Zusammenfassung: |
In der produzierenden Industrie – insbesondere in der Pharma-, Automobil- und Zulieferindustrie – steigen die Qualitätsanforderungen in Richtung Null-Fehler-Produktion. Als Antwort kommen zunehmend automatische Verfahren zur Fehlerbehebung und Fehlervermeidung in der Produktionskette zum Einsatz. Integrierte Qualitäts- und Prozessdaten von Sensorsystemen und Anlagensteuerungen stellen hierfür die Basis dar (Projekt BridgeIT ). Im Projekt CheckMATE soll nunmehr Beziehungen von prozessbegleitend gewonnenen Qualitätsdaten mit Erfahrungswissen hergestellt werden, so dass kleinste Qualitätsregelkreise konfiguriert werden können. Dazu werden aus Defekttrends (Defekterfahrungen) Steuerparameter für einen lernfähigen Service-Roboter ermittelt, der Prozesslageabweichungen im Prozess automatisch behebt. Hiermit wird ein Self-Healing-Verfahren zur Kompensation von Prozessdrifts umgesetzt. Prozessdrifts sind allmähliche Prozessverschiebungen vom Zielwert und können bis zu 1.5 sigma betragen, wodurch sich die Wahrscheinlichkeit für Defekte an den produzierten Teilen erhöht. Während der Evaluierungsphase des Prototypen im industriellen Pilotprozess wurden innerhalb von 2 Monaten mehr als 80 Defekterfahrungen akquiriert, die 2007 im statistischen Dauertest innerhalb der Fertigungsumgebung verifiziert werden. |
