Zukunft der Produktionstechnik
Neuer Arbeitskreis zu Predictive Quality
Das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen hat gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT in Aachen einen neuen Industriearbeitskreis für „Predictive Quality“ ins Leben gerufen. Ziel ist es, auf vorwettbewerblicher Basis gemeinsame Prüfaufwände signifikant zu reduzieren und eine höhere Produktivität durch den Wegfall von physischen Prüfprozessen zu realisieren, sowie weiterhin eine höhere Qualität durch eine Reduktion des Ausschusses, einer durchgängigen Qualitätsüberwachung sowie der Wissensgenerierung aus den Modellen und eine gesteigerte Nachhaltigkeit durch eine ressourcenschonendere Produktion zu erzielen.
Dem modernen Qualitätsmanagement stehen immer mehr Daten immer schneller zur Verfügung. Gleichzeitig ermöglichen fortschrittliche Algorithmen immer detailliertere Abbildungen und Modelle der Produktion. Diese Daten und Modelle bilden die Grundlage für das Themenfeld Predictive Quality. Predictive Quality beschreibt die datenbasierte Vorhersage von Qualitätsmerkmalen. Über einen angelernten Zusammenhang zwischen Prozessparametern und Qualitätsmerkmalen können aufwändige physische Prüfprozesse, welche häufig nur in Stichproben durchgeführt werden, durch eine aufwandsarme modellbasierte 100% Prüfung ersetzt werden. Predictive Quality konnte bereits erfolgreich in industrienahen Forschungsprojekten umgesetzt werden, in denen Prüfaufwände signifikant reduziert und die Produktivität gesteigert wurde. Gleichzeitig werden in Digitalisierungs- und Industrie 4.0-Projekten von produzierenden Unternehmen immer mehr datenbasierte Qualitätsmanagementtools entwickelt und eingesetzt, Softwareunternehmen stellen fortschrittliche Infrastrukturen zur Datenfassung und -speicherung und Start-Ups bilden Geschäftsmodelle über die Bereitstellung von entsprechenden Algorithmen zur Datenauswertung.
Die beiden Aachener Institute unterstützen branchenunabhängig Unternehmen aus dem produzierenden Gewerbe (z.B. Automotiv, Metallverarbeitung, Chemie, Pharma, Medizintechnik) sowie Software-unternehmen die sich auf die Gewinnung, Speicherung und Verarbeitung von Daten spezialisiert haben (z.B. CAQ, MES, Sensorhersteller, Cloudanbieter) im Arbeitskreis mit ihrer langjährigen Erfahrung.
Der Industriearbeitskreis finanziert sich über einen Jahresbeitrag und dient den neuen Mitglieder*innen zur schnellen Verbreitung und Nutzung von Forschungsergebnissen und der Vernetzung und stützt sich auf drei Säulen. In zwei Community Meetings im Jahr soll der Austausch zwischen den Mitgliedern des Arbeitskreises ermöglicht werden. Bei den Treffen sollen zudem aktuelle Erkenntnisse und Ergebnisse aus Industrie und Forschung vorgestellt werden. Themenspezifisch wird eine Studie pro Jahr innerhalb des Arbeitskreises durchgeführt, um Erkenntnisse zum aktuellen Stand der Technik in den Unternehmen, Herausforderungen und neuen Ansätzen zu gewinnen. Die Themen werden über einen Mehrheitsentscheid der Arbeitskreismitglieder*innen gewählt. In jeweils einem Demonstratorprojekt pro Jahr werden gezielt neue Ideen und Ansätze durch das Werkzeugmaschinenlabor WZL und Fraunhofer IPT ausprobiert. Beispielhaft können verschiedene Algorithmen zur Qualitätsvorhersage oder zum Preprocessing implementiert und verglichen werden. Die Demonstratoren können entweder aus den Hallen vom Werkzeugmaschinenlabor WZL und Fraunhofer IPT stammen oder von einem Unternehmen gestellt werden. Gemeinsame Projektergebnisse stehen den Partner*innen uneingeschränkt zur Verfügung.
Das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen hat gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT in Aachen einen neuen Industriearbeitskreis für „Predictive Quality“ ins Leben gerufen. Ziel ist es, auf vorwettbewerblicher Basis gemeinsame Prüfaufwände signifikant zu reduzieren und eine höhere Produktivität durch den Wegfall von physischen Prüfprozessen zu realisieren, sowie weiterhin eine höhere Qualität durch eine Reduktion des Ausschusses, einer durchgängigen Qualitätsüberwachung sowie der Wissensgenerierung aus den Modellen und eine gesteigerte Nachhaltigkeit durch eine ressourcenschonendere Produktion zu erzielen.
Dem modernen Qualitätsmanagement stehen immer mehr Daten immer schneller zur Verfügung. Gleichzeitig ermöglichen fortschrittliche Algorithmen immer detailliertere Abbildungen und Modelle der Produktion. Diese Daten und Modelle bilden die Grundlage für das Themenfeld Predictive Quality. Predictive Quality beschreibt die datenbasierte Vorhersage von Qualitätsmerkmalen. Über einen angelernten Zusammenhang zwischen Prozessparametern und Qualitätsmerkmalen können aufwändige physische Prüfprozesse, welche häufig nur in Stichproben durchgeführt werden, durch eine aufwandsarme modellbasierte 100% Prüfung ersetzt werden. Predictive Quality konnte bereits erfolgreich in industrienahen Forschungsprojekten umgesetzt werden, in denen Prüfaufwände signifikant reduziert und die Produktivität gesteigert wurde. Gleichzeitig werden in Digitalisierungs- und Industrie 4.0-Projekten von produzierenden Unternehmen immer mehr datenbasierte Qualitätsmanagementtools entwickelt und eingesetzt, Softwareunternehmen stellen fortschrittliche Infrastrukturen zur Datenfassung und -speicherung und Start-Ups bilden Geschäftsmodelle über die Bereitstellung von entsprechenden Algorithmen zur Datenauswertung.
Die beiden Aachener Institute unterstützen branchenunabhängig Unternehmen aus dem produzierenden Gewerbe (z.B. Automotiv, Metallverarbeitung, Chemie, Pharma, Medizintechnik) sowie Software-unternehmen die sich auf die Gewinnung, Speicherung und Verarbeitung von Daten spezialisiert haben (z.B. CAQ, MES, Sensorhersteller, Cloudanbieter) im Arbeitskreis mit ihrer langjährigen Erfahrung.
Der Industriearbeitskreis finanziert sich über einen Jahresbeitrag und dient den neuen Mitglieder*innen zur schnellen Verbreitung und Nutzung von Forschungsergebnissen und der Vernetzung und stützt sich auf drei Säulen. In zwei Community Meetings im Jahr soll der Austausch zwischen den Mitgliedern des Arbeitskreises ermöglicht werden. Bei den Treffen sollen zudem aktuelle Erkenntnisse und Ergebnisse aus Industrie und Forschung vorgestellt werden. Themenspezifisch wird eine Studie pro Jahr innerhalb des Arbeitskreises durchgeführt, um Erkenntnisse zum aktuellen Stand der Technik in den Unternehmen, Herausforderungen und neuen Ansätzen zu gewinnen. Die Themen werden über einen Mehrheitsentscheid der Arbeitskreismitglieder*innen gewählt. In jeweils einem Demonstratorprojekt pro Jahr werden gezielt neue Ideen und Ansätze durch das Werkzeugmaschinenlabor WZL und Fraunhofer IPT ausprobiert. Beispielhaft können verschiedene Algorithmen zur Qualitätsvorhersage oder zum Preprocessing implementiert und verglichen werden. Die Demonstratoren können entweder aus den Hallen vom Werkzeugmaschinenlabor WZL und Fraunhofer IPT stammen oder von einem Unternehmen gestellt werden. Gemeinsame Projektergebnisse stehen den Partner*innen uneingeschränkt zur Verfügung.