In der Fertigung großer Serien wird dieser Aufwand reduziert mit einer Stichprobenprüfung, die sich nur auf Schlüsselmerkmale bezieht. Zur Anwendung der Stichprobenprüfung werden diese Kriterien, der Prüfumfang und die Prüffrequenz mit statistischen Methoden und hohem Personalaufwand bestimmt. Dies ist bei der Variantenproduktion aufgrund kleiner Lose und dem durch die Varianten nochmals gesteigerten Personalaufwand nicht möglich.

Das Forschungsprojekt „Approve“ (App-basierte Aufwandsreduzierung bei der adaptiven Prüfung in der Produktion von Varianten) entwickelt eine App zur automatisierten Aufwandsreduzierung der Prüfplanung. Ziel ist, Mischlose aus Varianten zu bilden und so eine ausreichende Losgröße für die Stichprobenprüfung zu erreichen. Gefördert wird das Projekt durch die FQS Forschungsgemeinschaft Qualität. Zwei Jahre lang entwickelt der Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen auf maschinellem Lernen basierende Algorithmen zur Identifikation von Schlüsselmerkmalen und zur Definition von Mischlosen. Diese werden in einer intuitiven App umgesetzt, die es in Varianten produzierenden Unternehmen erlaubt eine adaptive Stichprobenprüfung zu ermöglichen.

Guido Hüttemann vom Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement ist verantwortlich für den Themenbereich Model Based Systems: „Wir wollen erreichen, dass auch Klein- und Mittelbetriebe, die oft in kleinen Stückzahlen fertigen, ihre Prüfaufwände mittels einer Kombination aus neuen Machine-Learning-Methoden und traditionellen Stichprobenprüfplänen reduzieren können“. Bei gleichbleibender Qualität werde die Wettbewerbsfähigkeit der KMU verbessert.

Mischlose prüfen statt Stichprobe

Die Erforschung der Algorithmen und Entwicklung der App wird unterstützt von einem projektbegleitenden Ausschuss. Er setzt sich zusammen aus Industriepartnern, die im Bereich Beratung, Bereitstellung von CAQ-Software sowie der Produktion von Varianten in Kleinserien tätig sind: Q-Das Hexagon, IGS Software GmbH, Transfact GmbH, Tebit GmbH+Co. KG, GFE Präzisionstechnik Schmalkalden GmbH, Lauscher Präzisionstechnik GmbH, PFW Aerospace GmbH, TCG Unitech GmbH und PFW Aerospace GmbH.

Bei einem Kick-Off Meeting der FQS Forschungsgemeinschaft Qualität war mit den Unternehmen erörtert worden, welche Anforderungen an solch eine App bestehen. Die Algorithmen sollen menschlichen Input aufnehmen. Dies zum Beispiel, wenn bestimmte Merkmale eines Produkts auf Kundenwunsch hin immer zu prüfen sind. Zudem sollen die Algorithmen immer das Risiko angeben, dass mit einer Reduktion des Prüfaufwands einhergeht. Das Unternehmen hat damit erstens die Möglichkeit, zu entscheiden, ob dieses eingegangen werden soll und zweitens dieses mit ihrem Kunden auf Akzeptabilität zu diskutieren. Eine Orientierung an gängigen aktuellen Normen wie der DIN EN 9138 Luft- und Raumfahrt – Qualitätsmanagementsysteme – Statistische Produktannahme-Anforderungen und ITAF 16949 wurden ausdrücklich gewünscht.

Die App und die Forschungsergebnisse werden teilnehmenden Unternehmen zur Verfügung gestellt. Das Forschungsvorhaben soll maßgeblichen Beitrag leisten zu der Entwicklung einer VDI-Richtlinie VDI/VDE GMA Fachausschuss 1.21: VDI-Richtlinie 2600-3 „Adaptive Prüfplanung“.

RWTH Aachen
Werkzeugmaschinenlabor (WZL)
Campus-Boulevard 30
52074 Aachen
Ansprechpartner ist Jonathan Greipel
Tel.: +49 241 80-28383
j.greipel@wzl.rwth-aachen.de
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