Mit maschinellem Lernen und Datenanalyse zu messbarer Exzellenz
Die Grundlage für herausragende Produkt- und Prozessqualität liegt in einem tiefgreifenden Verständnis der angewandten industriellen Verfahren. Qualitätsmerkmale werden sorgfältig definiert und durch umfassende Qualitätsprüfungen bewertet. Herkömmliche Analysemethoden und Prozessüberwachungssysteme, die auf Schwellenwerten oder festgelegten Prozessfenstern basieren, stoßen jedoch zunehmend an ihre Grenzen. Aufgrund nicht-linearer Wechselwirkungen und komplexer Prozessbedingungen entstehen Informationsverluste, wodurch nicht alle Fehler während der Prüfungen erkannt und deren Ursachen vollständig aufgeklärt werden können. Dies führt oft zu erheblichen Kosten.
Das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO hat eine innovative Vorgehensweise entwickelt, um den Menschen zielführend in einen geschlossenen Informationskreislauf zur Prozessüberwachung mithilfe von Maschinellem Lernen (ML) einzubinden. Dabei werden bewährte Werkzeuge zum Informationsaustausch, wie Qualitätsregelkarten und die Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse, herangezogen. Durch diesen Ansatz wird die Qualität nicht nur visualisiert, sondern auch messbar gemacht. Anomalien und Verschleiß können frühzeitig erkannt werden, was eine präzise Qualitätssicherung im hochdimensionalen Raum ermöglicht.
Die Schritte sind:
- Datenerzeugung
- Vorabanalyse und Neuabtastung
- Merkmalsgenerierung
- Deskriptive Statistik
- Korrelationsanalyse
- Dimensionsreduktion der Prozesskurven durch bspw. einer Hauptkomponentenanalyse
- Gruppierung von Prozesskurven durch Clusterverfahren
- Segmentierung von Prozesskurven
In unserem Seminar demonstrieren wir Ihnen anhand eines »Schrauber-Anwendungsfalls«, wo die heutigen Grenzen herkömmlicher Methoden liegen. Sie lernen, wie Sie Daten effizient erzeugen und analysieren sowie eine erste Klassifizierung durchführen können. Lassen Sie sich von den neuesten Entwicklungen im Bereich der Qualitätssicherung inspirieren und erfahren Sie, wie Sie Ihre Prozesse optimieren können.