Data-analyse voor het MKB: de toekomst van kwaliteitsborging begint nu!

Data-analyse voor het MKB: de toekomst van kwaliteitsborging begint nu!

Op 20 maart 2025 vond een workshop over behoefteanalyse in de productietechnologie plaats, die het startschot markeerde voor een belangrijk project. Onder de titel “Voorspellende kwaliteit door ontwikkelingsgerichte data-analyse voor gevarieerde productie in het MKB” (GeoPreQ) heeft het project tot doel de kwaliteitsborging in het midden- en kleinbedrijf (MKB), vooral in de speciaalmachinebouw, aanzienlijk te verbeteren. Het project, dat wordt ondersteund door het lectoraat Manufacturing Metrology aan de Technische Universiteit van Chemnitz, N+P Informationssysteme GmbH en SITEC Industrietechnologie GmbH, loopt tot 30 juni 2027.

Het algemene doel van dit project is het optimaliseren van de proceskwaliteit door het uitgebreide gebruik van machinegegevens. Tegen de achtergrond van de economische productie van werkstukken in kleine batchgroottes worden de betrokken bedrijven geconfronteerd met uitdagingen zoals een hoge complexiteit en individualiteit, evenals beperkte voorkennis en een gebrek aan databases. Het project wordt medegefinancierd door de Europese Unie en krijgt aanvullende steun uit belastinggelden van het Saksische deelstaatparlement.

Optimalisatie door data-analyse

Het GeoPreQ-initiatief heeft tot doel de concurrentiekracht van het regionale MKB te versterken. De centrale aanpak is het koppelen van meetgegevens aan productiemetagegevens, waaronder machinegegevens, procesparameters en gereedschapsgegevens. De definitie van op data gebaseerde kwaliteitsborgingsprocessen is bedoeld om de besluitvorming bij testplanning te ondersteunen. Volgens de huidige ontwikkelingen op het gebied van data-analyse, zoals vermeld in de blog van de Duitse Vereniging voor Kwaliteit (DGQ), zijn prognoses uit data-analyses steeds belangrijker voor product- en procesoptimalisatie.

De aspecten van dataselectie, datavoorbereiding en data-integratie, die een naadloze verbinding van datapunten vereisen, zijn bijzonder uitdagend. Predictive Quality stelt bedrijven in staat hun product- en procesgerelateerde kwaliteit systematisch te optimaliseren. Deze vorm van kwaliteitsborging is gebaseerd op datagedreven prognoses, die als basis dienen voor besluitvorming over eisen in het productieproces.

De rol van het internet van productie

Een belangrijk onderdeel bij de implementatie van voorspellende kwaliteit is het Internet of Production (IoP), dat sinds de presentatie op het Aachen Machine Tool Colloquium in 2017 financiering heeft ontvangen van de Duitse Research Foundation (DFG). Het IoP heeft tot doel realtime informatie te bieden en contextspecifieke beslissingen te ondersteunen. De infrastructuur van het IoP is verdeeld in vier niveaus: het ruwe dataniveau, middleware voor het beheren van de datatoegang, het slimme dataniveau voor kennisgeneratie en het slimme expertniveau voor het gebruik van de geaggregeerde kennis.

De implementatie van op data gebaseerd kwaliteitsmanagement biedt uitdagingen, maar biedt ook bedrijfsbreed potentieel. In de toekomst zal er meer aandacht komen voor de overgang van voorspellende analyses naar voorschrijvende actie. Het doel hier is om de continue optimalisatie van de kwaliteit te versnellen en veerkrachtiger te maken.

De contactpersoon voor meer informatie over het project is prof. dr. Sophie Gröger van de Technische Universiteit Chemnitz. Geïnteresseerden kunnen bellen naar 0371 531-32212 of een e-mail sturen sophie.groeger@mb.tu-chemnitz.de te bereiken. Over het geheel genomen biedt GeoPreQ een veelbelovende aanpak voor het verbeteren van de kwaliteitsborging in de productie, die concrete economische voordelen belooft voor regionale MKB-bedrijven.