Herausforderung

Wenn Unternehmen Initiativen für die Industrie 4.0 und die digitale Transformation ergreifen, ist es wichtig, nicht dem Hype und den Schlagworten zu verfallen. Stattdessen gilt es, abstrakte Visionen in handfeste Verbesserungen in der Fabrik umzusetzen.  

Einer unserer Kunden hat uns Folgendes gefragt: „Kann eine Kombination aus fortschrittlichen Technologien wie künstlicher Intelligenz, dem Internet of Things und der Robotik eingesetzt werden, um Prozesse zu optimieren und Kosten zu senken?“ Der Hauptschwerpunkt lag auf den Herausforderungen bei der Qualitätskontrolle: die Beseitigung von Mängeln in einer Produktionscharge. Selbst ein einziger Defekt kann zu einem erheblichen Materialverlust und einer geringeren Produktionszeit führen. Aber noch wichtiger kann er möglicherweise zum Materialverlust der gesamten Charge führen. Dies sind Materialien, die in der Hightech-Industrie einen langen Weg zurückgelegt haben, die schwer abzubauen sind oder aus Metallen der Seltenen Erden bestehen.

Technologie

Wir bevorzugen praktische Ansätze und konzentrieren uns auf die Entwicklung einfacher, aber smarter Lösungen in der Produktion und vereinen digitales Know-how mit Fertigungsexpertise. Mit unserem Kunden setzten wir gemeinsam auf den Einsatz von Datenanalyse, um die Auswirkungen von Mängeln zu minimieren. Wir haben unsere Itility-Datenplattform genutzt, um die Datenerfassung und -verarbeitung der Maschinenlinie zu automatisieren und vordefinierte Visualisierungsoptionen bereitzustellen, welche die Erkennung von Fehlermodi und die Ursachenanalyse enorm beschleunigen. 

Auswirkungen

So konnten die Qualitätsingenieure ihre Analysezeit bei einem Defekt von Stunden auf Minuten reduzieren. Gleichzeitig ist es nun möglich, Muster über ähnliche Produkte hinweg zu erkennen. So kann ein Produktionslauf frühzeitig gestoppt werden. Dieser praktische Schritt optimiert die Identifizierung von Grundursachen von Fehlern und von Ausschuss. 
Der nächste Schritt besteht darin, Fehler rechtzeitig vorherzusagen, um sich der Null-Fehler-Fertigung anzunähern.