Analyse des données pour les PME : l'avenir de l'assurance qualité commence maintenant !

Analyse des données pour les PME : l'avenir de l'assurance qualité commence maintenant !

Le 20 mars 2025 a eu lieu un atelier sur l'analyse des besoins en technologie de production, qui a marqué le début d'un projet important. Sous le titre « Qualité prédictive grâce à l'analyse de données guidant le développement pour une production variée dans les PME » (GeoPreQ), le projet vise à améliorer considérablement l'assurance qualité dans les petites et moyennes entreprises (PME), en particulier dans la construction de machines spéciales. Le projet, soutenu par la chaire de métrologie de fabrication de l'université technologique de Chemnitz, N+P Informationssysteme GmbH et SITEC Industrietechnologie GmbH, se déroule jusqu'au 30 juin 2027.

L'objectif global de ce projet est d'optimiser la qualité des processus grâce à l'utilisation complète des données machine. Dans le contexte d'une production économique de pièces en petits lots, les entreprises impliquées sont confrontées à des défis tels qu'une complexité et une individualité élevées ainsi qu'un savoir préalable limité et un manque de bases de données. Le projet est cofinancé par l'Union européenne et reçoit un soutien supplémentaire provenant des fonds fiscaux du parlement du Land de Saxe.

Optimisation grâce à l'analyse des données

L'initiative GeoPreQ vise à renforcer la compétitivité des PME régionales. Les approches centrales consistent à relier les données de mesure aux métadonnées de production, notamment les données des machines, les paramètres de processus et les données des outils. La définition de processus d'assurance qualité basés sur les données vise à soutenir la prise de décision dans la planification des tests. Selon les développements actuels en matière d'analyse de données, comme mentionné sur le blog de la Société allemande pour la qualité (DGQ), les prévisions issues des analyses de données sont de plus en plus cruciales pour l'optimisation des produits et des processus.

Les aspects de la sélection, de la préparation et de l’intégration des données, qui nécessitent une connexion transparente des points de données, sont particulièrement difficiles. Predictive Quality permet aux entreprises d'optimiser systématiquement la qualité de leurs produits et de leurs processus. Cette forme d'assurance qualité est basée sur des prévisions basées sur des données, qui servent de base à la prise de décision concernant les exigences du processus de production.

Le rôle de l'Internet de production

L'Internet de production (IoP), qui a reçu un financement de la Fondation allemande pour la recherche (DFG) depuis sa présentation au Colloque sur les machines-outils d'Aix-la-Chapelle en 2017, est un élément clé de la mise en œuvre de la qualité prédictive. L'IoP vise à fournir des informations en temps réel et à soutenir les décisions spécifiques au contexte. L'infrastructure de l'IoP est divisée en quatre niveaux : le niveau des données brutes, le middleware pour gérer l'accès aux données, le niveau de données intelligentes pour la génération de connaissances et le niveau d'expert intelligent pour utiliser les connaissances agrégées.

La mise en œuvre d’une gestion de la qualité basée sur les données présente des défis, mais recèle également un potentiel à l’échelle de l’entreprise. À l’avenir, l’accent sera davantage mis sur le passage de l’analyse prédictive à l’action prescriptive. L’objectif ici est d’accélérer l’optimisation continue de la qualité et de la rendre plus résiliente.

La personne de contact pour plus d'informations sur le projet est le professeur Dr. Sophie Gröger de l'université technologique de Chemnitz. Toute personne intéressée peut appeler le 0371 531-32212 ou envoyer un e-mail sophie.groeger@mb.tu-chemnitz.de atteindre. Dans l’ensemble, GeoPreQ propose une approche prometteuse pour améliorer l’assurance qualité de la production qui promet des avantages économiques concrets pour les PME régionales.