Use Cases

Digital Quality Twin für die frühzeitige Erkennung von Qualitätsproblemen

Wie Fertigungsunternehmen mit einem datenbasierten Qualitätszwilling Ausschuss, Nacharbeit und Rückrufrisiken senken. Ein Digital Quality Twin verbindet Fertigungsdaten, erkennt Qualitätsmuster frühzeitig und macht Prozessabweichungen sichtbar, bevor sie zu teuren Fehlern führen.

Effizienz statt reaktiver Endkontrolle

Qualitätskontrolle findet heute häufig erst am Ende der Fertigungslinie statt, wenn Material, Zeit und Wertschöpfung bereits investiert sind. Die Daten, die eine frühere Erkennung ermöglichen würden, existieren zwar in SPS-Steuerungen, MES-Systemen und Inline-Sensorik, liegen jedoch in Silos, in unterschiedlichen Protokollen und oft ohne synchronisierte Zeitstempel. Jeder Ausschuss kostet Material, Zeit und Marge. Jeder Rückruf kostet ein Vielfaches und gefährdet zusätzlich die Reputation.

Vorsprung durch intelligente Qualitätssicherung: Die Vorteile eines Digital Quality Twin
Ein datenbasierter Qualitätszwilling macht Fertigungsqualität messbar, nachvollziehbar und frühzeitig steuerbar. So wird aus reaktiver Endkontrolle eine prädiktive Prozesssteuerung, die Produktionsrisiken reduziert und Qualitätsentscheidungen auf eine belastbare Datenbasis stellt.
Qualitätsprobleme frühzeitig erkennen
ML-Modelle identifizieren Muster, die in der klassischen Inspektion häufig verborgen bleiben. Dazu gehören minimale Druckabweichungen, Temperaturdrifts über Schichten oder Korrelationen zwischen Werkzeugverschleiß und Maßhaltigkeit. So werden potenzielle Qualitätsprobleme erkannt, bevor sie am Bauteil sichtbar werden.
Weniger Ausschuss und Nacharbeit
Durch die frühzeitige Erkennung kritischer Prozessabweichungen können Fertigungsunternehmen schneller eingreifen und fehlerhafte Produktion vermeiden. Das reduziert Ausschuss, senkt Nacharbeitsaufwand und schützt Material, Zeit und Marge.
Drastisch reduziertes Rückrufrisiko
Ein Digital Quality Twin schafft Transparenz über Prozessparameter, Toleranzen und Qualitätsergebnisse entlang der Produktionslinie. Dadurch lassen sich kritische Abweichungen früher bewerten und Risiken systematisch begrenzen, bevor sie zu teuren Rückrufen werden.
Konkrete Handlungshinweise für die Fertigung
Power BI übersetzt komplexe Produktionsdaten in konkrete Hinweise für Werksleitung und Qualitätssicherung: welche Maschine betroffen ist, welcher Parameter abweicht und welches Los geprüft werden muss. So entstehen klare Entscheidungen statt abstrakter Kennzahlen.
Auditfähige Datenbasis für OEM-Anforderungen
Der Qualitätszwilling verknüpft jeden Prozessschritt mit Parametern, Toleranzen und Qualitätsergebnissen. Dadurch entsteht ein nachvollziehbarer Datenbestand, der bei OEM-Audits schnell auskunftsfähig ist und Qualitätssicherung belastbar dokumentiert.
„Mit Heringer hatten wir einen stets zuverlässigen Partner. Egal ob Datenmigration, Entwicklung maßgeschneiderte App-Lösungen bis hin zur Neustrukturierung und Umsetzung unserer Reportinglandschaft – wir fühlten uns in allen Bereichen gut beraten und wissen die Zusammenarbeit bis heute sehr zu schätzen.“
Stephan Liese
Head of IT, PE Automotive

Mit einem digitalen Qualitätszwilling Fertigungsqualität vorausschauend steuern 

Diese Lösung unterstützt Fertigungsunternehmen in der Automotive-Industrie, die Qualitätsprobleme nicht erst am Ende der Linie erkennen möchten. Besonders relevant ist der Einsatz für Produktionsbereiche mit komplexen Prozessketten, hohen Qualitätsanforderungen und hohem wirtschaftlichem Risiko durch Ausschuss, Nacharbeit oder Rückrufe. Durch die Verbindung von SPS-Steuerungen, MES-Systemen, Inline-Sensorik und einem Databricks-Lakehouse entsteht ein datenbasiertes Abbild der Produktionslinie. Qualitätssicherung, Werksleitung und Produktionsverantwortliche erhalten dadurch die Transparenz, um Fertigungsprozesse prädiktiv zu steuern und die größten Hebel für bessere Qualität gezielt zu identifizieren.

Eingesetzte Technologien
Microsoft Power BI
Wir implementieren Power BI als Enterprise-Analytics-Plattform, sodass einheitliches Reporting, belastbare Kennzahlen und KI-ready Analysen auf einer konsistenten Datenbasis entstehen.
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Microsoft Fabric
Wir bauen Microsoft Fabric als integrierte Data-&-AI-Plattform auf, sodass Datenintegration, Analytics und KI auf einer einheitlichen, skalierbaren und governance-fähigen Architektur zusammengeführt werden können.
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Image Christian Straube