Predictive Quality in der Serienfertigung

Ausschuss erkennen, bevor er entsteht

In vielen Fertigungsunternehmen wird Qualität noch zu spät sichtbar. Abweichungen werden am Bandende, in der Endprüfung oder erst durch Reklamationen erkannt. Zu diesem Zeitpunkt sind Material, Maschinenzeit, Personalaufwand und Wertschöpfung bereits investiert.

Die Daten für eine frühere Erkennung existieren meist bereits: Maschinendaten aus SPS und MES, Prozessparameter, Qualitätsprüfergebnisse sowie Materialchargeninformationen aus dem ERP. Doch sie liegen getrennt, in unterschiedlichen Formaten, mit unterschiedlichen Taktungen und ohne gemeinsames fachliches Modell vor.

Bisherige Machine-Learning-Piloten bleiben deshalb häufig isoliert. Sie zeigen Potenzial auf Einzeldatenquellen, skalieren aber nicht in die Serienfertigung, weil die Datenbasis nicht belastbar genug ist. Das eigentliche Problem ist nicht die analytische Methode, sondern die fehlende Datenarchitektur.

Der Zielzustand ist eine durchgängige Sicht auf Produktionsqualität: Abweichungen werden nicht erst nachgelagert dokumentiert, sondern frühzeitig aus Prozess-, Material- und Qualitätsmustern erkannt. So wird Qualität von einer Kontrollfunktion zu einer steuerbaren Managementgröße.

Für Fertigungsunternehmen mit hohen Qualitäts- und Serienanforderungen

Der Use Case eignet sich für Unternehmen mit Serienfertigung, mehreren Produktionslinien, komplexen Prozessparametern und hohen Qualitätsanforderungen. Besonders relevant ist der Ansatz für Automotive, Maschinenbau, industrielle Zulieferer und produzierende Unternehmen, bei denen Ausschuss, Nacharbeit und Reklamationen direkte Auswirkungen auf Kosten, Marge und Reputation haben.