Suche
Mein Konto
Dataanalyse for SMB: Fremtiden for kvalitetssikring starter nå!
Prosjektet "Predictive Quality" vil starte i 2025 ved Chemnitz University of Technology for å optimalisere kvalitetssikringen i SMBer.
Dataanalyse for SMB: Fremtiden for kvalitetssikring starter nå!
20. mars 2025 fant det sted en workshop om kravanalyse innen produksjonsteknologi, som markerte startsignalet for et viktig prosjekt. Under tittelen «Predictive Quality through development-guiding data analysis for variert produksjon i SMB» (GeoPreQ) har prosjektet som mål å forbedre kvalitetssikringen betydelig i små og mellomstore bedrifter (SMB), spesielt innen spesialmaskinkonstruksjon. Prosjektet, som er støttet av professoratet i produksjonsmetrologi ved Chemnitz University of Technology, N+P Informationssysteme GmbH og SITEC Industrietechnologie GmbH, varer til 30. juni 2027.
Det overordnede målet med dette prosjektet er å optimalisere prosesskvaliteten gjennom omfattende bruk av maskindata. På bakgrunn av økonomisk produksjon av arbeidsstykker i små batchstørrelser, møter de involverte selskapene utfordringer som høy kompleksitet og individualitet samt begrenset forkunnskap og mangel på databaser. Prosjektet er medfinansiert av EU og mottar tilleggsstøtte fra skattemidler fra det saksiske delstatsparlamentet.
Optimalisering gjennom dataanalyse
GeoPreQ-initiativet har som mål å styrke konkurranseevnen til regionale SMBer. De sentrale tilnærmingene er å koble måledata med produksjonsmetadata, inkludert maskindata, prosessparametere og verktøydata. Definisjonen av databaserte kvalitetssikringsprosesser er ment å støtte beslutningstaking i testplanlegging. I følge dagens utvikling innen dataanalyse, som nevnt i bloggen German Society for Quality (DGQ), er prognoser fra dataanalyser stadig mer avgjørende for produkt- og prosessoptimalisering.
Aspektene ved datavalg, dataforberedelse og dataintegrasjon, som krever en sømløs tilkobling av datapunkter, er spesielt utfordrende. Predictive Quality gjør det mulig for bedrifter å systematisk optimalisere sin produkt- og prosessrelaterte kvalitet. Denne formen for kvalitetssikring er basert på datadrevne prognoser, som fungerer som beslutningsgrunnlag for krav i produksjonsprosessen.
Rollen til Internett for produksjon
En nøkkelkomponent i implementeringen av prediktiv kvalitet er Internet of Production (IoP), som har mottatt midler fra German Research Foundation (DFG) siden presentasjonen på Aachen Machine Tool Colloquium i 2017. IoP har som mål å gi sanntidsinformasjon og støtte kontekstspesifikke beslutninger. Infrastrukturen til IoP er delt inn i fire nivåer: rådatanivået, mellomvare for å administrere datatilgang, smartdatanivået for kunnskapsgenerering og smart ekspertnivået for bruk av den aggregerte kunnskapen.
Implementering av databasert kvalitetsstyring byr på utfordringer, men har også et potensial for hele selskapet. Fremover vil det være økt fokus på å gå fra prediktiv analyse til foreskrivende handling. Målet her er å akselerere den kontinuerlige optimaliseringen av kvalitet og gjøre den mer robust.
Kontaktperson for mer informasjon om prosjektet er prof. Dr. Sophie Gröger fra Chemnitz teknologiske universitet. Alle interesserte kan ringe 0371 531-32212 eller sende en epost sophie.groeger@mb.tu-chemnitz.de å nå. Samlet sett tilbyr GeoPreQ en lovende tilnærming til å forbedre kvalitetssikringen i produksjonen som lover konkrete økonomiske fordeler for regionale SMBer.