Vorteil: Qualitätsstandards im Automotive Bereich einhalten, Kosten für Nacharbeiten senken
Daten: Informationen zum Maschinenstatus in Echtzeit
Methoden: Datamining um Strukturen und Muster zu erkennen
Problem
Der Kunde ist ein globaler Technologie- und Marktführer auf dem Gebiet der metallverarbeitenden Unternehmen, welches Metallpulver, Effektpigmente sowie Metallfolien herstellt.
Geplant ist die Digitalisierung einer Prozesskette, um die schwankende Produktqualität bei der Herstellung unter Kontrolle zu bringen. Des Weiteren war unklar, ob die Qualität des Produktionsprozesses oder dem Rohstoff des Lieferanten liegt. Insbesondere als Zulieferer für die Automobilindustrie müssen enge Spezifikationen eingehalten und nachgewiesen werden.
Zu Beginn gab es keine Datenbank oder historische Daten. Diese enthielt zahlreiche Datensätze von Maschinen in gutem Zustand, jedoch nur wenige Datensätze mit einer Zuordnung zu bestimmten Fehlerfällen.
Ziel
- Ursachenforschung für mögliche Qualitätsschwankungen zu identifizieren
- Die Prozessfähigkeit des Herstellungsprozess evaluieren
- Eine Datenbank und Datenbankstruktur, um mögliche Fehlerursachen zu finden
Ergebnis
Dieses Projekt ist eines von vielen Beispielen, bei denen Digitalisierung eines traditionsreichen Unternehmens vorangetrieben wurde.
Durch den Einsatz von geeigneten Algorithmen und Technologien konnten die Ursachen für die Qualitätsschwankungen identifiziert und KPI`s zur Überwachung identifiziert werden.