Warum Rückrufaktionen enger gefasst werden müssen
Die große Anzahl an Rückrufaktionen in den letzten Jahren ist für viele fertigende Unternehmen zu einer unnötigen Belastung und existenzgefährdenden Gefahr geworden. Rückrufaktionen in der Automobilindustrie gehörten in den letzten Jahren fast schon zum Alltag. Für besonders negative Schlagzeilen sorgten fehlerhafte Airbag Inflatoren der Takata Corporation mit schätzungsweise 100 Millionen betroffener Fahrzeuge weltweit. Auch GM musste aufgrund defekter Zündschalter und damit verbundenen Sicherheitsrisiken bis zu 30 Millionen Fahrzeuge zurückrufen. 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 Beschädigung des Markenimages.
In der Regel sind komplette Chargen oder Serien von Rückrufaktionen betroffen und nicht individuelle Produkte. Einer der Gründe liegt in der fehlenden Verknüpfung zwischen Qualitätsdaten und Fertigungsprozessdaten zum Zeitpunkt der Herstellung.
Viele Hersteller führen Qualitätskontrollen durch, bei denen beispielsweise Stichproben im Analyselabor verschiedenen Tests unterzogen werden. Die Testergebnisse werden mit spezialisierten Software-Lösungen erfasst und in Qualitätsdatensystemen dokumentiert – in einigen Fällen sogar noch in nicht-digitaler Form abgeheftet. Das Problem: Diese Daten sind häufig komplett losgelöst vom eigentlichen Produktionsprozess und den Betriebs- und Umgebungsbedingungen zum Herstellungszeitpunkt gespeichert.
Dabei wäre eine direkte Verknüpfung der Betriebszustände der Fertigungsmaschinen entlang der Fertigungsprozesse mit den Qualitätsdaten mit großen Vorteilen verbunden. Sobald erste Qualitätsprobleme erkennbar sind – sei es während der Fertigung, im Rahmen einer End-of-Line-Prüfung oder durch einen Garantiefall – könnten Hersteller auf Basis der fehlerhaften Teile direkt eine Ursache-Wirkungs-Analyse durchführen. Das Ergebnis: Eine schnelle und präzise Erklärung darüber, welche spezifischen Konstellationen in den Betriebszuständen der Maschinen das Problem verursacht haben.
Rückrufaktionen müssten somit nicht mehr pauschal auf gesamte Chargen angewendet werden, sondern könnten gezielt auf die Teile mit tatsächlich erhöhter Fehlerwahrscheinlichkeit reduziert werden.
Zustandsüberwachung trifft Qualitätskontrolle
Die Betriebsparameter einer Fertigungsmaschine haben 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 Fertigungsprozess- und Qualitätsdaten.
Eine Rückverfolgbarkeit der Betriebsparameter einzelner Maschinen stellt jedoch sehr hohe technische Anforderungen an Datenverarbeitung und Datenspeicherung. Relationale Datenbanktechnologien können derartige hochfrequenten Sensordatenströme weder verarbeiten noch effizient abspeichern. Big Data ist die Schlüsseltechnologie, um diese Datenströme überhaupt verfügbar und nutzbar zu machen.
Eine intelligente Verknüpfung der Maschinendaten (Sensordaten zur Messung von Vibrationen, Drücken, Geschwindigkeitsänderungen, Temperaturen, Drehmomenten) mit den Qualitätsdaten einzelner Teile (z.B. mittels RFID identifiziert) ermöglicht belastbare Auswertungen für Qualitätskontrollen – zu einem Preis-Leistungs-Verhältnis, das bisher technisch nicht tragfähig war.
Quality Fingerprint: Schritt für Schritt
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, werden für jedes Werkstück und jeden Teilfertigungsprozess die Betriebsdaten der beteiligten Fertigungsmaschinen zum Zeitpunkt der Fertigung festgehalten. Damit eröffnet DATATRONiQ völlig neue Möglichkeiten bei der Ursache-Wirkungs-Analyse: Der Einfluss von Fertigungs- und Umgebungsparametern auf die Werkstückqualität wird präzise nachvollziehbar.
Entlang der Fertigungslinie übernimmt jedes Werkstück einen Qualitätsindex, der sich aus dem Zustand der jeweils beteiligten Maschine ableitet. Der Index wird an jedem Fertigungsschritt fortgeschrieben und bleibt bis zur End-of-Line-Prüfung am Werkstück haften. Mit der Echtzeit-Rückverfolgbarkeit von DATATRONiQ lassen sich Werkstücke aus der Linie ausschleusen, sobald der Index einen werkstückspezifischen Schwellenwert unterschreitet — Qualitätsmängel werden automatisch erkannt und gemeldet, bevor das Teil überhaupt zur End-of-Line-Prüfung gelangt.
Stellt man DATATRONiQ eine Liste fehlerhafter Teile bereit – etwa Ausschuss aus der End-of-Line-Prüfung oder Garantierückläufer – wird automatisch auf Basis der Quality Fingerprint Historie eine Ursache-Wirkungs-Analyse angestoßen.
Als Ergebnis werden neben visuellen Darstellungen konkrete Regeln ausgegeben, die die Fehlerursachen im Detail beschreiben. Die gewonnenen Erkenntnisse können direkt in zukünftigen Fertigungsprozessen zur Anwendung kommen: Zur proaktiven Fehlervermeidung und um sicherzustellen, dass identifizierte Fehlerkonstellationen dauerhaft abgestellt werden.
Weniger Ausschuss, engere Rückrufe
DATATRONiQ erkennt Qualitätsprobleme dort, wo sie entstehen – nicht erst in der End-of-Line-Prüfung oder im Garantiefall – und liefert die Grundlage, um sie dauerhaft abzustellen. 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 jeden Fertigungsschritt in Echtzeit, 24/7, durchgeführt – stichprobenbasierte Qualitätsprüfungen gehören fortan der Vergangenheit an. DATATRONiQ’s datengetriebene Prozesslogik etabliert eine kontaktlose Qualitätsprüfung, die sich mit geringem Integrationsaufwand einführen lässt und sich typischerweise innerhalb weniger Monate 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.
