Predictive Quality
Ausschuss erkennen, bevor er entsteht.
Predictive Quality verknüpft Prozessparameter mit Qualitätsergebnissen, um Abweichungen frühzeitig zu erkennen. So lassen sich Einstellungen anpassen, bevor fehlerhafte Teile produziert werden. Das reduziert Ausschuss, Nacharbeit und Reklamationen.
- Weniger Ausschuss und Materialverschwendung
- Sinkende Reklamationsquote
- Schnellere Ursachenfindung bei Abweichungen
Ausschussrate
Nacharbeitsaufwand
Amortisation
Trefferquote Qualitätsvorhersage
Basierend auf aktuellen Ausschusskosten je Linie und erwarteter Reduktion durch Früherkennung.
- 01
Prozessanalyse
Kritische Prozessschritte mit Qualitätseinfluss festlegen.
- 02
Datenzusammenführung
MES-Prozessdaten mit Prüfergebnissen aus dem LIMS verknüpfen.
- 03
Modelltraining
Zusammenhang zwischen Parametern und Fehlerbildern lernen.
- 04
Validierung am Band
Vorhersagen gegen reale Prüfresultate im Parallelbetrieb testen.
- 05
Prozesssteuerung
Frühwarnungen in Leitstand und Bedienerdialoge einbinden.
Schritte
Datenquellen
Stakeholder
Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.
MES-Prozessdaten
Maschinenparameter je Charge und Auftrag.
LIMS-Prüfergebnisse
Laborwerte und Qualitätsmessungen.
Sensordaten der Linie
Temperatur, Druck, Geschwindigkeit in Echtzeit.
Reklamationsdaten
Kundenreklamationen als Feedback-Signal.
Materialchargendaten
Eingangsqualität der Rohstoffe aus dem ERP.
Bedienerprotokolle
Manuelle Eingriffe und Rüstvorgänge.
Qualitätsmanagement
Erkennt Trends, bevor Grenzwerte überschritten werden.
Produktionsleitung
Reduziert Nacharbeit und Liniendurchsatzverluste.
Prozessingenieure
Erhält datenbasierte Hinweise zur Parameteroptimierung.
Vertrieb/Kundenservice
Kann Kunden proaktiv über Qualitätsmaßnahmen informieren.
Weniger Ausschuss und Materialverschwendung
Sinkende Reklamationsquote
Schnellere Ursachenfindung bei Abweichungen
Stabilere Prozesse über Schichten hinweg
Bessere Grundlage für Lieferantenreklamationen
Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.
Verknüpfung von MES- und LIMS-Daten in Echtzeit
Einheitliche Chargenrückverfolgbarkeit über alle Systeme
Skalierbare Modellinfrastruktur für mehrere Linien
Automatisierte Alarmierung ohne manuelle Reportauswertung
Predictive Maintenance
Maschinenzustand ist oft Ursache für Qualitätsabweichungen.
Visuelle Qualitätsprüfung
Bildbasierte Prüfergebnisse verbessern das Vorhersagemodell.
Prozessparameter-Optimierung
Gleiche Datenbasis dient auch zur Prozessverbesserung.