Nachhaltige Qualitätssicherung

Quality Fingerprinting in der Fertigung: ein integrierter Ansatz für Prozessdaten und Qualitätsdaten.

Die Notwendigkeit für intelligentere Rückrufaktionen.

Die große Anzahl an Rückrufaktionen in den letzten Jahren ist für viele fertigende Unternehmen zu einer unnötigen Belastung und existenzgefährdenden Gefahr geworden. Während im Jahre 2015 Rückrufaktionen in der Automobilbranche fast schon zum Alltag gehörten, verblassen diese im Vergleich zu den großen Rückrufaktionen der letzten Jahre, wie zum Beispiel die Ford/Firestone Reifen-Rückrufaktion in 2000-2001, die Toyota-Rückrufaktion in 2009-2010 aufgrund blockierter Gaspedale oder die General Motors Zündschloss-Rückrufaktion aus dem Jahre 2014. Je nach Schwere und Ausmaß des Problems sowie der Anzahl an betroffenen Produkten bzw. Konsumenten können Rückrufaktionen zu Milliardenverlusten für Unternehmen führen, ganz zu schweigen von rechtlichen und staatlichen Strafen als auch direkt verknüpften Umsatzverlusten durch Rufschädigung der Marke.

In der Regel sind komplette Chargen oder Serien von Rückrufaktionen betroffen und nicht individuelle Produkte. Einer der Gründe liegt in der fehlenden Nachvollziehbarkeit sämtlicher Rahmenbedingungen zum Zeitpunkt der Fertigung eines Produktes oder seiner Komponenten. Viele Hersteller vertrauen immer noch auf antiquierte Qualitätskontrollen, indem beispielsweise auf Basis von Stichproben gefertigte Komponenten in einem Analyselabor verschiedenen Tests unterzogen werden. Die Tests werden in der Regel mit proprietären Software-Lösungen durchgeführt und Testergebnisse in speziellen Datenqualitäts-Systemen abgespeichert, schlimmstenfalls in nicht-digitaler Form abgeheftet, komplett losgelöst vom Produktionsprozess an sich und den Eigenschaften und Rahmenbedingungen zum Herstellungszeitpunkt. Dabei wäre eine direkte Verknüpfung der Betriebszustände der Fertigungsmaschinen entlang der Fertigungsprozesse eines Werkstücks mit großen Vorteilen verbunden. Sobald erste Qualitätsprobleme erkennbar sind (z.B. während der Fertigung, im Rahmen einer End-of-Line-Prüfung oder aus einem Garantiefall heraus), könnten Hersteller auf Basis der Schlechtteile direkt eine Ursache-Wirkungs-Analyse ausführen, um eine schnelle Erklärung darüber zu erhalten, inwiefern spezielle Konstellationen in den Betriebszuständen der Maschinen ein spezielles Problem verursacht haben. Somit müssten Rückrufaktionen nicht auf der gesamten Charge durchgeführt werden, sondern könnten auf die Werkstücke mit einer erhöhten Fehlerwahrscheinlichkeit reduziert werden.

Zusammenspiel zwischen Zustandsüberwachung und Qualitätskontrolle.

Der Betriebszustand einer Fertigungsmaschine hat einen direkten Einfluss auf die Qualität eines Werkstücks. Grundvoraussetzung für Qualitätskontrollen in Echtzeit während des Fertigungsprozesses und die Etablierung von automatisierten Ursache-Wirkungs-Analysen ist eine systemseitige Rückverfolgbarkeit von Fertigungsprozessdaten und Qualitätsdaten.

Eine Rückverfolgbarkeit von Betriebszustände einzelner Maschinen stellt jedoch sehr hohe technische Anforderungen an die Datenverarbeitung und Datenspeicherung, relationale Datenbanktechnologien können derartige hochfrequente Sensordatenströme nicht verarbeiten geschweige denn effizient abspeichern. Big Data ist die Schlüsseltechnologie um diese Datenströme überhaupt verfügbar und nutzbar zu machen. Eine intelligente Paarung der Maschinenzustandsdaten (Sensordaten zur Messung von Vibrationen, Drücken, Geschwindigkeitsänderungen, Temperaturen, Drehmomenten) und Qualitätsdaten einzelner SKUs (z.B. mittels RFID bereitgestellt) ermöglicht komplett neue Einsichten für Qualitätskontrollen zu einem Preis-Leistungs-Verhältnis, das man bisher nicht für möglich gehalten hat.

Werkstückindividuelle Fertigungsparameter.

Mit der Inbetriebnahme von Datatroniq können datengetriebene Quality Fingerprints für jeden einzelnen Fertigungsschritt eines Werkstücks generiert werden. Um Qualitätskontrollen in Echtzeit sowie Ursache-Wirkungs-Analysen ex-post durchführen zu können, wird für jedes Werkstück und jeden Teilfertigungsprozess festgehalten, welche Betriebszustände eine einzelne Fertigungsmaschine zum Zeitpunkt der Fertigung aufgewiesen hat. Damit eröffnet Datatroniq ganz neue Möglichkeiten bei der Ursache-Wirkungs-Analyse von Fertigungs- und Umgebungsparametern auf die Qualität von Werkstücken.

Stellt man Datatroniq eine Liste an SKUs bereit, z.B. Ausschuss aus der End-of-Line-Prüfung oder Garantierückläufer, so wird automatisch auf Basis der Quality Fingerprint Historie des jeweiligen Werkstücks eine Ursache-Wirkungs-Analyse angestoßen.

Als Ergebnis werden neben visuellen Beschreibungen Regelwerke ausgegeben, welche die Fehlerursachen im Detail beschreiben. Zur proaktiven Fehleranalyse können die gewonnenen Erkenntnisse direkt in zukünftigen Fertigungsprozessen zur Anwendung kommen und sicherstellen, dass Qualitätsverbesserungen nachhaltig sind, indem derartige Fehlerkonstellationen nachhaltig abgestellt werden können.

Mehrwert und Schlussfolgerungen.

Datatroniq bietet produzierenden Unternehmen ein einzigartige Analyse-Lösung, um Probleme frühzeitig zu erkennen, bevor diese am Horizont auftauchen und diese gleichermaßen nachhaltig abzustellen, sobald diese erkannt und verstanden sind. Durch die integrierte Rückverfolgbarkeit von Prozessdaten und Qualitätsdaten lassen sich operationale Produktions- und Qualitätsrisiken systematisch bewerten und die Menge an qualitätsbedingtem Ausschuss nachhaltig reduzieren. Die eingebetteten Qualitätsprüfungen werden kontinuierlich für jedes Werkstück und Fertigungsschritt in Echtzeit, 24/7, durchgeführt, stichprobenbasierte Qualitätsprüfungen gehören fortan der Vergangenheit an. Datatroniq’s datengetriebene Prozesslogik etabliert eine neuartige kontaktlose Qualitätsprüfung, die nicht nur günstig, sondern sehr schnell und einfach zu implementieren ist und sich innerhalb kürzester Zeit amortisiert. Im Falle drohender Rückrufaktionen können Unternehmen sehr schnell mit Hilfe der automatisierten Ursache-Wirkungs-Analyse reagieren, um auf Basis des Quality Fingerprints sehr schnell Aussagen über betroffene Produkte oder Komponenten treffen zu können. Drohende Risiken lassen sich deutlich schneller bewerten und im Falle von Rückrufaktionen kann die Anzahl der betroffenen Produkte respektive Konsumenten stark eingeschränkt werden.