Warum Qualitätskontrolle auch die Produktion optimieren kann
Qualitätssicherungsprozesse lassen sich grob in folgende Kategorien einteilen:
1. Stichproben (erstes & letztes Produkt, Labortests, zerstörende Prüfungen etc.)
2. Manuelle 100%-Prüfungen (In-Line Kontrollen, Endkontrolle inkl. Funktionsprüfung)
3. Automatische 100%-Prüfungen (via Kameras, Laser, Röntgen, Messen & Wiegen)
Diese drei Kategorien stellen aktuell auch den Gradmesser der Automatisierung dar. In Zukunft wird jedoch eine vierte Kategorie dazukommen:
4. Automatisches Frühwarnsystem für (via Kamera und Maschinendaten)
Während die ersten drei Prozessvarianten dazu geeignet sind, bereits entstandene Produktionsfehler zu finden, geht es bei der letzten Ausbaustufe darum, diese zu verhindern.
Wie das funktioniert?
Im Falle von kamera-basierten Ansätzen durch die Verheiratung von zwei Technologien: „Deep Learning“ und Mustererkennung durch KI. Damit können selbst in kleinsten Veränderungen bereits Warnzeichen erkannt und ausgegeben werden. Damit diese Warnzeichen auch verständlich werden, benötigt es als dritte Zutat das Expertenwissen zum Produktionsprozess: Welche Fehlerquelle spiegelt sich wie im Produkt wider? Welche möglichen Muster deuten auf welche Problematik hin? Damit kann ein System Warnung an die Mitarbeiter generieren wie „Temperatur der Lippenstift-Gussmasse sinkt, bitte Anpassung vornehmen“ — nur durch die Betrachtung des produzierten Lippenstifts.
Diese erweiterte Möglichkeit verändert die finanzielle Betrachtung auch der vorhergehenden Kategorien. Wenn sich etwa ein Kamerasystem unrentabel ist, wenn es um die reine Identifikation von Defekten geht und somit auch nicht angeschafft wird, ist das nachvollziehbar. Was aber, wenn dieses System mittelfristig die Erstausbeute um 5 % erhöhen könnte? Oder verfrühte Werkzeugwechsel komplett eliminieren könnte?
Damit wäre die Investition oft sehr leicht zu rechtfertigen.
Diese Möglichkeiten gibt es auf Basis neuester Technologie inzwischen! Zwar stecken diese noch in den Kinderschuhen und es gibt aktuell sehr wenige Firmen, die in diese Richtung gehen — aber allein der Aspekt der effizienteren Ressourcenverwendung macht diese Zukunftsvision quasi zum Muss.
Es lohnt sich also, über die Fehler-Ursachen und möglichen Optimierungspotentiale auch aus dieser Perspektive nachzudenken!
