Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPTForschungsprojekt »quadrika«
Risikoanalysen verlieren aufgrund fehlender Objektivität an Akzeptanz bei den Mitarbeitern. Allerdings erfordert die Revision der Qualitätsmanagementnorm ISO 9001 einen risikobasierten Entscheidungsansatz im Qualitätsmanagement. Datenbasierte Ansätze werden zurzeit reaktiv in vernetzten Produktionen genutzt, eine Datenzusammenführung unterschiedlicher IT-Systeme findet selten statt. Damit gehen wertvolle Synergieeffekte verloren, es liegen redundante Datensätze vor und eine zuverlässige, prädiktive Datennutzung wird verhindert.
Normgerechtes und prädiktives Risikomanagement für die vernetzte Produktion
Ziel des Forschungsprojekts »quadrika« ist die Ermittlung einer datenbasierten Kennzahl für ein prädiktives Risikomanagement. Dafür wird ein systemunabhängiges Softwaretool entwickelt, das die Daten sämtlicher Produktions-IT-Systeme (z.B. CAQ, MES) zusammenführt und normgerecht analysiert. Im Anschluss erfolgt die Implementierung und Validierung der Software.
Qualitätsdatenmodul für prädiktives Risikomanagement
Unsere Lösung
Das Risikomanagementmodell, das im Projekt »quadrika« entwickelt wurde, besteht aus drei Teilen: Prozessanalyse, szenariobasierter FMEA sowie Risikoanalyse und Management. Die Auswahl und Nutzung von Machine-Learning-Algorithmen erlaubt die Mustererkennung in der Prozessanalyse und der szenariobasierten FMEA. Das Softwaretool »Quality Data Module« wird anhand eines Spritzgussprozesses validiert. Die Steigerung der Produktionsqualität gelingt durch die Nutzung zusammengeführter Daten aus verschiedenen Softwaresystemen.
Projektkonsortium
- Festo AG & Co. KG
- gbo datacomp GmbH
- iqs Software GmbH
- Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
- Werkzeugmaschinenlabor WZL
Projektträger
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V.
Förderkennzeichen
01IS16012C