatikan  faktor  penyusutan  plastik  yang  terjadi  akibat  adanya  perubahan  temperatur  pada  cetakan,  perubahan temperatur pada produk, holding pressure , dan waktu pendinginan [19]. Namun metode eksperimen tersebut mempunyai kelemahan  yaitu  waktu  serta  biaya  yang  dibutuhkan  sangat  tinggi  dan  hanya  berfokus  pada  kajian  kegagalan  produk dengan tidak melibatkan parameter yang diperlukan pada mesin injeksi, sehingga relatif tidak efektif dan efisien.
Paper ini membahas analisis simulasi aliran produk plastik melalui metode injection molding dengan menggunakan studi kasus casing MiFUS® ( Smart Monitoring Intravenous ) dengan material polyprophylene (PP). Tujuan dari paper ini adalah untuk memprediksi kegagalan produk pada saat dicetak serta mendapatkan parameter yang akan digunakan pada mesin injeksi agar mendapatkan hasil yang optimal. Selanjutnya, akurasi dari hasil simulasi tersebut divalidasi dengan melakukan beberapa kali pengulangan simulasi. Setelah itu, optimasi dilakukan dengan mengubah layout produk untuk memprediksi kemungkinan terkecil cacat produk ketika akan diproduksi pada mesin injeksi.

## 2. Material dan metodologi

## 2.1. Cetakan injeksi plastik
Model  cetakan  injeksi  menggunakan two  plate mold menggunakan  sistem  ejeksi  pin  dengan layout  cavity menggunakan dua buah produk seperti yang ditujukkan pada Gambar 1. Dalam paper ini, 3D model yang akan dilakukan simulasi adalah bagian front cover . Simulasi CAE terhadap produk mencakup perhitungan rheology dan thermal serta perhitungan  deformasi  pada  bagian  cetakan  termasuk  didalamnya  penyusutan  dan  lengkungan  suatu  produk.  Hasil perhitungan rheology juga memberikan suatu pengetahuan mengenai fenomena dan tingkah laku yang  terjadi di cavity selama  pengisian  seperti  distribusi  tekanan,  perubahan  temperature,  nilai  kelajuan  aliran,  dan  distribusi  tegangan. Sedangkan  perhitungan thermal pada  cetakan  mencakup  siklus  cetakan  injeksi  seperti  waktu  pengisian,  durasi pembekuan, temperature di cavity , dan waktu pendinginan.
2.2. Metode analisis simulasi aliran plastik
Analisis simulasi aliran plastik menggunakan software CAE Moldex3D R14. Tahapan analisis dibagi menjadi empat seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  2.  yaitu  meliputi:  (1)  persiapan  desain  model  CAD  baik  berupa  STEP  file  maupun IGES.;  (2)  penentuan  parameter  simulasi  termasuk  didalamnya  adalah  material  produk,  mesin  injeksi  yang  akan digunakan, serta beberapa parameter mesin lainnya.; (3) proses analisis menggunakan solver yang tersedia pada modul
software apakah dalam bentuk 3D solid, Mesh, maupun Shell.; dan (4) interpretasi hasil analisis yang terdiri dari waktu pengisian, distribusi temperature, distribusi tegangan, distribusi ketebalan produk dan sebagainya.
Gambar 1 . 3D CAD model casing MiFUS®
Gambar 2 . Tahapan proses analisis simulasi injection molding

## 3. Hasil dan pembahasan

## 3.1. Pembuatan desain model 3D CAD
Casing  MiFUS®  dibuat  dengan  menggunakan  software  CAD  Creo  Parametric  yang  hasilnya  dikonversi  kedalam bentuk file netral STEP, STL, maupun IGES. Dalam penelitian ini, luaran hasil dari Creo Parametric tersebut adalah file netral STL ( Standard Triangle Language ) seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3. File tersebut merupakan merupakan pendekatan  numerik  yaitu  dengan  mengubah  bentukan feature pada  format  CAD  kedalam  pendekatan Binary . Selanjutnya, STL file di proses dengan software CAE Moldex3D dengan memastikan kualitas permukaan casing tidak ada  yang overlapping maupun  berlubang.  Apabila  terdapat  cacat  permukaan,  dapat  menggunakan fix  surface  features yang telah disediakan oleh Moldex3D.

## 3.2. Penentuan parameter simulasi
Sebelum dilakukan running solver maka perlu menentukan tiga parameter simulasi yaitu: (1) pembuatan model mesh dengan menggunakan eDesign Moldex3D module ; (2) penentuan properti material plastik; dan (3) memilih konfigurasi mesin yang sesuai dengan mesin injeksi yang ada. Casing MiFUS® memiliki dimensi 70x175x26 mm dan dengan properti mesh  seperti  yang  ditampilkan  pada  Tabel  1.  Kemudian  langkah  berikut  adalah  dilakukan  analisis  ketebalan  produk dimana casing tersebut memiliki ketebalan maksimal 8,86 mm dan ketebalan minimal 0,21 mm seperti yang terlihat pada Gambar  4.  Selanjutnya,  penentuan  material  plastik polypropylene yang  relatif  banyak  sekali  tersedia  dipasaran.  Oleh karena itu, dalam penentuan material perlu diperhatikan beberapa aspek seperti nama supplier material, nama dagang, dan properti material seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 1. Data meshing properties produk casing MiFUS®
Item name Item data Mesh Type eDesign No. cooling channel 8 Part dimension 70.000 x 175.000 x 26.050 (mm) Mold dimension 200.000 x 250.000 x 60.000 (mm) Cavity(Part) volume 40.4134 (cc) Cold runner volume 0.0102031 (cc) Element number 449673 Part elements 449673 Node number 445932
Tabel 2. Data meshing properties produk casing MiFUS®
Item name Item data Material type Thermoplastic Generic name PP Supplier LyondellBasell Trade name Moplen EP240H MFI MFI (230,2.16)=2 g/10min Fiber percent 0.00 (%) Melt temperature range 190 - 270 ( o C) Mold temperature range 20 - 50 ( o C) Ejection temperature 100 ( o C) Freeze temperature 120 ( o C)
Setelah menentukan parameter seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1 dan Tabel 2, selanjutnya adalah analisis aliran masuk pada produk dengan menggunakan best gate position features seperti yang terlihat pada Gambar 5. Penggunaan fitur the best gate position ditujukan untuk  memastikan bahwa semua produk terisi penuh secara merata dalam  waktu yang  seragam.  Keputusan  pilihan  fitur the  best  gate position  dilakukan  berdasarkan  jumlah gate yang  akan  dijadikan masukan pada sistem, selanjutnya software akan mengolah data masukan untuk memberitahukan posisi gate terbaik. Pada casing tersebut didapatkan jalur aliran dengan panjang maksimal adalah 62,4 mm dari ujung gate sampai dengan posisi terakhir aliran plastik itu berhenti. Selain itu, upaya penggunaan fitur tersebut adalah untuk mengetahui kontribusi gate terhadap pengisian plastik pada produk casing.
Gambar 4 . Analisis distribusi ketebalan produk
Tahapan berikutnya adalah menentukan rongga cetak diantaranya adalah cavity dan core . Langkah tersebut dilakukan agar mendapatkan dimensi cetakan secara proporsional serta dapat memprediksi laju aliran plastik yang disertai dengan laju pendinginan cetakan sehingga dapat mendinginkan produk secara efektif seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6. Dalam analisis simulasi casing, metode pendinginan straight cooling sejumlah delapan kanal dilakukan dikarenakan lebih efektif dalam mendinginkan produk.
Gambar 6 . Penentuan mold ( core, cavity, cooling channel, moldbase )

## 3.3. Intepretasi hasil simulasi
Hasil analisis simulasi didapatkan nominal parameter yang akan dijadikan parameter masukkan pada mesin injeksi diantaranya adalah waktu pengisian produk selama 0,144 detik dan tekanan pengisian sebesar 44,98 Mpa seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7. Sedangkan untuk distribusi kegagalan terdiri dari weld line angle terbesar yang terjadi pada sudut 144,98 dan sink mark terbesar yang terjadi pada dimensi produk  yaitu 0,0361 mm sehingga dapat disimpulkan, produk casing yang akan dihasilkan dengan menggunakan parameter dari hasil analisis simulasi dapat digunakan sebagai prediksi awal sebelum diproduksi oleh mesin injeksi sebenarnya.
Gambar 7 . Hasil analisis simulasi Moldex3D berdasarkan parameter yang telah ditentukan

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini telah dilakukan dengan menerapkan metode analisis simulasi menggunakan software Moldex3D. Hasil dari  analisis  simulasi  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  parameter  yang  didapatkan  dari  simulasi software dapat digunakan sebagai prediksi awal dalam menentukan parameter mesin injeksi Demag Ergotech 200-840. Hal tersebut dapat dilihat dari grafik statistik yang dihasilkan oleh software . Selain itu, metode simulasi juga dapat mengurangi biaya trial and error serta kegagalan produk akibat kesalahan dalam menentukan parameter di mesin injeksi.

## Ucapan terima kasih
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  Politeknik  Manufaktur  Bandung  melalui  pendanaan  hibah  penelitian internal yang dikelola oleh unit P4M.

## Daftar Pustaka
[1.] Kitayama  S,  Tamada  K,  Takano  M,  Aiba  S.  Numerical  optimization  of  process  parameters  in  plastic  injection molding for minimizing weldlines and clamping force using conformal cooling channel. Journal of Manufacturing Processes. 2018 Apr 1;32:782–90.
[2.] Farotti  E,  Natalini  M.  Injection  molding.  Influence  of  process  parameters  on  mechanical  properties  of polypropylene polymer. A first study. Procedia Structural Integrity. 2018 Jan 1;8:256–64.
[3.] Gao H, Zhang Y, Fu Y, Mao T, Zhou H, Li D. Process parameters optimization using a novel classification model for plastic injection molding. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2018;94(1):357– 70.
[4.] Mohan M, Ansari M, Shanks RA. Review on the effects of process parameters on strength, shrinkage, and warpage of injection molding plastic component. Polymer-Plastics Technology and Engineering. 2017;56(1):1–12.
[5.] Hentati F, Hadriche I, Masmoudi N, Bradai C. Optimization of the injection molding process for the PC/ABS parts by  integrating  Taguchi  approach  and  CAE  simulation.  The  International  Journal  of  Advanced  Manufacturing Technology. 2019;104(9):4353–63.
[6.] Firdaus  M.  Pengaruh  Variasi  Temperatur  Injeksi  Pada  Rancang  Bangun  Mesin  Injection  Molding  Untuk  Hasil Produk Particulate Composite. 2020;
[7.] Prasanko  AW, Djumhariyanto D, Triono A. Analisis Parameter Injection Molding Terhadap Waktu Siklus dan Cacat Flash Produk Tutup Botol 180 ml Menggunakan Metode Taguchi. Jurnal ROTOR. 2017;
[8.] Nurhudha A. Simulasi Dan Analisa Proses Injection Molding Pada Produk Frame Faceshield Untuk Reduksi Sink Mark. 2021;
[9.] Liu J, Guo F, Gao H, Li M, Zhang Y, Zhou H. Defect detection of injection molding products on small datasets using transfer learning. Journal of Manufacturing Processes. 2021;70:400–13.
[10.] Hwang  S,  Kim  J.  Injection  mold  design  of  reverse  engineering  using  injection  molding  analysis  and  machine learning. Journal of Mechanical Science and Technology. 2019;33(8):3803–12.
[11.] Zwicke F, Behr M, Elgeti S. Predicting shrinkage and warpage in injection molding: Towards automatized mold design. In AIP Publishing LLC; 2017. p. 100001.
[12.] Huang C-T, Chang R-Y. Advanced CAE Technology for Microcellular Injection Molding. In: Polymeric Foams. CRC Press; 2016. p. 379–94.
[13.] Andhalkar VV, Dulange DS. Injection molding methods design, optimization, Simulation of plastic flow reducer part by mold flow analysis. International Research Journal of Engineering and Technology. 2017;4(6):1742–6.
[14.] Xu X, Yu P. Modeling and simulation of injection  molding process of polymer  melt by  a robust SPH method. Applied Mathematical Modelling. 2017;48:384–409.
[15.] Wittemann  F,  Maertens  R,  Bernath  A,  Hohberg  M,  Kärger  L,  Henning  F.  Simulation  of  reinforced  reactive injection molding with the finite volume method. Journal of Composites Science. 2018;2(1):5.
[16.] Soltani M, Kulkarni R, Scheinost T, Groezinger T, Zimmermann A. A novel approach for reliability investigation of  LEDs  on  molded  interconnect  devices  based  on  FE-analysis  coupled  to  injection  molding  simulation.  IEEE Access. 2019;7:56163–73.
[17.] Wu K, Wan L, Zhang H, Yang D. Numerical simulation of the injection molding process of short fiber composites by  an  integrated  particle  approach.  The  International  Journal  of  Advanced  Manufacturing  Technology. 2018;97(9):3479–91.
[18.] Chen  DC,  Wen  KC,  Yang  RS,  Lai  YY.  Study  on  Mold  Flow  Analysis  and  Injection  Product  Verification  by Analysis of Variance and Response Surface Method-Taking Toothbrush as an Example. In Trans Tech Publ; 2020. p. 64–73.
[19.] Chen W-C, Nguyen M-H, Chiu W-H, Chen T-N, Tai P-H. Optimization of the plastic injection molding process using  the  Taguchi  method,  RSM,  and  hybrid  GA-PSO.  The  International  Journal  of  Advanced  Manufacturing Technology. 2016;83(9–12):1873–86.