Predictive Quality

FAQ

Was ist die Definition von Predictive Quality?

Predictive Quality ist für jeden Fertigungsbetrieb von entscheidender Bedeutung, da sie dazu beiträgt, dass die 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 zu.

Predictive Quality nutzt Algorithmen des Machine Learning, um Produktfehler zu erkennen und zu verhindern, bevor sie auftreten. Sie nutzt Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Materialprotokolle, Zuliefererdokumente, Produktionsanlagen und Prüfprozessresultate, um Muster zu erkennen und die Wahrscheinlichkeit von Fehlern vorherzusagen oder Fertigungsparameter für eine bestmögliche Produktqualität automatisch zu optimieren.

Wie funktioniert Predictive Quality?

• Datenerfassung: Der erste Schritt bei der Implementierung von Predictive Quality besteht in der Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Maschinen, Sensoren, Prüfprozessen oder Kundenfeedback-Dokumenten.
• Datenanalyse: Sobald die Daten gesammelt wurden, werden sie mithilfe von Machine Learning analysiert. Die Algorithmen suchen nach Mustern und Beziehungen in den Daten.
• Prädiktive Modellierung: Auf der Grundlage der Ergebnisse der Datenanalyse werden Vorhersagemodelle entwickelt. Diese Modelle nutzen die Daten, um die Wahrscheinlichkeit von Produktfehlern vorherzusagen.
• Vorhersagende Überwachung: Die Vorhersagemodelle werden in den Fertigungsprozess integriert, und die Produktionsanlagen werden in Echtzeit überwacht. Wenn die Vorhersagemodelle auf eine hohe Wahrscheinlichkeit von Produktfehlern hinweisen, wird dies angezeigt und es können entsprechende Maßnahmen ergriffen werden, bevor Ausschuss entsteht oder das Produkt den Kunden erreicht.
• Prozessoptimierung: Die Vorhersagemodelle werde für die Ableitung und Bereitstellung von Optimierungsmodellen genutzt. So können in-process und in Echtzeit Vorschläge zur Verbesserung der Prozessparameter angezeigt und Ausschuss nachhaltig reduziert werden.

Was sind die Vorteile von Predictive Quality?

• Verbesserte Produktqualität: Predictive Quality trägt zur Verbesserung der Produktqualität bei. Durch die Vorhersage und Vermeidung von Produktfehlern können Hersteller sicherstellen, dass nur hochwertige Produkte auf den Markt kommen.
• Weniger Prüfaufwand: Predictive Quality ermöglicht dynamisierte Stichprobenkontrollen, indem am Ende der Fertigung hauptsächlich Produkte geprüft werden, für welche eine kritische Qualität vorhergesagt wurde, wodurch der Prüfaufwand sinkt.
• Weniger Prozesskosten: Durch die Prozessoptimierung wird weniger Ausschuss produziert, was die Prozesskosten durch weniger Nacharbeit, reduzierten Materialeinsatz und eine höhere Ertragsrate (Yield Rate) stark verringert.
• Datengestützte Einblicke: Predictive Quality bietet Herstellern wertvolle Einblicke in ihre Produktionsprozesse und ermöglicht es ihnen sogar eine höhere Qualität ihrer aktuellen oder zukünftigen Produkte zu planen und zu realisieren.
• Weniger Rückrufrisiko: Durch die Vorhersage potenziell fehlerhafte Produkte oder sogar durch die realisierte Prozessoptimierung sinkt die Wahrscheinlichkeit fehlerhafte Produkte an Kunden auszuliefern und damit Rückrufrisiken und -kosten drastisch.
• Geringere Verschwendung: Durch die Verringerung der Anzahl fehlerhafter Produkte trägt Predictive Quality dazu bei, wertvolle Ressourcen zu schonen und eine nachhaltige Fertigung zu etablieren.

Was ist ein Anwendungsbeispiel für Predictive Quality?

Ein Hersteller könnte beispielsweise Predictive Quality einsetzen, um Daten über seine Schweißprozesse zu analysieren. Das Modell würde Daten zu Parametern wie Schweißgeschwindigkeit, Temperatur und Druck analysieren, um Muster und Anomalien zu erkennen. Angenommen, das Modell stellt fest, dass ein bestimmter Schweißprozess immer wieder fehlerhafte Schweißnähte erzeugt. In diesem Fall kann es das Produktionsteam alarmieren, um das Problem zu untersuchen und zu beheben, bevor es zu erheblichem Ausschuss führt.