Sie erhalten in Echtzeit Vorhersagen über potenziellen Ausschuss je Produktionseinheit oder Charge.
Sie erfahren die individuellen Gründe jeden Ausschuss in Form erkannter Przoesseinflüsse automatisch oder als Bericht.
Sie erhalten in Echtzeit Optimierungsvorschläge um Ausschuss zu verhindern oder zu reduzieren.
Prozesseinflüsse
verstehen und verbessern
Qualität und Ausschuss
kontrollieren
Prozessparameter
optimal konfigurieren
Software- und Ressourcen-
Nutzung überwachen
Visualisieren Sie den Einfluss und die Bedeutung jeder Prozessgröße. Teilen Sie Berichte und leiten Verbesserungen ab.
Sagen Sie Qualität vorher und finden versteckte Problemursachen. Erhöhen Sie Prozessfähigkeit & Qualitätsrate.
Konfigurieren Sie automatisch empfohlene Prozesseinstellungen für höhere Zuverlässigkeit & Reproduzierbarkeit.
Erfahren Sie, wer Ihre Software mit welchen Ressourcen nutzt. Skalieren Sie die Software intern einfach, sicher & stabil.
Project Subtitle
Data-based evaluation of the wire electrical discharge machining process
Companies & Partners
WBA Aachener Werkzeugbau Akademie GmbH, Mak…
Project Subtitle
Quality Control of Vehicle Assembly using an Ultrasonic Imaging Sensor with Embedded Artificial Intelligence
Companies and Partners
Tessonics…
Project Subtitle
Industrial Reinforcement Learning for the Quality Control of Metal Forming Processes
Companies & Partners
Mubea, Tailor Rolled Blanks Gmb…
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
Lernen Sie konkrete Nutzerszenarien und Mehrwerte durch
Predictive Quality und Prozessoptimierung in der Produktion kennen.
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?
Was sind die Vorteile von Predictive Quality?
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.