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Alexander Klähn
Herausgebende Organisation
Beschreibung
Fehleranalyse mittels Kombination von Data Mining und Materialstammbaum
Wo entsteht der Fehler? Lösungsansatz für Null-Fehler-Strategien
Die Einhaltung bestimmter Qualitätsvorgaben wird in der Metallproduktion entlang der gesamten Prozesskette kontrolliert. Trotz Echtzeitüberwachung wird die erforderliche Qualität nicht immer erreicht. Hier helfen Data Mining Technologien schon heute vielen Metallproduzenten, Ursache und Wirkung zwischen Prozess- und Qualitätsdaten zu untersuchen. Abgeleitete Erkenntnisse werden dann im Sinne eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses in neue Qualitätsvorgaben umgesetzt. Die operative Qualitätskontrolle und anschließende Fehleranalyse erfolgen jedoch systemseitig und organisatorisch oft getrennt. BFI und PSI Metals zeigen hier neue Wege für ein integriertes, Prozessstufen übergreifendes Qualitätsmanagement auf. Gewonnene Erkenntnisse gehen direkt in die operative Qualitätskontrolle ein und ermöglichen es, geeignete Gegenmaßnahmen Prozess begleitend einzuleiten.
In der Metallerzeugung werden Abweichungen in der Produktqualität nicht in jedem Fall in dem Prozessschritt verursacht, in dem sie erkannt werden. So können beispielsweise Oberflächenfehler eines Kaltbandes ursprünglich während des Gieß- oder Warmwalzprozesses verursacht werden. Durch die Integration von Data Mining Techniken in PSImetals ist es nun möglich, Zusammenhänge zwischen getrennt erfassten Qualitäts- und Prozessdaten der einzelnen Produktionsschritte zu erkennen. Einen wichtigen Grundstein hierfür bildet die vollständige Modellierung des Materialstammbaumes (Genealogie) in PSImetals, die jedes Segment eines Produkts auf die historischen Segmente der enthaltenen Eingangsmaterialien abbildet.
Der vollständige Artikel ist über den Downlad in der PSIPENTA Kundenzeitung abrufbar!
Wo entsteht der Fehler? Lösungsansatz für Null-Fehler-Strategien
Die Einhaltung bestimmter Qualitätsvorgaben wird in der Metallproduktion entlang der gesamten Prozesskette kontrolliert. Trotz Echtzeitüberwachung wird die erforderliche Qualität nicht immer erreicht. Hier helfen Data Mining Technologien schon heute vielen Metallproduzenten, Ursache und Wirkung zwischen Prozess- und Qualitätsdaten zu untersuchen. Abgeleitete Erkenntnisse werden dann im Sinne eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses in neue Qualitätsvorgaben umgesetzt. Die operative Qualitätskontrolle und anschließende Fehleranalyse erfolgen jedoch systemseitig und organisatorisch oft getrennt. BFI und PSI Metals zeigen hier neue Wege für ein integriertes, Prozessstufen übergreifendes Qualitätsmanagement auf. Gewonnene Erkenntnisse gehen direkt in die operative Qualitätskontrolle ein und ermöglichen es, geeignete Gegenmaßnahmen Prozess begleitend einzuleiten.
In der Metallerzeugung werden Abweichungen in der Produktqualität nicht in jedem Fall in dem Prozessschritt verursacht, in dem sie erkannt werden. So können beispielsweise Oberflächenfehler eines Kaltbandes ursprünglich während des Gieß- oder Warmwalzprozesses verursacht werden. Durch die Integration von Data Mining Techniken in PSImetals ist es nun möglich, Zusammenhänge zwischen getrennt erfassten Qualitäts- und Prozessdaten der einzelnen Produktionsschritte zu erkennen. Einen wichtigen Grundstein hierfür bildet die vollständige Modellierung des Materialstammbaumes (Genealogie) in PSImetals, die jedes Segment eines Produkts auf die historischen Segmente der enthaltenen Eingangsmaterialien abbildet.
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