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TU Berlin

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FPQ

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Fingerprints of Quality - Qualität 4.0 bei KMU

Ausgangssituation

Durch die Integration von Cyber-physischen Systemen (CPS) in bestehende Produktionsprozesse stehen den Unternehmen im Kontext der vierten industriellen Revolution vielfältige Daten aus der Fertigung zur Verfügung (Neugebauer, 2018). Diese gilt es im Umfeld stark individualisierter Produkte nutzbar zu machen.

Unter dem Aspekt der veränderlichen Produktion bei geringen Stückzahlen bis hin zu Losgrößen des Umfangs "1" wird der Einsatz der klassischen qualitätswissenschaftlichen Ansätze zur Fähigkeitsbewertung und Überwachung von Fertigungsverfahren erschwert. Während die herkömmlichen Methoden qualitätsrelevante Prozesskennzahlen nur für repräsentative Produktionsmengen innerhalb derselben Konfiguration bestimmbar machen, basiert die Berechnung zudem auf zeitlich aggregierten Qualitätsmerkmalen, weshalb intertemporale Effekte unzureichend in Betracht gezogen werden. In der Folge kann die auf diese Weise ermittelte Prozessqualität nur eine indirekte, durchschnittliche Produktqualität vermitteln und ist als Maßzahl für die individuelle Produktqualität ungeeignet. Daher gilt es neue Ansätze zu entwickeln, die verbesserte Individualprognosen ermöglichen.

Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die sich auf die kundenindividuelle Massenfertigung spezialisiert haben, können ihre Produktionsprozesse durch den Einsatz neuer in situ Überwachungs- und Steuerungsansätze optimieren. Dieses, durch CPS generierte Potenzial, eröffnet Chancen für eine innovative und individualisierte Qualitätssicherung (Wuest, et al., 2013).

Zielsetzung

Das Ziel des Forschungsvorhabens ist die Konzeption und Entwicklung eines datengetriebenen methodischen Vorgehens zum Aufbau eines ganzheitlichen Produkt- und Prozessverständnisses im Unternehmen selbst. Auf Basis der dedizierten Fertigungsprozessdaten, welche über Sensorsysteme zu erfassen sind, wird ein Lernverfahren (der Fingerprint of Quality) entwickelt, das Maßnahmen und Handlungsempfehlungen zur gezielten Prozessparametersteuerung bei schwankenden Prozessbedingungen ableitet. Realisiert wird dies durch die Auswahl und Implementierung intelligenter Algorithmen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens, die kausale Ursache-Wirkzusammenhänge während der laufenden Fertigung mitlernen und Aussagen über die zu erwartende Produktqualität ermöglichen.

Nutzen

FPQ stellt den Unternehmen die Methodik zur Entwicklung des Produkt- und Prozessverständnisses über ein Qualitäts-Assistenzsystem bereit. Auf diese Weise wird es den KMU ermöglicht, die internen Produktionsprozesse nachhaltig zu steuern und zu optimieren. Folglich befähigt FPQ ein KMU dazu, eine Vielzahl von Potenzialen der Industrie 4.0 zu nutzen und „Qualität 4.0“ im eigenen Unternehmen durch den Einsatz von Open-Source Software umzusetzen.

Projektleitung und Laufzeit

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Das Forschungsvorhaben wird durch das Fachgebiet Qualitätswissenschaft der Technischen Universität Berlin im Zeitraum vom 01.03.2021 - 28.02.2023 geleitet und bearbeitet.

 

 

Förderungshinweis

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Das IGF-Vorhaben 21675 N (Bewilligungszeitraum: 01.03.2021 – 28.02.2023) der Forschungsvereinigung Forschungsgemeinschaft Qualität e.V. (FQS), August-Schanz-Straße 21A, 60433 Frankfurt am Main wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.

Quellen

Neugebauer, R. 2018. Digitalisierung Schlüsseltechnologien für Wirtschaft und Gesellschaft. Springerverlag GmbH Berlin Heidelberg. 2018. Verfügbar unter DOI: 10.1007/978-3-662-55890-4. 

Wuest, T.; Irgens, C.; Thoben, K.-D., 2013. An approach to monitoring quality in manufacturing using supervised machine learning on product state data. Journal of Intelligent Manufacturing. Jg. 25, Nr. 5, S. 1167–1180. Verfügbar unter DOI: 10.1007/s10845-013-0761-y.

Weiterführende Links

Zusatzinformationen / Extras

Quick Access:

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Ansprechpartner

Tim-Gunnar Hensel, M. Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Fachgebiet Qualitätswissenschaft
Institute für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb
Faculty V
Produktionstechnisches Zentrum (PTZ)
Room 428
Pascalstr. 8-9
10587 Berlin
+49 (0)30/ 314 24055
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Ansprechpartner

Bernhard Häußler, M. Sc.
Externer Doktorand
Fachgebiet Qualitätswissenschaft
Institute für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb
Faculty V
Produktionstechnisches Zentrum (PTZ)
Room 428
Pascalstr. 8-9
10587 Berlin
+49 (0)30/ 314 24055