Part Average Analyse (PAA): Fehler erkennen, bevor sie entstehen

Größere Sicherheit, mehr Komfort und neue Funktionalitäten: Die zunehmende Komplexität technischer Systeme in Kraftfahrzeugen stellt Hersteller und Zulieferer seit Jahren vor immer größere Herausforderungen.

Die Qualität und Zuverlässigkeit von Fahrzeugkomponenten (Baugruppen, Module und Bauelemente) ist zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden.

Mithilfe der Part Average Analyse, die im Jahr 2001 entwickelt wurde, können stochastische und systematische Fehler, sogenannte „schlafende“ Fehler, frühzeitig erkannt werden. Die Produktqualität von Neuteilen und der Wertschöpfungsprozess technischer Systeme können durch diesen methodischen Ansatz deutlich verbessert werden.

Gerade die häufig in den ersten Betriebsstunden eines Fahrzeugs beim Endkunden auftretenden Ausfälle aufgrund technischer Fehlfunktionen von Baugruppen bzw. Komponenten sollen durch den Einsatz der PAA minimiert werden. Im Idealfall mit dem Ziel einer Null-Fehler-Produktion.

Die PAA ist also gleichzeitig Analyseverfahren und Präventionsmaßnahme.

In der iTAC.MES.Suite sind die Analysemethoden der Part Average Analysis standardisiert implementiert. Von entscheidender Bedeutung ist hierbei die Online-Erkennung von anomalen Komponenten, die über eine bidirektionale Kopplung der Prüfsysteme gewährleistet wird. Diese ermöglicht es, sofort präventiv in den Fertigungsprozess eingreifen zu können, d.h. die auffälligen Teile direkt für die weitere Verarbeitung zu sperren, um damit einen elementaren Beitrag zur Null-Fehler-Produktion bzw. Fehlervermeidung zu leisten. Ein lieferantenübergreifendes PAA Monitoring wird so möglich.

Die PAA 2.0 basiert auf dem Vergleichen von Messdaten. Dabei untersucht die PAA die Daten von „gut“ (i.O.) geprüften Teilen, deren Parameterwerte sich zwar innerhalb eines zulässigen Wertebereichs befinden, sich aber im Vergleich zu anderen Teilen auffällig verhalten.