Die 5-Why-Maschine

"Ich muss mich dafür entschuldigen, dass ich so spät in unser Meeting komme. Wir haben eine Reklamation und niemand aus der Fertigung kann mir sagen, wie dieses Problem zustande kommt" sagte vor einiger Zeit der Werksleiter eines unserer heutigen Kunden, als wir den ersten Kennenlerntermin hatten.

Das ist nicht untypisch. Die Symptome sind bekannt. Maßabweichungen, Oberflächenfehler. Fast jedes Teil wird geprüft. Mit Videosystemen oder im Labor. Die Daten kennt der Prüfer. Und das CAQ.

Also hier ein bisschen CAQ, dort eine Excel-Auswertung und ein paar Zettel gibt es dann auch noch.

Dabei ist es nicht schwierig, alle Prozessparameter im Detail aufzunehmen, wie in einem Flugschreiber zu speichern, zu visualisieren und gleich auszuwerten. Mit OPC-UA oder ähnlichen Protokollen ist das nicht besonders schwierig. Die Interpretation des Datenstroms ist da schon eher eine Herausforderung. Oft lässt sich die Maschine nicht so leicht "in die Karten schauen". Programmierer von Maschinensteuerungen haben in der Vergangenheit oft nicht viel Wert auf klare und lesbare Bezeichnungen der Datenfelder gelegt. Vieles verstehen deshalb selbst die Fachleute, die ihre Prozesse täglich vor Augen haben, nicht.

Inzwischen haben wir eine Lösung auf der Basis von KI entwickelt. Der Algorithmus analysiert den Datenstrom der Maschine automatisch und erstellt Hüllkurven für Parameter, während der Prozess fehlerfrei gelaufen ist und vergleicht dieselben Parameter im Falle eines Fehlers.

Im Regelfall übermittelt die vernetzte Maschinensteuerung bereits alle erforderlichen Informationen. Die Nachrüstung weiterer Sensoren ist meistens nicht erforderlich. Jedes Detail wird in Echtzeit zwischen physikalischem Produktionssystem und seinem Digitalen Zwilling übermittelt. Verloren geht nichts.

Anders sieht es bei Werkzeugen aus. Dieses Thema sind wir mit dem Schwarz-Werkzeugbau angegangen. Siehe "Herzensprojekte".