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 lernen mit welchen optimierten Prozessparametern
Ausschuss verhindert oder verringert werden kann.
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.
Erfahren Sie mehr über KI in der Produktion und ihre Anwendungsfälle.
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:
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.