Predictive Quality

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WAS IST KI QUALITÄTSSICHERUNG

Schlechte Qualität ist teuer und wird kaum vergessen.

Auf der anderen Seite ist gute Qualität, wenn der Kunde zurückkommt und nicht das Produkt. Doch wie kann die Fertigung die Qualität nachhaltig sicherstellen oder verbessern?

Predictive Quality, auch bekannt als KI Qualitätssicherung, ist eine datengesteuerte Strategie, die darauf abzielt, die Qualität des Endprodukts vorherzusagen und zu verbessern.

DEFINITION PREDICTIVE QUALITY

Mit Predictive Quality oder KI Qualitätssicherung werden qualitätsrelevante Prozesse und Produkte durch datenbasierte Vorhersagen und Korrekturen kontinuierlich verbessert.

Um Vorhersagen über die künftige Qualität zu erstellen – und bei Bedarf mit deren Verbesserung zu beginnen – werden relevante Elemente berücksichtigt.

Predictive Quality (KI Qualitätssicherung) deckt Muster und Korrelationen in bzw. zwischen Qualitätsdaten und Produktionsdaten auf, die zuvor unbemerkt waren.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) erlauben es Vorhersagemodelle zu entwickeln, welche die Produktqualität antizipieren und Korrekturen von Prozessparameterwerten vorschlagen.

WIE FUNKTIONIERT KI QUALITÄTSSICHERUNG

Die Qualitätsdaten für prädiktive Qualitätsaussagen sind weitgehend vorhanden – sei es durch Sensor- oder Qualitätsprüfungsmessungen oder in Form von Kundenfeedback.

Andererseits haben zahlreiche unterschiedliche Parameter des Produktionsprozesses einen Einfluss auf die Qualität eines Produktes.

Selbst innerhalb der vorgegebenen Toleranzgrenzen von Einzelteilen können Probleme beim montierten Endprodukt auftreten.

Bei der KI Qualitätssicherung werden alle Produktionsparameter automatisch überwacht und unter Berücksichtigung der Wechselwirkungen mögliche Qualitätsmängel vorhergesagt.

Auf diese Weise können Korrekturen vor der Fertigstellung vorgenommen werden, was Ausschuss reduziert und die Prozessstabilität und -fähigkeit bzw. die Qualität verbessert.

Produktionsdaten und Qualitätsdaten werden zum Trainieren von Algorithmen in einer KI Software verwendet, die dann automatisch Vorhersagen & Prozesskorrekturvorschläge ausgibt.

Der datenintensive Prozess erfordert teils hohe Rechenleistungen.

Eine skalierbare Cloud-Infrastruktur kann zum Beispiel die erforderlichen Kapazitäten bereitstellen. Die so gewonnenen Erkenntnisse können über Standardschnittstellen zur Verfügung gestellt werden.

Industrielle KI nutzt Methoden des maschinellen Lernens, um Abweichungen von der Norm oder Qualitätseinbußen zu erkennen.

Entscheidend für die Freigabe der bereitzustellenden Predictive Quality Modelle im Kontext der Vorhersagequalität sind die Prozessexperten in der Produktion.

IconPro KI Software passt die Algorithmen und KI Modelle auf Basis der bisherigen Analyseergebnisse in Form von regelmäßigen Feedbackschleifen permanent an.

Gleichzeitig muss die KI Software in der Lage sein, ihre Erkenntnisse so zu kommunizieren, dass konkrete Maßnahmen zur Prozessverbesserung in der Fertigung umgesetzt werden können.

Für diese Aufgabe wird industrielle KI Expertise wie jene von IconPro benötigt, welche Technologiewissen mit Branchenwissen  aus der Produktion verbinden.

Zudem muss im Vorfeld festgelegt werden, welche Daten für die KI Qualitätssicherung benötigt werden, wie diese aufbereitet werden müssen und welche Vorhersagegenauigkeit erforderlich ist.

BEISPIEL: VORHERSAGE VON AUSSCHUSS IN DER PRODUKTION

Ein Hersteller von KFZ Leuchten möchte den Ausschuss reduzieren, um Kosten einzusparen und gleichzeitig die Prozesssicherheit verbessern.

Die relevanten Prozessparameter können durch Expertenworkshops identifiziert werden, um eine gute Vorhersagequalität sicherzustellen.

IconPro realisiert die Erhebung von Daten über die Waren und Vorgänge an der Montagelinie, die im Allgemeinen über das Manufacturing Execution System (MES) zugänglich sind.

Anhand der über die gesamte Produktionskette gesammelten MES Daten wird ein Predictive Quality Modell trainiert.

Schon in frühen Prozessschritten entlang der Produktionskette liefert die KI Qualitätssicherung Vorhersagen über die Produktqualität und Vorschläge zur Verbesserung der Prozessparameter.

Mit Hilfe dieses Modells lassen sich auch die verantwortlichen Prozessparameter für Ausschuss teileindividuell identifizieren, um die Transparenz und Erklärbarkeit zu erhöhen.

VORTEILE VON PREDICTIVE QUALITY ODER KI QUALITÄTSSICHERUNG

Welche Strategie (Prozessoptimierung, Ursachenanalyse oder Ausschussprognose) genau angewendet wird, hängt von der Datenlage und den individuellen Zielen des jeweiligen Unternehmens ab.

Die Vorteile der vorausschauenden Qualität lassen sich jedoch wie folgt zusammenfassen:

• weniger Nacharbeit und Ausschuss
• weniger Ressourceneinsatz
• erhöhte Qualität bzw. Prozessfähigkeit
• deutlich verbesserte Planungssicherheit
• kürzere Anlauf- und Durchlaufzeiten
• erhöhte Kundenzufriedenheit

FAZIT: PREDICTIVE QUALITY ALS WETTBEWERBSVORTEIL

Kunden sind am häufigsten zufrieden, wenn sich Produkte als qualitativ hochwertig herausstellen.

Predictive Quality oder KI Qualitätssicherung nutzt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um Ausschuss und Nacharbeit zu reduzieren und Qualität sicherzustellen.

Für den optimalen Einsatz von industrieller KI wird die KI Software von IconPro je nach Datenlage und Zielsetzung auf die spezifischen Unternehmensbedingungen zugeschnitten.

So wird ein nachweisbarer und nachhaltiger Mehrwert für produzierende Unternehmen geschaffen.