Herausforderung
Klassische SPC-Karten werden oft nur stichprobenartig betrachtet und sind bei vielen Merkmalen unübersichtlich. Ursachenketten aus Material, Maschine, Werkzeug und Bedienung bleiben verborgen. Abweichungen werden häufig erst bei deutlich steigendem Ausschuss sichtbar.
Ziel des Cases
Proaktive Qualitätssteuerung, die Probleme erkennt, bevor sie beim Kunden oder in der Endkontrolle auftreten. Verantwortliche sollen klare Hinweise bekommen, wo und warum ein Prozess instabil wird, und gezielt gegensteuern.
Wie können Trends, Drifts und Prozessprobleme früh erkannt werden, bevor Ausschuss entsteht?
Beschreibung der KI-Lösung
Die Lösung sammelt Messwerte aus Prüfmitteln und Prozessdaten aus Maschinen bzw. Anlagen. KI-Algorithmen erkennen komplexe Muster und Zusammenhänge, die auf Prozessdrifts und Qualitätsrisiken hindeuten. Alarme und Handlungsempfehlungen werden an QS und Produktion ausgespielt, Dashboards zeigen kritische Merkmale und deren Entwicklung.
