Qualitätstechnik im Zeitalter von Industrie 4.0

Mit der zunehmenden Verbreitung digitaler Technologien in den Betrieben passt sich das Qualitätsmanagement an eine neue Fertigungsrealität an.

Die gute Nachricht ist, dass die Technologien der Industrie 4.0 -IoT, Big Data, KI und Computervision- die Qualitätsbemühungen zu verbessern versprechen. Da Qualitätsexperten zunehmend damit betraut sind, die menschlichen und technologischen Komponenten von Qualitätsprogrammen zu koordinieren, bedeutet Erfolg, die Ressourcen in beiden Bereichen zu maximieren.

Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die Trends im Quality Engineering und zeigt einige Möglichkeiten auf, wie Qualitätsingenieure ihre Fähigkeiten verbessern können, um den größten Nutzen für ihr Unternehmen zu erzielen.

Ein Gremium von Qualitätsexperten einigte sich auf zwei Fähigkeiten, die für Qualitätsingenieure in der Industrie 4.0 am wichtigsten sein werden: Big-Data-Analytik und Soft Skills wie zwischenmenschliches Beziehungsmanagement, kritisches Denken und Kreativität.

Tulip Analytik dashboard
Neue Analyse-Dashboards können Big-Data-Probleme vereinfachen

Big Data-Analysen - Diemoderne Fabrik produziert eine überwältigende Menge an Daten. Neue Maschinenüberwachung Technologien zeichnen ständig Maschinendaten auf, und IoT erfasst zunehmend auch die menschliche Dimension der Qualität. In dem Maße, wie sich die Serverkapazitäten und die Überwachungstechnologie verbessern, werden Ingenieure Zugang zu Daten in einem bisher unvorstellbaren Umfang haben. Von Qualitätsingenieuren wird in zunehmendem Maße erwartet, dass sie diese Daten nutzen, um ihre Vorschläge einzubringen. Da sich Fabriken für kontinuierlicher Verbesserungsprozess und die Qualitätssicherung auf diese Daten verlassen, müssen Qualitätsingenieure die Nutzung großer Datensätze und grundlegender Datenwissenschaft für qualitätsbezogene Erkenntnisse verstehen, wenn nicht sogar beherrschen.

Diese Daten können Qualitätsingenieuren helfen, Qualitätsveränderungen vorherzusagen, bevor sie eintreten. Ein Qualitätsingenieur berichtete, wie Big Data-Analysen seine Vorhersagebemühungen unterstützt haben: "Wir haben Big Data und Analytik eingesetzt, um frühe Hinweise auf Abweichungen vom Standardprozess und potenzielle Ausreißer vorherzusagen. Dies würde uns auch Informationen über mögliche nächste Schritte liefern, wenn eine Warnung eingeht."

Soft Skills - Genausowichtig wie Big Data-Analysen, wenn nicht sogar wichtiger, sind Soft Skills. Qualitätsingenieurwesen bedeutet in zunehmendem Maße, dass die menschliche Dimension der Produktion berücksichtigt wird. Kreative Problemlösungen und soziale Kompetenz tragen dazu bei, dass Qualitätsingenieure eine zentrale Rolle in jedem Produktionsbetrieb spielen.

Wie Datenwissenschaftler wissen, lösen große Datensätze die Probleme nicht von selbst. Unordentliche Daten müssen gesammelt und organisiert werden. Sie erfordern menschliches Eingreifen und Interpretation. Qualitätsingenieure werden zunehmend die harte, kreative Arbeit leisten, die die Datenanalyse möglich macht.

Um in der Industrie 4.0 erfolgreich zu sein, müssen Qualitätsingenieure in der Lage sein, quantitative Fertigungsprobleme zu formulieren. Sie müssen verstehen, wie sie einen Überschuss an Daten nutzen können, um die gewünschten Erkenntnisse zu gewinnen.

Kommunikation wird auch für die Industrie 4.0-Qualitätsentwicklung entscheidend sein.

Mit neuen Technologien kommen neue Fragen, neue Testbereiche und unbekannte Unbekannte. Qualitätsingenieure werden sich in einer Position wiederfinden, in der sie neue Konzepte und Initiativen einem technischen und einem Laienpublikum erklären müssen. Sie werden:

  • Erklären Sie Ihren Mitarbeitern neue Tests und Systeme
  • Kommunizieren Sie die Ergebnisse an das Management
  • Begründen Sie die Verwendung oder den Erwerb neuer Systeme gegenüber der Beschaffung
  • Kommunikation von zunehmend komplexer werdenden Aufgaben gegenüber einer Vielzahl von Interessengruppen
  • Fürsprache im Namen der Kunden
  • Zwischen Interessengruppen vermitteln

Qualitätsingenieure, die mit diesen persönlichen Beziehungen umgehen können, helfen ihren Betrieben, das Beste aus einer digitale Transformation herauszuholen.

Spezifische Auswirkungen von Industrie 4.0

Neben diesen allgemeinen Trends gibt es mehrere Bereiche, in denen sich Industrie 4.0 auf Qualitätsingenieure auswirken wird.

Verbesserung der Rückkopplungsschleife - Mitbesseren Daten erhalten Sie einen besseren Einblick in die gesamte Bandbreite der Fabrikprozesse. Das bedeutet, dass Qualitätsingenieure in der Lage sein werden, Bereiche für Korrektur- und Präventivmaßnahmen früher und genauer vorzuschlagen. Die Ingenieure werden in der Lage sein, neue Beziehungen zwischen den einzelnen Knotenpunkten der Rückkopplungsschleife zu erkennen, und es können neue Mechanismen eingerichtet werden, um die Qualität in jeder Phase zu gewährleisten.

Verbesserte Vorbeugung/Proaktive Wartung - Daten, die von IoT vernetzten Maschinen gesammelt werden, helfen Qualitätsingenieuren, Abweichungen zu verhindern und ermöglichen es den Bedienern, Maschinen zu reparieren und Prozesse zu optimieren , bevor es zu Unterbrechungen kommt. Durch beschleunigte Stresstests, Prozessüberwachung in Echtzeit und ausgefeilte Modellierungstools wird das Qualitätsmanagement eher proaktiv als reaktiv.

Tulip Fishbone-Ishikawa-Diagramm
Analyse der Grundursache App

Ursachenanalyse - Mitmehr Informationen und einer vernetzten Fabrik wird es für Qualitätsingenieure einfacher sein, das Signal vom Rauschen zu trennen, um die Ursache von Problemen zu identifizieren. Dies kann in Form einer fortschrittlichen, KI-gesteuerten statistischen Prozesskontrolle auf der Grundlage von Maschinenüberwachung Daten geschehen oder durch eine verstärkte Berücksichtigung der menschlichen Dimensionen der Qualität, die durch instrumentierte Anwendungen erfasst werden.

Integrierte Qualitätskontrollen - Industrie4.0 wird es den Qualitätsingenieuren ermöglichen, ihre Qualitätskontrollen auf eine Weise in Maschinen und Prozesse zu integrieren, die die Möglichkeiten vieler Qualitätsmanagement Systeme (QMS) übersteigt. Insbesondere künstliche Intelligenz wird den QEs helfen, Validierungs- und QE-Systeme zu entwickeln, die bei der Arbeit lernen und mit jeder Iteration effizienter und genauer werden.

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