Predictive Quality

Produktqualität vorhersagen mit Künstlicher Intelligenz (KI)

Die Erfahrung aus vielen Jahren im Fertigungsumfeld hat gezeigt, dass es in der Produktion auch dann zu Ausschuss oder Nacharbeit kommen kann, wenn sich alle Prozessparameter bzw. Sensorwerte innerhalb der jeweils gültigen Toleranzgrenzen bewegen. Grund dafür sind komplexe Zusammenhänge und Wechselwirkungen, die auf die eigentliche Fertigungstechnologie zurückzuführen sind. Diesen Sachverhalt nutzt die mApp Predictive Quality, um mittels Datenanalyse und KI-Methoden die Qualität eines Produkts vorherzusagen, das gerade hergestellt wird bzw. wurde..

In der Praxis sieht das so aus: Historische Prozesswerte mit den dazu passenden Qualitätseinstufungen bilden die Basis. Damit soll vorhergesagt werden, mit welcher Wahrscheinlichkeit das aktuell produzierte Produkt ein Gutteil wird oder Ausschuss. Dafür generiert die mApp Predictive Quality aus den historischen Daten ein Modell, das die Zusammenhänge zwischen den Prozesswerten und der Qualität abbildet. Generell können damit die Prüfkosten reduziert werden, wenn man die Prüfung auf Teile mit schlechter Qualitätsprognose reduziert. Und insbesondere dann, wenn ein Produkt nicht sofort geprüft werden kann oder bei der Prüfung zerstört wird, hilft die Prognose der Anwendung Predictive Quality dabei, eine fundierte Entscheidung zu treffen, ob das Halbfabrikat weiter verarbeitet wird oder nicht – auch ohne explizite Prüfung. Damit können in der Qualitätssicherung signifikant Kosten und Aufwand eingespart werden.

Ihr Nutzen

Sie optimieren Ihre Qualitätssicherung dahingehend, dass Sie die Zahl der Prüfungen reduzieren und dafür Qualitätsentscheide (IO/NIO) auf Basis von Künstlicher Intelligenz vorhersagen. Das rechnet sich sowohl bei Massenprodukten als auch bei zerstörenden Prüfungen.

Produktqualität vorhersagen mit Künstlicher Intelligenz (KI) fördert Nachhaltigkeit

Predictive Quality ermöglicht es, mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) frühzeitige Qualitätsaussagen zu treffen, zum Beispiel für Produkte mit einer hohen Fertigungstiefe. Die Bearbeitung mutmaßlich fehlerhafter Teile kann so frühzeitig abgebrochen werden. Das spart Material, Energie und Bearbeitungszeit.

Technische Informationen

Die mApp AI Planning ist sowohl Teil der Kategorie Quality Management von HYDRA X als auch Teil der AI Suite.

Als Datenbasis nutzt die mApp die Virtual Production Reality (ViPR) der Manufacturing Integration Platform (MIP) von MPDV.

Predictive Quality im MIP-Ökosystem

Qualitätssicherung ist ein zentrales Thema in der Fertigung. Neben der KI-basierten Vorhersage der Qualität bietet MPDV weitere mApps an, die für weniger Ausschuss sorgen:

• In-Production Inspection: Fertigungsbegleitende Prüfung
• AI-based Scrap Analysis: Ausschuss analysieren mit KI
• Quality Analysis & Statistics: Qualitätsanalyse & Statistik
• Work Order Controlling: Fertigungskennzahlen und Nachkalkulation

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