中小企业数据分析：质量保证的未来从现在开始！

中小企业数据分析：质量保证的未来从现在开始！

2025年3月20日，生产技术需求分析研讨会召开，标志着一个重要项目的启动信号。该项目的标题是“通过针对中小企业各种生产的开发指导数据分析来预测质量”(GeoPreQ)，旨在显着提高中小型企业(SME)的质量保证，特别是在特种机械制造方面。该项目得到了开姆尼茨理工大学制造计量学教授、N+P Informationssysteme GmbH 和 SITEC Industrietechnologie GmbH 的支持，持续到 2027 年 6 月 30 日。

该项目的总体目标是通过机器数据的综合利用来优化过程质量。在小批量经济生产工件的背景下，相关企业面临着高度复杂性和个性化、先验知识有限和缺乏数据库等挑战。该项目由欧盟共同资助，并得到撒克逊州议会税收基金的额外支持。

通过数据分析优化

GeoPreQ 计划旨在增强区域中小企业的竞争力。核心方法是将测量数据与生产元数据链接起来，包括机器数据、工艺参数和工具数据。基于数据的质量保证流程的定义旨在支持测试计划中的决策。根据目前数据分析的发展，正如德国质量协会 (DGQ) 博客中提到的，数据分析的预测对于产品和流程优化越来越重要。

数据选择、数据准备和数据集成方面需要数据点的无缝连接，尤其具有挑战性。预测质量使公司能够系统地优化其产品和流程相关的质量。这种形式的质量保证基于数据驱动的预测，作为生产过程中需求决策的基础。

生产互联网的作用

实施预测质量的一个关键组成部分是生产互联网 (IoP)，自 2017 年在亚琛机床研讨会上发表以来，它就获得了德国研究基金会 (DFG) 的资助。IoP 旨在提供实时信息并支持针对具体情况的决策。 IoP的基础设施分为四个层次：原始数据层、管理数据访问的中间件、用于知识生成的智能数据层和使用聚合知识的智能专家层。

基于数据的质量管理的实施带来了挑战，但也为全公司带来了潜力。展望未来，人们将更加关注从预测分析转向规范行动。这里的目标是加速质量的持续优化并使其更具弹性。

有关该项目更多信息的联系人是开姆尼茨理工大学的 Sophie Gröger 教授、博士。有兴趣者可致电 0371 531-32212 或发送电子邮件 sophie.groeger@mb.tu-chemnitz.de 达到。总体而言，GeoPreQ 提供了一种有前途的方法来提高生产质量保证，为区域中小企业带来具体的经济效益。