Entwicklung einer softwareunterstützten Methode für die statistische Prozesssteuerung beim Produktionsanlauf

Statistische Prozesssteuerung (SPC) ist ein bewährtes Mittel, um die Produkt- und Prozessqualität einer Produktionsanlage zu verbessern. Es ist heute möglich, SPC mit geringem Aufwand weitgehend automatisiert durchzuführen. Trotzdem treffen wir SPC beim Produktionsanlauf von Serienprodukten in der Praxis selten an. Hierfür sind vor allem zwei Gründe ausschlaggebend: 1. Die beim Produktionsanlauf von Serienprodukten aufgenommenen Prozessdaten sind unstrukturiert und heterogen. Eine Methode zur Extraktion brauchbarer Vorlaufdaten aus den beim Produktionsanlauf gesammelten Daten fehlt bisher. 2. Die Auswertung der Daten für die SPC erfordert die Analyse von Werten mit unbekannter Verteilung und unterschiedlichem Skalenniveau. Die hierzu existierenden Methoden wurden bisher noch nicht in der statistischen Prozesssteuerung angwandt. Hieraus ergebn sich die Ziele der Arbeit: Entwicklung einer Methode für die Extraktion in der SPC brauchbarer Vorlaufdaten aus beim Produktionsanlauf von Serienprodukten gesammelten Prozessdaten und Anwendung der verteilungsfreien Methoden zur Analysse von Daten unterschiedlichen Skalenniveaus auf die statistische Prozesssteuerung. Beide Methoden sollen in eine unterstützende Software integriert und am Beispiel einer Thixogussanlage in der Praxis erprobt werden. Der Produktionsanlauf neuer Produkte und Fertigungstechnologien wurde in jüngster Zeit als problematisches Glied des Produktionsprozesses erkannt. Die wissenschaftliche Erschliessung der Anlaufphase sowie die Entwicklung von Werkzeugen zur Anlaufunterstützung wird nun konsequent vorangetrieben. Die Analyse des Ablaufs von SPC-Verfahren und die spezifischen Besonderheiten der beim Produktionsanlauf erzeugten Daten legen nahe, das Problem in zwei Teilschritte zu zerlegen: Die Datenvorbereitung, in der aus den gesammelten Daten vorlauffähige Sequenzen gewonnen werden und die eigentliche Prozesssteuerung aus Vorlauf- und Steuerungsphase. Für die Datenvorbereitung werden Werkzeuge in Form von Graphen und Formularen entwickelt, mit denen in Zusammenarbeit von Konstrukteuren, Produktionsingenieuren, Produktionsleitern und Maschinenbedienern typische Abweichungen der vorliegenden Daten von ihrem erwarteten Verhalten aufgedeckt und mit für die Anlaufphase typischen Prozessstörungen zur Deckung gebracht werden. Für die Prozesssteuerung wird aus der Fülle der Lösungsmöglichkeiten über eine Fehlerzustandart- und Einflussanalyse (FMEA) ein Verfahren gewählt, das den Herausforderungen des Produktionsanlaufs, namentlich das Fehlen eines Modells, großen DAtenmengen und Daten verschiedenen Skalenniveaus, standhält. Durch die FMEA werden typische Schwachstellen aufgedeckt und Gegenmaßnahmen vorgeschlagen. Die Verprobung des integrierten Verfahrens am Beispiel einer Thixogussanlage zeigt, dass aus den Daten der Produktionsanlaufphase Vorlaufdaten gewonnen werden können und Prozessstörungen auch in Situationen aufgedeckt und verfolgt werden können, in denen bisherige Verfahren versagen. So können beispielsweise kontinuierliche und attributive Werte in einen Kennwert integriert werden oder Störungen bei mehrdimensionalen Daten mit mehreren Häufungspunkten erkannt werden.