Lösung: Qualitätsmanagement

Sichtprüfungen von Produktoberflächen werden überwiegend von Mitarbeitern ausgeführt, wobei Automatisierungsansätze mit Kamera- und Bildverarbeitungssystemen großes Potenzial zeigen. Auch Cobots werden in Qualitätssicherungsprozesse einbezogen. Im Folgenden werden die Integrationsmöglichkeiten von Cobots in die Sichtprüfung diskutiert und ein Entscheidungsmodell dargestellt, mit dem Sichtprüfungsprozesse auf ihre Cobot-Tauglichkeit überprüft werden können. Das Entscheidungsmodell ist für die direkte Integration in bereits existierende Cobot-Eignungsuntersuchungsverfahren konzipiert und dient als erste strategische Entscheidungshilfe.

Produzierende Unternehmen müssen effizient und wirtschaftlich arbeiten, gleichzeitig aber kompromisslos Qualität liefern. Denn Kunden sind anspruchsvoll, und in manchen Branchen gilt gar eine Null-Fehler-Toleranz. Häufig findet die Qualitätskontrolle noch manuell und zeitversetzt statt. Das ist eine aufwendige, monotone und oft unbequeme Arbeit. Zudem können Fehler erst spät korrigiert werden. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz lässt sich die visuelle Qualitätskontrolle dagegen automatisieren, in Echtzeit durchführen und in den Produktionsprozess integrieren. Sie wird dadurch genauer, effizienter und kostengünstiger. Was man für ein solches Projekt braucht und wie man es in der Praxis am besten umsetzt, zeigt der folgende Beitrag.

Der Beitrag beschreibt die Anwendung von Manufacturing Analytics im Rahmen des reaktiven Qualitätsmanagements. Dazu wird zuerst eine allgemeine Definition des Begriffs Manufacturing Analytics gegeben. Anhand einer Literaturanalyse und der Auswertung bestehender Anwendungsfälle werden Erkenntnisse bezüglich der Potenziale für reaktive Qualitätsprozesse abgeleitet. Dabei zeigt sich, dass Manufacturing Analytics besonders in der Ursachenanalyse, der Fehlererkennung und -vermeidung erfolgsversprechend ist und eingesetzt wird. Abschließend werden praktische Einblicke in die Anwendung von Manufacturing Analytics gegeben.

Eine gründliche Analyse ist die Grundlage für eine zielgerichtete Verbesserung von Produktionsprozessen. Insbesondere im Umfeld von Lean Production sind zahlreiche Analysemethoden und -werkzeuge entstanden, die es erfordern, umfangreiche Informationen über Produktionssysteme zu erfassen. Die Digitalisierung bietet die Möglichkeit, den Aufwand für die Erfassung und Auswertung deutlich zu reduzieren. Das Institut für Produktionsmanagement und -technik (IPMT) der Technischen Universität Hamburg hat in Zusammenarbeit mit dem Medizintechnikunternehmen Dräger eine geräteunabhängige Web-App zur Analyse von Produktionsprozessen entwickelt. Dieser Beitrag beschreibt, welche Datenstrukturen und Technologien es ermöglichen, gängige Analysemethoden zu nutzen und sie an unternehmensspezifische Problemstellungen anzupassen.

Optische Messsysteme sind eine populäre Wahl für die Qualitätsprüfung, da sie nicht nur kontaktfrei funktionieren, sondern auch präzise und vergleichsweise schnell sind. Vor allem in Fällen, in denen eine 100 %-Qualitätsprüfung angestrebt wird, ist eine geringe Mess- und Auswertezeit von essentieller Bedeutung. Bei hohen Taktzahlen von mehreren Teilen pro Sekunde, wie bspw. beim Mikrokaltumformen, wird die Auswertung dabei von Algorithmen übernommen. Um eine schnelle und präzise Defekterkennung zu ermöglichen, werden solche Algorithmen üblicherweise auf die Erkennung einer beschränkten Anzahl vordefinierter Defektklassen zugeschnitten. Der Nachteil gegenüber der manuellen Prüfung ist dabei jedoch, dass unbekannte bzw. unerwartet auftretende Defektarten eventuell nicht erkannt werden. Bei neu entwickelten Verfahren und/oder einer hohen Anzahl von Einflussfaktoren ist es daher wichtig, dass die Auswertealgorithmen solche Anomalien zuverlässig und schnell erkennen.

Durch den kontinuierlichen Trend zur Miniaturisierung eröffnen sich sowohl für die Industrie als auch für die Forschung neue Herausforderungen bei der Qualitätsprüfung. Um Produkte, Werkzeuge und Materialien im Mikrobereich herzustellen, müssen Technologien aus der Makro- auf die Mikroebene herunterskaliert werden. Dabei kommt es zu unvorhergesehenem Prozess- und Werkstückverhalten, sogenannten Größeneffekten. Das betrifft unter anderem die zuverlässige Durchführung von Qualitätsprüfungen, da mikroskopische Lösungen für Toleranzbereiche von bis zu einem Mikrometer benötigt werden. Mit der vergrößerten Darstellung kommt es zu einer starken Verringerung der Tiefenschärfe sowie einer Verkleinerung der messbaren Fläche. Dadurch ergeben sich erhöhte Anforderungen an die exakte Positionierung der Bauteile sowie teilweise die Notwendigkeit zur Durchführung von mehreren Messungen mit unterschiedlichen Fokusebenen, um insbesondere bei Kavitäten eine durchgehende Prüfung ...

Die Vorteile von Managementansätzen, die sowohl Ideen für die Verbesserung bestehender Abläufe sowie für die Ausschöpfung von neuen Marktpotenzialen bieten, sind unumstritten. Zu den Vorzügen zählen der positive Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens aber auch eine hohe Rentabilität des Operationalisierens der Ansätze. Im Jahr 2012 sparte z. B. der Volkswagenkonzern durch Ideen der Mitarbeiter zur Verbesserung von Prozessen knapp 199 Mio. Euro ein. Ähnlich konnte Siemens und Infineon Austria im Jahr 2013 Einsparungen von mehr als 145 Mio. Euro bzw. 12 Mio. Euro erreichen [1]. Eine eindrucksvolle Statistik, die aber lediglich einen Bruchteil der Potenziale umfasst, welche unter dem Fraunhofer Austria Ansatz zum Corporate Capability Management (CCM) und der Verwertung von kollektiver Intelligenz verstanden wird. Der Begriff CCM soll auf ein erfolgreiches Innovationsmanagement hinweisen, bei dem die Einbindung unterschiedlicher Stakeholder-Gruppen bei der ...

Für Unternehmen ist es entscheidend, zielgerichtet Rationalisierungsbestrebungen durchzuführen. Die Herausforderungen dabei liegen u. a. darin, personale und organisationale Kompetenzen für eine systematische und methodische Planung, Gestaltung und Umsetzung sowie für eine nachhaltige Verbesserung von Prozessen bzw. Wertströmen transparent zu machen, zu bündeln, zu adaptieren, neu zu interpretieren und weiterzuentwickeln. Durch die in diesem Beitrag vorgestellten Weiterentwicklungen der Methode „Wertstromdesign“ (Wertstromorientiertes Prozessmanagement, Wertstromdesign und MTM, Bewertung alternativer Wertströme, Kostenentwicklung in Wertströmen bei veränderten Eingangsgrößen) wird dezentral, in den verschiedenen Bereichen eines Unternehmens vorhandenes implizites Wissen expliziert und systematisch entlang des Wertstroms gebündelt. Die personalen und organisationalen System- und Methodenkompetenzen sind somit verfügbar, um Verbesserungsmaßnahmen zu bewerten und deren ...

Die Sicht auf Qualität als kritischen Wettbewerbsfaktor hat sich nicht nur in den westlichen Industrieländern etabliert, sondern ist auch in Schwellenländern auf dem Vormarsch. Im Umfeld komplexer werdender Produkte und steigender Kundenerwartungen versuchen viele Unternehmen mit breit angelegten Qualitätsinitiativen Kosten zu senken und die Marktchancen ihrer Produkte zu steigern. Im normativ geprägten Qualitätsmanagement existieren hierzu jedoch wenige Handlungsanweisungen, was den Erfolg der Initiativen einschränkt. Im Rahmen einer internationalen Studie zum Qualitätsmanagement in produzierenden Unternehmen wurden kritische Erfolgsfaktoren und Best Practices auf dem Weg zur nachhaltigen Etablierung eines effektiven Qualitätsmanagements identifiziert. Auf Grundlage einer entwickelten Reifegradbewertung wird es Unternehmen ermöglicht, den Status des eigenen Qualitätsmanagements zu erkennen und weitere Handlungsschritte zu identifizieren.

Immer mehr Unternehmen integrieren bereits Wissensmanagementansätze, sowohl bewusst als auch ungeplant, in ihre alltäglichen operativen Tätigkeiten. Um eine nachhaltige Wirkung sicherzustellen, bedarf es eines qualitätsorientierten Managements der implementierten Strategien in den einzelnen Prozessen. Dieser Beitrag stellt ein Modell zur Messung des Reifegrads wissensintensiver Geschäftsprozesse vor, welches auf die Bedürfnisse von kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) angepasst ist. Das Modell ermöglicht eine IST-Analyse durch prozess- und unternehmensbezogene Erfolgsfaktoren und Indikatoren sowie situationsabhängige Verbesserungsvorschläge, die im weiteren Reifezyklus integriert werden sollen.