Mit Qualitätsdaten zur Losgröße 1

Wenn ein Automobilbauer eine Autotür fertigt, dann läuft das heute fast vollständig automatisch. Die Messung von Prüfmerkmalen wie die Größe der Fensteraussparung erfolgt ebenfalls bereits vorwiegend autonom. Und auch die Auswertung der Mess- und Prüfdaten findet schon jetzt komfortabel auf Knopfdruck statt. Doch die Ergebnisse müssen immer noch vom Messtechniker ausgewertet werden. Liegt etwa ein Merkmal außer Toleranz, muss dies dem Maschinenbediener in der Fertigung in Papier- oder elektronischer Form mitgeteilt werden, damit er Korrekturen einleiten kann. Künftig jedoch, so Dr. Boris Peter Selby, Leiter Software Technologie bei Carl Zeiss Industrielle Messtechnik, wird es autonome Regelkreise zwischen Messmaschinen und Fertigungsmaschinen geben. Das heißt, die Fertigungsmaschinen werden von der Messmaschine automatisch „erfahren“, wie sie was zu bearbeiten haben.

Kundenprojekte von Zeiss zeigen, dass Messmaschinen beziehungsweise -ergebnisse die Fertigung bereits autonom und effizient steuern können. Bei Erodiermaschinen nutzen sich die Elektroden, mit welchen das Werkstück bearbeitet wird, während der Fertigung ab. Dadurch, dass Koordinatenmessgeräte den Zustand der Elektroden prüfen, können automatisch korrigierende Einstellungen an der Erodiermaschine vorgenommen werden. Die Maschine „weiß“ dann, wie sie gezielt Strom aufbringen muss, um das Werkstück dennoch entsprechend der Vorgaben zu gestalten.

Fertigen, prüfen, fertigen, prüfen – so wird laut Selby die Produktion zukünftig laufen. Noch funktionieren diese geschlossenen Regelkreise nur bei relativ einfachen Bearbeitungen. Aber es ist nur eine Frage der Zeit, wann die Maschinen auch komplexe Informationen in einzelne Fertigungsschritte umsetzen können. „In zwei bis drei Jahren“, schätzt Selby, „werden die dafür notwendigen Standardschnittstellen für die Kommunikation zwischen Maschinen definiert sein.“ Zeiss arbeitet dafür eng mit verschiedenen Werkzeugmaschinenherstellern und Organisationen wie der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt zusammen. In Bezug auf die Entwicklung von Learning-Algorithmen sucht das Unternehmen ebenfalls die Kooperation mit den Werkzeugmaschinenherstellern. Dank dieser Algorithmen werden die Maschinen laut Selby permanent dazu lernen und zukünftig selbstständig entscheiden, welches der zahlreichen Werkstücke wie bearbeitet werden muss, damit beispielsweise die Spaltbreite zwischen zwei Blechteilen einer Autokarosserie wieder im Toleranzbereich liegt.

Doch bereits heute ist Auswertungs- und Analysesoftware unverzichtbar, um die Fertigung zu optimieren. Zeiss liefert deshalb seit etwa einem Jahr mit jeder Messapplikation das Einstiegspaket Piweb Reporting. Mit dieser Software können die Messergebnisse grafisch anspruchsvoll dargestellt werden. Selbst interaktive 3D-Modelle der gemessenen Teile lassen sich damit einfach in die Protokolle einfügen. Selby zufolge erkennen Messtechniker damit „sehr viel einfacher und schneller, wo die Probleme in der Fertigung liegen“. Noch effektiver wird die Fehlersuche, wenn Unternehmen Piweb Reporting Plus einsetzen. Denn hiermit können bereits einfache statistische Auswertungen wie Zeitreihen herangezogen werden. Weil es sich dabei jedoch um Einzelplatzlösungen handelt, können keine Daten über das einzelne Messgerät hinaus analysiert werden.

Dafür gibt es Piweb SBS (small business solution) und Piweb Enterprise. Piweb SBS. ist speziell auf die Anforderungen von mittelständischen Unternehmen zugeschnitten. Diese können damit die Daten mehrerer Messsysteme von Messschiebern bis zu verschiedenen Koordinaten- und Oberflächenmessgeräten einschließlich Fremdgeräten zusammenführen und auswerten. Piweb Enterprise ist auf den Bedarf großer Konzerne mit mehreren Werken zugeschnitten und unter anderem bei Automobilherstellern im Einsatz.

Manager können sich mit beiden Versionen sehr einfach und komfortabel einen Überblick über wiederholte Abweichungen von den Toleranzen verschaffen. Beispielsweise kam ein Unternehmen so auch der Ursache für scheinbar zufällige Abweichungen auf die Spur. Durch die zeitliche Analyse der Messdaten fiel nämlich auf, dass immer zur Mittagszeit bei einigen wenigen Werkstücken ein bestimmtes Merkmal jenseits des Toleranzbereiches lag. Laut Selby lag der Schluss nahe, dass eine bestimmte Fertigungsmaschine über die Mittagspause ausgeschaltet worden war. Direkt nach dem Wiedereinschalten konnten die ersten paar Teile nicht präzise gefertigt werden, bis die Maschine eingelaufen war.

Noch verarbeitet Piweb vor allem die erfassten Qualitätsdaten. Zukünftig könnten zudem Umgebungsdaten wie die Raumtemperatur oder die Luftfeuchtigkeit in der Fertigungshalle als wichtige Kenngrößen in die Auswertung eingehen. Aber auch Fertigungsdaten werden, so Selby, in absehbarer Zeit verarbeitet werden. Beispielsweise können dann die Messdaten der Teile danach ausgewertet werden, mit welchem Werkzeug sie auf welcher Fertigungsmaschine wie bearbeitet wurden.

Darüber hinaus arbeitet Zeiss an weiteren, zukunftsweisenden Technologien. Dazu gehören neben Cloud Plattform Lösungen für Qualitätsdaten auch die Unterstützung von mobilen Endgeräten. „Dann können die Auswertungsdaten auch auf dem Mobiltelefon empfangen werden, und der Schichtleiter kann so bei Problemen schneller und flexibler reagieren“, sagt Selby. Weitere vielversprechende Anwendungen sind Piweb Apps und Assistenzsysteme, wie Benachrichtigungsdienste, die beispielsweise eine Alarm-SMS verschicken, wenn Messwerte außerhalb der Toleranz liegen.

„All diese Entwicklungen dienen dem Ziel, die Unternehmen dabei zu unterstützen, eine umfassende Kontrolle über ihre Qualitätsdaten zu erhalten und ihre Ausschussrate auf null Prozent zu drücken“, sagt Selby. „Denn bei kleinen Losgrößen wird die Qualität zur grundlegenden Größe.“ Und die Messtechnik? Die wird in diesem Industrie 4.0 Szenario als „die wichtigste Quelle für Qualitätsdaten die Fertigung zukünftig völlig autonom steuern.“ ■