Die Lieferfähigkeit qualitativ hochwertiger Produkte ist für die Sicherstellung der Wettbewerbsfähigkeit eines produzierenden Unternehmens notwendig. Um den damit verbundenen Qualitätsanforderungen im Produktionsprozess gerecht zu werden, ist eine zeitnahe Erfassung und Auswertung von Qualitätsmängeln in der Fertigung unerlässlich. Mit dieser Prüfung der Produktionsdaten können die Ursachen von Qualitätsmängeln erkannt und zu einem frühen Zeitpunkt abgestellt werden.
Dipl.-Ing. Stefan Gleis, IBB-Softwre; Dipl.-Ing. oec Matthias Baer, IPH-Institut f. integrierte Produktion Hannover gGmbH
Durch die Entwicklung in der Informationstechnologie ist es möglich geworden, Produktions- und Qualitätsdaten des gesamten Produktentstehungsprozesses über Datenmanagementsysteme zu verwalten. Damit ist die Möglichkeit gegeben, diese Daten für das Produktionscontrolling heranzuziehen und damit die Qualitätsanforderungen sicherzustellen und noch zu verbessern.
Die sich damit bietenden Möglichkeiten für das Produktionscontrolling werden mit speziellen Verfahren, die z.B. im Qualitätsmanagementsystem Qualima 24 eingesetzt werden, aufgegriffen und umgesetzt. Qualima 24 ist ein Standardsystem zur mobilen Online-Erfassung qualitätsrelevanter Daten in der Serienfertigung von komplexen Produkten. Dies können alle Arten von Fahrzeugen, Haushaltsgeräte, Unterhaltungselektronik sein.
Die wichtigsten innovativen Elemente von Qualima 24 lassen sich in den folgenden Punkten darstellen:
– Eine komponentenbasierte Server-Plattform, um die Integration und Verbindung mit der bereits vorhandenen IT-Infrastruktur zu gewährleisten.
– Eine einfache, menügeführte Erfassung von Qualitätsfehlern, um den zeitlichen Aufwand und die Fehler der Datenerfassung zu minimieren.
– Eine Identifikation von Produktions- und Qualitätsfehlern, die mehrmals aufgetreten sind und damit auf eine bestimmte, gemeinsame Ursache hinweisen können.
Grundlage für die komponentenbasierte Server-Plattform des Softwaresystems ist eine neue, auf Java basierende Technologie der Enterprise Java Beans (EJB-Server). Dabei wurden die im Kernsystem (Applikationsserver) verfügbaren Komponenten des Enterprise Java Beans um Anforderungen aus der Fertigungstechnik, wie beispielsweise Ausfallsicherheit und permanente Verfügbarkeit, ergänzt.
Um die Kommunikation mit externen IT-Systemen sicherzustellen, verfügt das Kernsystem über einen integrierten Web-Server für das Intra-/Internet, sowie über Standardschnittstellen zur Anbindung an lokale Systeme und Datenbanken.
Schnelle Datengewinnung durch mobile Online-Erfassung
Die Online-Erfassung von Prozess- und Produktdaten gestaltet sich für die meisten Fertigungs- und Montageabläufe schwierig, da es die zeitliche und organisatorische Störung der Produktionsprozesse zu verhindern gilt.
Aus diesen Gründen wurden neue Verfahren zur Datenerfassung entwickelt.
Diese patentgeschützten Verfahren, die in mobilen Erfassungsgeräten (Handheld-Geräte mit Touchscreen und Windows CE Betriebssystem) eingesetzt werden, gewähren eine schnelle, einfache und fehlerfreie Online-Erfassung der Prozess- und Produktdaten. Die mobilen Erfassungsgeräte ermöglichen die Aufnahme über grafische Eingabemasken und können entweder einer Person (z.B. Qualitätsprüfer) oder dem Fertigungsobjekt (z.B. Auto) zugeordnet werden. Als Vorlage für die grafischen Eingabemasken können Zeichnungen oder Bilder des Fertigungsobjektes dienen. Anhand der Bilder werden „Aktionspunkte“ festgelegt, an denen Auswahllisten der Bauteile, Arbeitsgänge oder Prüfpläne angehängt sind. Zur Dateneingabe klickt der Werker oder Prüfer auf den Aktionspunkt und gelangt entweder zu einer Detailansicht, zur Eingabematrix, zu einem Prüfplan oder zu einem Eingabefeld, in dem z.B. auch Oberflächendaten über Grafiken eingegeben werden.
Die Datenerfassungsgeräte können je nach ihrem Einsatzgebiet in drei Gruppen unterteilt werden:
- 1. Fertigungsobjektbezogene Erfassungsgeräte, wie Handheld Computer mit dem Betriebssystem Windows CE, die dem herzustellenden Produkt zugeordnet werden und dort verbleiben, bis sie wieder entnommen werden (z.B. am Bandende). Einsatzmöglichkeiten ergeben sich hier besonders in der Fertigung von großen komplexen Serienprodukten.
- 2. Personenbezogene Geräte, für die ebenfalls Handheld Computer mit dem Betriebssystem Windows CE eingesetzt werden. Diese sind jeweils einem Werker oder Auditor zugeordnet und verbleiben bei diesem.
- 3. Stationäre Geräte, wie handelsübliche PCs, die in Bereichen aufgestellt werden in denen das Fertigungsobjekt nicht bewegt wird, z.B. Nachbearbeitungsbereiche.
Neben der allgemeinen Datenerfassung während des Fertigungsprozesses ist insbesondere die effiziente Datenerfassung der Qualitätsprüfung notwendig. Um die Erfassung soweit wie möglich an die jeweiligen Gegebenheiten der Unternehmen anzupassen und damit die Prüfplanung an den Prüfprozess anzupassen, wurde hier die Systemadministration weitgehend parametrisch aufgebaut. Zum Beispiel können Prüfstellen (Bauteile, Fehlerorte) neu hinzugefügt oder verändert werden oder eine Verknüpfung von Prüfstellen mit Aktionsfeldern auf Grafiken oder Bildern vorgenommen werden. Ebenso kann der Umfang der Prüfpläne für jede einzelne Eingabestation festgelegt werden. Ferner werden auch Daten über Messgeräte (bsp. von Mitutoyo) und Messvorschriften verwaltet. Die Daten von den angeschlossenen Eingabesystemen werden entweder per Kabel oder über drahtlose Verbindungen wie Funk oder GMS (Global Messaging System) von den obengenannten Erfassungssystemen übertragen. Durch diesen Online-Verbund verfügt der EJB-Server stets über den aktuellen Stand der Produktionsdaten. Damit können jederzeit die aktuellen Qualitätskennzahlen ermittelt werden, was eine schnelle Reaktion auf entstehende Qualitätsmängel erlaubt.
Mathematische Algorithmen spüren Qualitätsmängel auf
Für die zur Ermittlung der Qualitätskennzahlen notwendigen Auswertungen stehen eine Vielzahl statistischer Verfahren zur Verfügung, die verschiedene Darstellungsformen erlauben. Im Unterschied zu diesen konventionellen Auswertungen sind zum Aufspüren von systematischen Ursachen und Fehlern weitergehende Methoden erforderlich.
Systembedingte Ursachen können vorliegen, wenn beispielsweise bestimmte Produktionsfehler über einen längeren Zeitraum immer wieder auftreten. Um diese Ursachen zu erkennen, sind spezielle mathematische Verfahren notwendig, um die erfassten Qualitätsmängel des Produktes auszuwerten.
Für die Entwicklung eines solchen mathematischen Verfahrens konnte das IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH als Projektpartner gewonnen werden. Dabei kamen die umfangreichen Kenntnisse in Entwicklung und Umsetzung mathematischer Algorithmen und Methoden, über die das IPH verfügt, dem Projekt zugute.
Die realen Problemstellungen aus der industriellen Praxis konnten so bereits im Vorfeld erkannt und in die praxisgerechte Lösung miteinbezogen werden.
Aufgrund des großen Volumens der Produkt- und Produktionsdaten sind systembedingte Fehlerursachen mit bisherigen Analysemethoden nicht erkennbar. In den letzten Jahren wurden jedoch mathematische Verfahren, wie Clusteranalyse, Assoziationsregeln oder Neuronale Netze entwickelt, mit denen sich heute informationstechnische Datenbestände nach unterschiedlichen Zielsetzungen untersuchen lassen. Diese zusammenfassend als Data Mining bezeichneten Verfahren ermöglichen es, sehr große Datenbestände effektiv nach unterschiedlichen Aspekten zu analysieren. Für das Erkennen von systematischen Ursachen lautete die Fragestellung: Tritt eine bestimmte Kombination von Produkt- und Produktionsdaten in Zusammenhang mit Qualitätsmängeln mehrfach auf? Um die im Fertigungsprozess aufgenommene Datenbasis auf diese Fragestellung hin analysieren zu können, werden die Daten mit einem speziellen, auf die Problemstellung zugeschnittenen mathematischen Verfahren untersucht. Da für die Analyse von Qualitätsdaten bisher ein solches Verfahren nicht existierte, musste es speziell für die spezifischen Anforderungen von Qualima 24 entwickelt werden.
Grundlage dieses neuen Verfahrens ist die Methode der Assoziationsregelalgorithmen. Dabei beschreiben Assoziationsregeln Zusammenhänge und Muster von Attributen der Produkt- und Produktionsdaten innerhalb großer Datenbanken. Um den Anforderungen einer fertigungsspezifischen Qualitätsanalyse gerecht zu werden, wurde bei der Entwicklung auf die Verarbeitung quantitativer, hierarchischer und gruppierter Daten Wert gelegt. Im Gegensatz hierzu lassen gängige Assoziationsregelalgorithmen nur die Verarbeitung boolescher Datenbanken zu.
Um schnell auf entstehende systematische Qualitätsmängel reagieren zu können, wurde der Algorithmus darauf ausgelegt, die Daten innerhalb eines kurzen Zeitraums nach ihrer Eingabe darauf zu untersuchen, ob eine Kombination bestimmter Produkt- und Produktionsdaten bereits bei früheren Qualitätsmängeln aufgetreten ist. Dies können Faktoren wie Schichtnummer, Montagestation oder Ausstattungsmerkmale sein. Hierbei kann dem Algorithmus der Zeitraum vorgegeben werden, in dem zurückliegende Qualitätsmängel bei der Analyse Berücksichtigung finden. Dabei ist auch eine relative Berücksichtigung möglich. Wird das mehrfache Auftreten einer bestimmten Kombination von Produkt- und Produktionsdaten erkannt, wird diese Kombination als sogenanntes Fehlermuster in einer Datenbank hinterlegt. Diese Fehlermuster belegen die systematische Ursache für die zugehörigen Qualitätsmängel und erlauben es, diese Mängel zu untersuchen, zu erkennen und abzustellen.
Automatische Fehleranalyse ermöglicht schnelleUrsachenforschung
Das Verfahren erlaubt die Analyse von Qualitätsfehlern frühzeitig nach Aufnahme der Daten. Da die Produktionsdaten produktionsbegleitend erfasst werden, ist es möglich, systematische Ursachen für Produktions- und Qualitätsfehler bereits kurz nach ihrem Auftreten zu erkennen und so frühzeitig in den Produktionsprozess einzugreifen und die Fehlerursachen abzustellen. Erkannte Fehlermuster werden gespeichert und die Produktionsdaten zusätzlich daraufhin untersucht, ob diese Daten einem vorher hinterlegten Fehlermuster entsprechen. Damit wird das erneute Auftreten von früheren Fehlerursachen überprüft und so ein optimales Qualitätscontrolling gewährleistet.
Zusammenfassend konnten Untersuchungsmöglichkeiten kombiniert werden, die bei der Analyse von Produkt- und Produktionsdaten auf Qualitätsmängel bisher nicht gegeben waren. Dazu zählen die Untersuchung großer Datenmengen, das Erkennen bisher unbekannter und komplexer Fehlerzusammenhänge und die Wahl dynamischer Analysen. Durch die Einbeziehung dieser Komponenten und die Auslegung des Assoziationsalgorithmus auf die spezifischen Anforderungen des Analyseobjektes konnte eine effiziente Methode zur Erkennung von Qualitätsmängeln im Produktionsprozess entwickelt werden.
Mit der Einbindung und dem Einsatz der dargestellten, neuartigen Verfahren in das System Qualima 24 kann erstmals eine Brücke geschlagen werden zwischen einer einfachen und kostengünstige Erfassung von Produkt- und Prozessdaten und einem schnellen und umfangreichen Qualitätscontrolling. Dies wird durch den erfolgreichen Einsatz in verschiedenen Pilotprojekten bestätigt.
Weitere Informationen A QE 301
Teilen:
