Qualitätssicherung in Fertigungsanlagen

Steckbrief
FirmaHiersemann Prozessautomation GmbH
Produkte & DienstleistungenSondermaschinenbau, Automation, Engineering, IoT
Business Model CanvasSchlüsselressourcen, Schlüsselaktivitäten, Kostenstruktur
ca. Zahl der Mitarbeiter:innen (weltweit)30
ZielgruppeAnwender
HauptsitzChemnitz, Sachsen
Use CasesCondition-Monitoring

Ausgangssituation & Herausforderungen

Die automatische Fertigung erfordert zunehmend komplexe, durchgängig gestaltete Systeme, welche eine Prozessoptimierung ebenso wie eine Prozessstabilität gewährleisten.

Ziele

Das Ziel des Projekts war es, die Fertigungsqualität von hochpräzisen Bauteilen zu sichern.

Lösung/Maßnahmen/Projekt

Über die Hauptkomponenten Datenerhebung, Datenanalyse und Optimierung soll die KI-Lösung zukünftig schon im Fertigungsprozess die letztliche Qualität prognostizieren und im Bedarfsfall während der Fertigung Prozessparameter folgender Schritte noch anpassen können.

Umsetzung

Dabei kamen maschinelle Lernverfahren aus dem Bereich des überwachten Lernens zum Einsatz, um Verknüpfungen zwischen Qualität und Prozessparametern automatisiert zu erkennen. Prozessdaten von Bauteilen wie beispielsweise geometrische Abmessungen, Oberflächenbeschaffenheiten oder Kraftmomente werden entlang der Herstellung erhoben und mit eindeutiger Bauteilzuordnung zusammen aufgezeichnet und abgeglichen.

Was wurde benötigt?

Das System benötigt zum Trainieren seiner Algorithmen ausreichende Datensätze des gesamte Fertigungsprozesses sowie definierte Werte zur Qualität, um diese abgleichen zu können, Vorhersagen zu treffen sowie nachfolgende Anpassungen während der Fertigung für Prozessparameter vornehmen zu können. So wurde die Prozessfähigkeit wie auch die kritischen Prozessfähigkeiten mittels statistischer Verfahren definiert.

Was wurde erreicht?

Errechnete Prozessanpassungen können noch im selben Fertigungsdurchlauf integriert werden, sodass deutlich weniger mangelhafte Produkte produziert werden.

Lessons Learning

Die gezielte Aufteilung der Prozess- und Qualitätsdaten und Verfahren zur Qualitätsprognose und -verbesserung auf Smart Devices und übergeordnete Systeme wird als informationstechnische Neuheit propagiert.

Weiterführende Informationen