Während die Produktionsprozesse der Fertigungsindustrie inzwischen hochgradig automatisiert sind, ist in der Qualitätssicherung oft noch Handarbeit an der Tagesordnung. Dabei verschärft die Digitalisierung die Anforderungen an die Qualitätssicherung weiter. Die geforderte Flexibilität und Geschwindigkeit sind mit den herkömmlichen, schwerfälligen Verfahren nicht zu erreichen.

1. Maschinen mit Sensoren ausstatten. Die Basis für Qualität 4.0 bildet die Sensorik. Viele Maschinen bringen bereits von Haus aus Online-Schnittstellen mit, über die sie auch qualitätsrelevante Daten an übergeordnete Systeme kommunizieren können. Ältere Maschinen, die diese Fähigkeit nicht haben, lassen sich heute meist mit entsprechenden Sensoren nachrüsten. Da solche Sensoren inzwischen deutlich kostengünstiger sind, ist diese Nachrüstung inzwischen auch in der Regel betriebswirtschaftlich darstellbar.

2. Sämtliche Systeme miteinander vernetzen. Für die Auswertung der Maschinendaten müssen sämtliche Systeme miteinander vernetzt werden. Als Plattform dafür bieten sich die Manufacturing-Execution-Systeme (MES) an. Sie sind direkt an die verteilten Systeme der Prozessautomatisierung angebunden und es ist ihre Aufgabe, die Produktion in Echtzeit zu steuern, zu kontrollieren und zu dokumentieren. Das macht die MES auch zur zentralen Datendrehscheibe für die digitalisierte Qualitätssicherung. Dazu müssen sie allerdings Schnittstellen zur Anbindung der Maschinen beziehungsweise ihrer Sensorendaten mitbringen.

3. Qualitätsrelevante Kenndaten in Echtzeit auswerten. Ist die erforderliche Sensorik und Vernetzung vorhanden, lassen sich im laufenden Fertigungsprozess qualitätsrelevante Kenndaten erfassen und auf Basis von Algorithmen in Echtzeit auswerten. So kann beispielsweise der von einer Presse ausgeübte Druck überwacht und bei Über- beziehungsweise Unterschreitung definierter Grenzwerte sofort eingegriffen werden. Zerstörerische Messungen sind damit weitgehend hinfällig, da sich nachvollziehen lässt, ob eine Pressung korrekt verlaufen ist beziehungsweise welche konkreten Teile fehlerhaft sind.

4. Predictive-Quality-Anwendungen aufsetzen. Durch die Erfassung komplexerer Informationen der Maschinen und ihrer Umgebung, beispielsweise Zustände wie Vibration, Noise, Lux oder CO2, können Fertigungsunternehmen zudem Störszenarien frühzeitig erkennen und antizipieren. Auf dieser Basis lassen sich Predictive-Quality-Anwendungen realisieren, die Qualitätsmängel von vornherein vermeiden, indem die Wartung einer Maschine oder eines Werkzeugs vorgezogen wird. Zudem können solche Daten aber auch dazu genutzt werden, um Maschinen zu „tunen“ und sie ohne Qualitätseinbußen schneller laufen zu lassen.

5. Rückverfolgbarkeitssysteme implementieren. Nicht zuletzt ermöglicht die Vernetzung auch die Rückverfolgung von Chargen. Fertige Kabelsätze beispielsweise bestehen oft aus tausenden Komponenten – und ein geeignetes MES kann zu jeder Komponente eine vollständige Historie führen. Damit kann etwa nachträglich leicht überprüft werden, in welchen Endprodukten, seien es Autos, Waschmaschinen oder Kühlschränke, Kabelsätze mit einem Kabel einer bestimmten Charge verbaut wurden. Etwaige Reparaturmaßnahmen oder gar Rückrufaktionen lassen sich auf diese Weise dann ganz eng eingrenzen.

„Die Anforderungen der Digitalisierung wie kleine Losgrößen, kurze Produktlebenszyklen oder enge Time-to-Market dürfen nicht auf Kosten der Qualität erfüllt werden“, sagt Bernd Jost, Geschäftsführer von DIIT. „Deshalb führt für Fertigungsunternehmen kein Weg mehr an einer umfassenden digitalen Qualitätssicherung vorbei. Mit ihr können sie falsche Einstellungen schnell erkennen, mögliche Störungen noch vor ihrem Auftreten verhindern und Chargen lückenlos rückverfolgen.“

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