Analiza danych dla MŚP: Przyszłość zapewniania jakości zaczyna się teraz!

Analiza danych dla MŚP: Przyszłość zapewniania jakości zaczyna się teraz!

W dniu 20 marca 2025 roku odbyły się warsztaty z analizy wymagań w technologii produkcji, które stały się sygnałem do startu ważnego projektu. Pod tytułem „Predykcyjna jakość poprzez ukierunkowaną na rozwój analizę danych dla zróżnicowanej produkcji w MŚP” (GeoPreQ) projekt ma na celu znaczną poprawę zapewniania jakości w małych i średnich firmach (MŚP), zwłaszcza w konstrukcji maszyn specjalnych. Projekt, wspierany przez profesora metrologii wytwarzania na Politechnice w Chemnitz, N+P Informationssysteme GmbH i SITEC Industrietechnologie GmbH, potrwa do 30 czerwca 2027 roku.

Ogólnym celem tego projektu jest optymalizacja jakości procesów poprzez wszechstronne wykorzystanie danych maszynowych. W kontekście ekonomicznej produkcji detali w małych partiach zaangażowane firmy stoją przed wyzwaniami, takimi jak duża złożoność i indywidualność, a także ograniczona wcześniejsza wiedza i brak baz danych. Projekt jest współfinansowany przez Unię Europejską i otrzymuje dodatkowe wsparcie ze środków podatkowych parlamentu saksońskiego.

Optymalizacja poprzez analizę danych

Inicjatywa GeoPreQ ma na celu wzmocnienie konkurencyjności regionalnych MŚP. Główne podejścia polegają na łączeniu danych pomiarowych z metadanymi produkcyjnymi, w tym danymi maszynowymi, parametrami procesu i danymi narzędzi. Definicja procesów zapewnienia jakości w oparciu o dane ma wspierać podejmowanie decyzji w planowaniu testów. Zgodnie z aktualnym rozwojem analityki danych, jak wspomniano na blogu Niemieckiego Towarzystwa Jakości (DGQ), prognozy z analiz danych mają coraz większe znaczenie dla optymalizacji produktów i procesów.

Szczególnie wymagające są aspekty selekcji, przygotowania danych i integracji danych, które wymagają płynnego połączenia punktów danych. Predictive Quality umożliwia firmom systematyczną optymalizację jakości produktów i procesów. Ta forma zapewnienia jakości opiera się na prognozach opartych na danych, które służą jako podstawa do podejmowania decyzji dotyczących wymagań w procesie produkcyjnym.

Rola Internetu produkcji

Kluczowym elementem wdrażania jakości predykcyjnej jest Internet produkcji (IoP), który od czasu jego prezentacji podczas sympozjum dotyczącego obrabiarek w Aachen w 2017 r. otrzymał finansowanie od Niemieckiej Fundacji Badawczej (DFG). Celem IoP jest dostarczanie informacji w czasie rzeczywistym i wspieranie decyzji kontekstowych. Infrastruktura IoP podzielona jest na cztery poziomy: poziom danych surowych, poziom oprogramowania pośredniczącego do zarządzania dostępem do danych, poziom inteligentnych danych do generowania wiedzy oraz poziom inteligentnego eksperta do wykorzystania zagregowanej wiedzy.

Wdrożenie zarządzania jakością w oparciu o dane stwarza wyzwania, ale niesie ze sobą także potencjał dla całej firmy. W przyszłości większy nacisk zostanie położony na przejście od analiz predykcyjnych do działań nakazowych. Celem jest przyspieszenie ciągłej optymalizacji jakości i zwiększenie jej odporności.

Osobą kontaktową w celu uzyskania dalszych informacji na temat projektu jest prof. dr Sophie Gröger z Politechniki w Chemnitz. Zainteresowani mogą dzwonić pod numer 0371 531-32212 lub wysłać e-mail sophie.groeger@mb.tu-chemnitz.de dotrzeć. Ogólnie rzecz biorąc, GeoPreQ oferuje obiecujące podejście do poprawy zapewniania jakości w produkcji, które zapewnia konkretne korzyści ekonomiczne regionalnym MŚP.