IoT für überlegene Qualitätskontrolle in der Fertigung nutzen

Strenge Qualitätskontrolle in der Fertigung ist seit Generationen ein konsistentes Ziel. Wenn Mängel nicht erkannt werden, bevor Produkte das Werk verlassen und den Markt erreichen, kann dies zu Rückrufen, Kundenunzufriedenheit und anderen Problemen führen, die die Rentabilität eines Unternehmens negativ beeinflussen.

Die Anwendung des Internet of Things (IoT) in der Fertigung ist jedoch ein zunehmend beliebter Weg, um die nötige Transparenz für hohe Ausgabequalität zu gewinnen. Hier sind einige umsetzbare Wege, wie Entscheidungsträger IoT in der Fertigung für bessere Überwachung einsetzen können.

Probleme schneller erkennen

Qualitätskontrolleure lernen schnell, wie wertvoll Effizienz für die Aufrechterhaltung hoher Standards sein kann. Beispielsweise macht die Erkennung eines Problems im ersten Schritt eines Fertigungsprozesses die Behebung viel einfacher als eine Entdeckung in der finalen Produktionsphase.

Noch verheerender ist es, wenn der Fehler erst auftritt, nachdem ein Produkt die Fertigungsanlage verlassen hat – etwa wenn ein LKW-Fahrer verderbliche Waren zu lange außerhalb des akzeptablen Temperaturbereichs hält. Deshalb nutzen viele Pharmahersteller IoT zum Schutz der Kühlkette, z. B. durch Installation von Sensoren, die Echtzeit-Alerts liefern.

Wenn Beteiligte in mehreren Stufen der Lieferkette sofortige Warnungen bei Problemen erhalten, besteht praktisch keine Chance, dass frisch produzierte Medikamente vor Erreichen ihres Ziels verderben. Ebenso könnte IoT erkennen, wenn Werkzeuge einer Fabrik falsch ausgerichtet sind oder Qualitätsstandards nicht erfüllen.

Wenn man Qualitätskontrolle in der Fertigung nutzen will, beziehen sich primäre Fragen darauf, wo und wie die meisten Probleme auftreten. Davon ausgehend kann man praktische Wege untersuchen, IoT-Technologie zur Hilfe einzusetzen.

Bedingungen katastrophaler Ausfälle verstehen

Wenn ein kritisches Fertigungsgerät ausfällt, scheint das unerwünschte Ereignis oft aus dem Nichts zu kommen. Die Realität ist jedoch, dass es oft vorher verräterische Anzeichen gibt, auch wenn Menschen sie nicht immer bemerken.

Statistiken zeigen, dass 56 % der Ausfälle elektrischer Generatoren durch beschädigte elektrische Isolierung verursacht werden. Überhitzung und abnormal hoher Stromverbrauch können den Isolationsbruch verursachen. Doch Menschen realisieren möglicherweise nicht, dass sich dieses Problem meist langsam und in mehreren Phasen entwickelt.

Glücklicherweise könnte IoT Menschen früher auf problematische Maschinensymptome aufmerksam machen, bevor Ausfälle eintreten. Beispielsweise verursacht die zweite Phase des Isolationsversagens erhöhte Hitze am primär betroffenen Punkt. Ein Sensor könnte dies erfassen und veranlassen, die Maschine vor einer Produktionsstörung warten zu lassen.

Dieser Vorteil hängt direkt mit Qualität zusammen. Wenn Maschinen wie erwartet laufen, ist die Wahrscheinlichkeit stark reduziert, dass sie zu fehlerhaften Produkten beitragen.

Daten analysieren, um Prozessmängel zu finden

Man verlässt sich oft auf IoT für Fertigungsverbesserungen, indem Sensordaten bestätigen, was gut läuft und wo Verbesserungspotenzial besteht. Führende Hersteller nutzen häufig Lean-Prinzipien für kontinuierliche Verbesserung. IoT kann in diese Bemühungen eingebunden werden.

Prozess- und materialbezogene Probleme verursachen 85 % der Qualitätsprobleme. Da IoT-Sensoren fortlaufend Daten über Zeit sammeln, eignen sie sich ideal, um aufzuzeigen, wo Verfahren zusammenbrechen und zu Problemen fortschreiten, die das Produkt negativ beeinflussen. Wenn Qualitätsverbesserung ein Hauptziel ist, kann und sollte Echtzeit-Datenerfassung entsprechende Entscheidungen prägen.

Ein genauer Blick auf die Daten könnte zeigen, dass die meisten Probleme aus einem bestimmten Teil der Montagelinie oder einer bestimmten Maschine entstehen. Alternativ könnten sie einen hohen Prozentsatz an Pannen aufzeigen, die mit Arbeitern einer bestimmten Schicht assoziiert sind.

Andererseits kann IoT bestätigen, wo ein Unternehmen exzelliert, und die Fortführung etablierter Arbeitsweisen im gesamten Werk rechtfertigen. Hohe Qualitätsniveaus sind zu wichtig, um sie Vermutungen oder der Erfahrung eines Leiters zu überlassen. Strategisch platzierte Sensordaten liefern die Informationen, die Führungskräfte für selbstbewusste Entscheidungen benötigen.

In einem Beispiel baute Nissan eine Smart Factory mit verschiedenen Prozessverbesserungsstrategien und intelligenten Technologien. Zuvor war das Montieren von Antriebsstrangkomponenten ein manueller Sechs-Schritt-Prozess. Jetzt erledigen Roboter dies in einem einzigen Schritt. Zudem kann die automatisierte Montagelinie mehr als zwei Dutzend Fahrzeugvarianten produzieren. Ein KI- und IoT-basiertes Qualitätssicherungssystem erhöht die Erholungsgeschwindigkeit nach einem Vorfall um 30 %.

IoT für Werkzeugverfolgung im Werk einsetzen

Die Anwendung von IoT für Qualitätskontrolle in der Fertigung kann sich auch darauf erstrecken, zu überwachen, was Menschen für ihre Arbeit benötigen. Safran Aircraft Services, das diverse Flugzeugkomponenten fertigt, kann Werkzeuge per IoT-Lösung auf 3 Meter genau orten. Neben der Anzeige des Asset-Standorts zu jedem Zeitpunkt bindet dieser Ansatz in präventive Wartung ein, die direkt die Qualität beeinflussen kann.

Beispielsweise könnte ein System und zugehörige Sensoren die Minuten im Einsatz vs. Leerlauf eines Werkzeugs tracken. Es könnte dann einen Alert generieren, wenn das Objekt genug genutzt wurde, um Wartung oder Austausch zu benötigen.

Ebenso könnte ein solches Setup Fehlanwendung von Werkzeugen überwachen, die Qualitätsbemühungen beeinträchtigen könnte. Wenn jemand versucht, ein Asset ohne entsprechende Schulung zu nutzen, könnten dessen Versuche die Fabrikausgabe schädigen und schließlich den Ruf gefährden.

Einige IoT-Werkzeugtracking-Technologien helfen auch zu verifizieren, dass eine Person die richtige Technik anwendet. Durch Tracking von Beschleunigung und zeitbasierten Statistiken könnten eingebettete IoT-Sensoren zeigen, ob eine Person mehr Training benötigt, um Mindestqualitätsstandards für die Werkzeugnutzung zu erfüllen.

Es ist nicht immer finanziell machbar, IoT-Tracking auf jedem Werkzeug einzusetzen. Wenn Entscheidungsträger jedoch Zeit investieren, herauszufinden, welche Assets den größten Einfluss auf Qualität haben, ist das ein guter Startpunkt.

IoT verbessert Qualitätskontrolle in der Fertigung

Dies sind nur einige der vielen Möglichkeiten, wie man IoT in der Fertigung nutzen kann, um hohe Qualität im gesamten Werk aufrechtzuerhalten. Obwohl es Zeit braucht, die besten Wege zu finden, um das Potenzial smarter Sensoren auszuschöpfen und die gesammelten Daten zu interpretieren, macht der Aufwand ein Unternehmen oft resilienter.