Moderne Technologien zur Analyse von Produktionsdaten erlauben die Senkung von Ausschuss und Fehlteilen durch digitale Messungen und eine Vorhersage von Ergebnissen.

Die Industrie befindet sich mitten in der digitalen Transformation. Die Umstellung auf E-Mobility stellt Unternehmen im Bereich Automotive vor Herausforderungen: neue Lade- und Speichertechnologien, Lösungen für das autonome Fahren sowie Kamera- und andere Bilderfassungstechnologien sollen zum Einsatz kommen. Die Produktionsprozesse werden daher diffiziler, komplexer und teurer. Ein hoher Ausschuss in der Fertigung bedeutet hier größere Verluste. Eine neue Entwicklung für die Überwachung der Produktion durch digitale Lösungen unterstützt das Verringern der Ausschussquoten erheblich und trägt so zum Einsparen von Kosten beziehungsweise zur Steigerung der Gewinne bei.

Die Herstellung komplexer Produkte auch in der Zulieferindustrie, etwa in den Bereichen Elektrik, Mechatronik oder “Optische Systeme”, verursachen häufig hohe Material- und Fertigungskosten. Zudem erfordert sie in der Regel recht komplexe und sensible, das heißt äußerst fehleranfällige, Produktionsabläufe. Fehlteile oder Ausschuss ist hier an der Tagesordnung. Besteht ein Produkt oder Bauteil die Endabnahme der Qualitätssicherung (Ond-of-Line) nicht, muss es meistens vollständig ausgesondert werden. Bei hohen Produktionskosten ist das immer sehr problematisch, zumal dann, wenn die Ausschussquoten ansteigen. Denn der Auftrag wird mehr und mehr unprofitabel.

Die Ausschussquote muss möglichst niedrig gehalten werden. Idealerweise wird der Produktionsprozess so konzipiert, dass potentielle Fehler nahezu ausgeschlossen und die Quote gegen Null berechnet werden kann. Gegen potentielle Störungen sind dafür in der Regel nach Vorversuchen geeignete Maßnahmen einzuleiten. Doch eine fehlerfreie Herstellung ist beinahe unmöglich. Und besonders komplexe Produkte wie optische oder elektrische Systeme können erst geprüft werden, wenn sie komplett montiert sind. Wie können neue digitale Technologien hier weiterhelfen?

Mit Big Data das Ergebnis der Endabnahme vorhersagen

Innovative Verfahren einer speziellen Datenanalyse für zuverlässige Prognosen in der Produktion bieten interessante Möglichkeiten der Reduktion von Fehlerquoten. Dabei werden während des gesamten Produktionsprozesses Messungen vorgenommen und die Informationen systematisch gesammelt. Die Daten kommen aus unterschiedlichen Quellen: aus den Anlagen, von Sensoren und den spezifizierten Messgeräten. Es werden teilweise mehrere Hunderttausend Einzeldaten pro Teil gesammelt, deshalb handelt es sich um Big- Data-Anwendungen. Über statistische Verfahren werden auf Basis dieser Datenbestände Zusammenhänge wie Korrelationen und Kausalitäten zwischen bestimmten Messergebnissen in der Produktionsphase und dem Prüfergebnis der Endabnahme ermittelt. Auf Basis der sich abzeichnenden Muster (Patterns) werden anschließend Prognosen abgeleitet, welche das wahrscheinliche Ergebnis der Endabnahme vorhersagen. So können Teile, die aufgrund ihres individuellen Fertigungsverlaufs eine hohe Ausfallwahrscheinlichkeit aufweisen, aus dem Prozess genommen und eventuell demontiert oder aufbereitet werden.

Durch lernende Algorithmen zum Digitalen Zwilling

Durch lernende Algorithmen, eine wachsende Datenbasis und anhand der Anzahl der erkannten Muster lässt sich die Qualität der Prognosen allmählich steigern, so dass sie mit der Zeit immer zuverlässiger werden. Mit dieser Entwicklung nähert man sich dem Konzept des digital twin. Denn die Fertigungsprozesse können auf Basis der gewonnenen Daten in ihren Wirkungszusammenhängen auch zunehmend zuverlässiger virtuell simuliert werden.

So ist beispielsweise auch die virtuelle Simulation von bestimmten Anpassungen an Anlagen oder Fertigungsprozessen sowie auch der Veränderungen im Produktmix möglich.

Mit der Einführung solcher Big-Data-Verfahren in der Produktion lassen sich Kosten für den Ausschuss in hohem Maß reduzieren und die Maschinennutzung aufgrund der reduzierten Doppelherstellung deutlich verbessern. Das ist nicht nur eine markante Optimierung bestehender Prozesse, sondern auch ein wesentlicher Schritt in Richtung virtuelle Produktionsplanung.

Autor: Dr. Jörg Schumacher

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