In Echtzeit gut: Optimierte Produkt- und Prozessqualitat durch Digitalisierung der Qualitatssicherung

摘要

Die umfassende Vernetzung aller Softwaresysteme ist Voraussetzung fur das intelligente Produkt in der Industrie 4.0. Dieses weiss zu jedem Zeitpunkt, welche Produktionsschritte an seinen Komponenten vollzogen werden, kennt seine Qualitat und kann auf Grund der Echtzeitauswertung seiner Produktionsdaten selbst regelnd in den Produktionsprozess eingreifen. Damit eroffnet es auch Chancen fur neue Ansatze der Qualitatssicherung. Bei dem Prozess des Wandels der klassischen Industrie zur Industrie 4.0 handelt es sich im Kern um die fortschreitende Vernetzung eingebetteter Systeme zur Steuerung mechatronischer Komponenten, die in ihrer Komplexitat sogenannte cyber-physische Systeme bilden. Diese cyber-physischen Systeme zeichnen sich durch eine vielschichtige Aktorik aus und erfassen dank hochpraziser Sensoren alle moglichen Systemparameter. Ihr Einsatz in Produktionssystemen wiederum fuhrt zu cyber-physischen Produktionssystemen, welche sich durch die Erfassung der Prozessparameter intelligent an die Produktionssituation anpassen konnen. Die Analyse und Generierung von Wissen um den Produktionsprozess aus der erzeugten Menge an Daten sowie die detaillierte Kenntnis der Prozessdaten durch Auswertung der umfangreichen Sensorik bei cyber-physischen Produktionssystemen bieten einen neuen Ansatz zur Qualitatssicherung in der Industrie 4.0: Durch Echtzeituberwachung lassen sich schon wahrend der Produktion Informationen uber die Qualitat des Produktes gewinnen und Qualitatswissen generieren. Dieses wiederum wird aktiv in die Prozesskette zuruckgefuhrt; durch die Regelung der Prozessparameter lasst sich so ein optimales Ergebnis erzielen. Mit Hilfe von Machine Learning-Algorithmen konnen eigenstandige, kontinuierliche Verbesserungsprozesse realisiert werden, so dass Anlagen sich im laufenden Betrieb selbst optimieren. Zugleich werden Abweichungen fruhzeitig erkannt und Ausschuss und Ausfallzeiten minimiert. Daneben ergeben sich uber gezielte Langzeitanalysen und Mustererkennung von Echtzeitdaten Aussagen uber den Zustand einer Anlage. Vor allem Ausfalle konnen so durch rechtzeitiges Eingreifen gezielt verhindert werden.