Überzeugende Referenzprojekte

Führende Unternehmen vertrauen bereits auf IconPro

Lösen Sie Herausforderungen

Qualitätsprobleme und Ineffizienzen sind schwer zu bewältigen, wenn sich Prozesse unter vielen Einflüssen dynamisch verändern.

Icon Pro

 

Predictive Quality & Prozessoptimierung
für Ihren Use-Case

So realisieren Sie einen kosteneffizienten Proof-of-Concept für
Predictive Quality und Prozessoptimierung in Ihrer Produktion.

Entfesseln Sie Potenzial

IconPro ARES ermöglicht Ihnen die Vorhersage und Minimierung von Produktionsausschuss - in-process und in Echtzeit.

Icon Pro

 

WANN wird Ausschuss auftreten?

Sie erhalten in Echtzeit Vorhersagen über potenziellen Ausschuss je Produktionseinheit oder Charge.

WARUM tritt Ausschuss auf?

Sie erfahren die individuellen Gründe jeden Ausschuss in Form erkannter Przoesseinflüsse automatisch oder als Bericht.

WIE lässt sich Ausschuss verhindern?

Sie erhalten in Echtzeit Optimierungsvorschläge um Ausschuss zu verhindern oder zu reduzieren.

IconPro ARES

Von Daten zu Informationen zu Mehrwert

Qualitätsdaten

Prozessdaten

Materialdaten

Sensordaten

Icon Pro

Prozessingenieure

Prozesseinflüsse
verstehen und verbessern

Qualitätsingenieure

Qualität und Ausschuss
kontrollieren

Produktionsmitarbeiter

Prozessparameter
optimal konfigurieren

IT Administratoren

Software- und Ressourcen-
Nutzung überwachen

Predictive Quality & Prozessoptimierung

IconPro ARES für Vorhersagen und Vermeidung von Ausschuss
Icon Pro

Prozessingenieure

Komplexe Prozesse
verstehen und verbessern

Visualisieren Sie den Einfluss und die Bedeutung jeder Prozessgröße. Teilen Sie Berichte und leiten Verbesserungen ab.

Icon Pro

Qualitätsingenieure

Ursachen und Ausschuss
identifizieren und vorhersagen

Sagen Sie Qualität vorher und finden versteckte Problemursachen. Erhöhen Sie Prozessfähigkeit & Qualitätsrate.

Icon Pro

Produktionsmitarbeiter

Optimale Prozessparameter
finden und einstellen

Konfigurieren Sie automatisch empfohlene Prozesseinstellungen für höhere Zuverlässigkeit & Reproduzierbarkeit.

Icon Pro

IT Administratoren

Software- & Ressourcennutzung
überwachen und steuern

Erfahren Sie, wer Ihre Software mit welchen Ressourcen nutzt. Skalieren Sie die Software intern einfach, sicher & stabil.

Icon Pro

Was sind die Vorteile von Predictive Quality?

Mit Predictive Quality lassen sich Produktionsprozesse unter qualitätsrelevanten Gesichtspunkten optimieren. Allgemein ergeben sich folgende spezifische Vorteile:

  • Weniger Ausschuss: Durch die Prozessoptimierung wird weniger Ausschuss produziert, was die Prozesskosten durch weniger Nacharbeit, reduzierten Materialeinsatz und eine höhere Ertragsrate (Yield Rate) stark verringert.
  • Weniger Prüfaufwand: Predictive Quality ermöglicht dynamisierte Stichprobenkontrollen, indem am Ende der Fertigung hauptsächlich Produkte geprüft werden, für welche eine kritische Qualität vorhergesagt wurde.
  • Höhere Qualitätssicherheit: Durch die Vorhersage von Produktfehlern mithilfe von Predictive Quality Analytics minimiert sich auch für Produkte, die nicht 100% geprüft werden, das Risiko mangelnder Qualität bei der Auslieferung.
  • Weniger Rückrufrisiko: Durch die Vorhersage potenziell fehlerhafte Produkte oder durch die realisierte Prozessoptimierung sinkt die Wahrscheinlichkeit von Rückrufrisiken und -kosten drastisch.
  • Mehr Prozesseinsicht: Predictive Quality Analytics bietet Prozess- und Qualitätsingenieuren wertvolle datenbasierte Einblicke in die wichtigsten Prozesseinflüsse sowie ihre Interaktion mit den Qualitätsparametern.
  • Geringere Verschwendung: Durch die Verringerung der Anzahl fehlerhafter Produkte trägt Predictive Quality dazu bei, wertvolle Ressourcen zu schonen, CO2 einzusparen und eine nachhaltige Fertigung zu etablieren.

Termin buchen

Anwendungsfälle

Führende
Unternehmen
nutzen IconPro.

Mechanical – Wire Eroding

Mechanical – Wire Eroding

Project Subtitle
Data-based evaluation of the wire electrical discharge machining process

Companies & Partners
WBA Aachener Werkzeugbau Akademie GmbH, Mak…

Manufacturing – Ultrasonic Inspection

Manufacturing – Ultrasonic Inspection

Project Subtitle
Quality Control of Vehicle Assembly using an Ultrasonic Imaging Sensor with Embedded Artificial Intelligence

Companies and Partners
Tessonics…

Automotive Metal Forming

Automotive Metal Forming

Project Subtitle
Industrial Reinforcement Learning for the Quality Control of Metal Forming Processes

Companies & Partners
Mubea, Tailor Rolled Blanks Gmb…

Minimieren Sie die Ausschussrate Ihrer Produktionslinie.

Geben Sie Ihre Parameter ein

IconPro ARES hilft, Einsparungen von mehreren zehntausend EUR pro Jahr und Produktionslinie zu realisieren

Jährliche Ausschusskosten der Produktionslinie

1 k€

  • 1
  • 200

Ausschussquote

5%

  • 0.1
  • 30
  • Minimieren Sie Ihre Ausschuss-Rate auf

    Icon Pro

    2 %

  • Jährliche Einsparungen von

    Icon Pro

    2 k€

Wie startet man mit Predictive Quality?

In weniger als 6 Wochen führen wir Sie über 6 systematische Meilensteine zu einem kosteneffizienten Proof-of-Concept.

Icon Pro
  • Anwendungsfall, Ziele und Anforderungen verstehen

  • Prüfen ob und inwiefern Ihre Daten geeignet sind

  • Optimierung der Datenqualität und -struktur

  • Auswertung des Datengehalts und Wertepotenzials

  • Ableitung der Machbarkeit für Ihren Anwendungsfall

  • Ermittlung des Return-on-Investment

  • Roll-Out Roadmap nach erfolgreichem Proof-of-Concept

Mehr erfahren

Wie funktioniert Predictive Quality und Prozessoptimierung?

 

Das Predictive Quality Management nutzt Machine Learning Algorithmen, um Produktfehler vorherzusagen und zu verhindern, bevor sie auftreten. Dazu werden Daten aus verschiedenen Quellen genutzt, u.a. Materialprotokolle, Zuliefererdokumente, Schnittstellen zu Produktionsanlagen und der Qualitätssicherung.

Die Qualitätsdaten werden mit den anderen Daten korreliert, um die Wahrscheinlichkeit von Fehlern vorherzusagen oder optimale Fertigungsparameter für eine bestmögliche Produktqualität zu bestimmen.

Für die Realisierung von Predictive Quality lassen sich die folgenden Etappen benennen:

  • Datenerfassung: Der erste Schritt bei der Implementierung von Predictive Quality besteht in der Sammlung von Daten aus relevanten Quellen, wie Maschinen, Sensoren, Prüfprozessen oder Kundenfeedback-Dokumenten.
  • Datenanalyse: Die gesammelten historischen Daten werden mithilfe von Machine Learning analysiert. Die Algorithmen suchen nach Korrelationen zwischen Qualitätsdaten und den restlichen Daten.
  • Prädiktive Modellierung: Auf der Grundlage der Ergebnisse der Datenanalyse werden Vorhersagemodelle abgeleitet. Diese Modelle können neu gesammelte Daten verarbeiten, um Produktfehler noch vor der Prüfung vorherzusagen.
  • Vorhersagende Überwachung: Die Vorhersagemodelle werden in den Fertigungsprozess integriert. Vorhersagen über Produktfehler werden nun angezeigt, bevor Ausschuss entsteht oder das Produkt den Kunden erreicht.
  • Prozessoptimierung: Die Vorhersagemodelle werde für die Ableitung und Integration von Optimierungsmodellen genutzt. So können in-process und in Echtzeit Prozessparameter für minimalen Ausschuss optimiert werden.

 

Welche Unternehmen profitieren von Predictive Quality?

 

  • Predictive Analytics in Quality Assurance ist von entscheidender Bedeutung für alle produzierende Unternehmen, die sicherstellen wollen, dass Produkte die gewünschte Qualität erfüllen und möglichst wenig Ausschuss auftritt.
  • Herkömmliche Qualitätssicherungsmethoden wie Stichprobenkontrollen oder 100% Prüfungen können zeitaufwändig, kostspielig und anfällig für menschliche Fehler sein. Gleichzeitig tragen sie wenig dazu bei, Ursachen für Qualitätsprobleme zu erkennen oder sogar in-process zu eliminieren.

 

Aus diesem Grund wenden sich viele Unternehmen dem Thema Predictive Quality und Prozessoptimierung zu. Die Experten von IconPro unterstützen Sie dabei Ihren Anwendungsfall zu bewerten und Predictive Quality zu Ihrem Vorteil zu nutzen.

 

Das könnte Sie auch interessieren:

Machine Vision
Predictive Maintenance
Trendanalyse und -vorhersage
Softwareentwicklung
Datenanalyse & Screening

 

Unser Angebot

So einfach, zuverlässig und kosteneffizient wie möglich.
Wir bieten das gesamte Spektrum an Dienstleistungen für industrielle KI.

Icon Pro

Unser Team hilft Ihnen gerne weiter. Nehmen Sie Kontakt auf!

FAQ

 

Was ist die Definition von Predictive Quality?

Predictive Quality ist ein Verfahren, bei dem mittels Machine Learning Qualitäts- und Produktionsdaten miteinander korreliert werden. Mit Hilfe der abgeleiteten Modelle wird die Qualität von Produkten schon während Fertigung vorhergesagt. Außerdem lassen sich optimale Prozessparameter für eine bestmögliche Qualität bestimmen. Vorhersagen und Optimierungen werden für die Einsparung von Prüfauwänden sowie die Reduzierung von Ausschuss genutzt.

 

Welche Vorteile bietet Predictive Quality?

Durch die Bestimmung und Berücksichtigung optimaler Prozessparameter während des Prozesses wird Ausschuss reduziert und die Qualität erhöht. Vorhersagen über die Qualität noch während der Fertigung erlauben dynamische und intelligente Stichprobenkontrollen, wodurch Prüfaufwände gesenkt werden. Die Wertschöpfung bei Produkten mit hoher Fertigungstiefe kann intelligent gestoppt werden sobald die Ausschusswahrscheinlichkeit zu hoch wird.

 

Was sind Anwendungsbeispiele für Predictive Quality?

Die Anwendung von Predictive Quality in der Produktion ist für unterschiedliche Industrien möglich. Ein Beispiel für den Einsatz von Predictive Quality ist die Produktion von Pumpen für Geschirrspülmaschinen, wo entlang der gesamten Fertigungs- und Montagekette Parameter wie die Temperatur beim Spritzgießen oder Verschraubungsdaten aufgenommen wurden, um die Qualität vorherzusagen oder Prozesskorrekturen zu bestimmen. Der Ausschuss wurde so signifikant gesenkt.