Robust Design für Produkte & Prozesse mit KI-System Analysers-digital/Slot_KI... · 2019 Folie 3 Praxisbericht aus dem Projektalltag – Analyser® für Robuste Produkte & Prozesse

Robust Design für Produkte & Prozesse

mit KI-System Analyser®

Tagebucheintrag zur Einführung der automatisierten,

KI-unterstützten Produkt- und Prozessoptimierung

Reales Praxisbeispiel

2019 Folie 2

mts Consulting & Engineering und

Contech Software & Engineering in Zahlen

Seit 2006• Rund 150 Design for Six Sigma - DfSS & 800 Lean Six Sigma Projekte geleitet / gecoacht

• Engineering Projekte weltweit mit Schwerpunkt in Automotive, Kunststoffspritzgießen, Medizintechnik,

Pharma, Papier, Maschinenbau, Elektronik, Energie, etc.

• Mitarbeiter: 12 plus 15 assoziierte Partner

Projekte:• Robustes Design für Produkte und Prozesse mit Analyser®

• Ausbildungskampagnen: Qualität, Entwicklung, Produktion

• Robust Design, Design for Six Sigma & Lean Six Sigma

• Entwicklungsprojekte, Absicherung funktionaler Ketten

• Task Force / Problem-Lösungs-Projekte

• Prozessverbesserungsprojekte in Produktion und Dienstleistung

Branchen:• Automotive (OEM bis TIER3)

• Kunststoffspritzgießen

• Maschinen- & Anlagenbau

• Medizintechnik

• Feinwerktechnik

• Antriebstechnik, Getriebebau

• Lebensmittel

• IT Services

• Chemie, Pharma

• Elektronik, Elektro, SMD

• Papier, Verpackungen

• Verarbeitenden Industrie:

Kautschuk, TPE,

Thermoplaste, PVC

• Werkzeugmaschinenbau

• Telekommunikation

2019 Folie 3

Praxisbericht aus dem Projektalltag –

Analyser® für Robuste Produkte & Prozesse

Robustes Design für Produkte und Prozesse mit dem Analyser®

Kurvenmodul Transferfunktionsmodul

Schwellmoment

SOLL-Moment Fenster

Fehler & Ursachen aus Kurvenverläufen erkennen

& Handlungsempfehlungen online liefern

Fehlerbilder mit Ursachen & Maßnahmen

werden vom selbstlernenden Analyser® als

Handlungsempfehlungen in Echtzeit geliefert

Unbekannte Wirkmechanismen aufdecken

Zunächst unbekannte Wirkmechanismen

zwischen Anforderungen / Qualitäts-

merkmalen Yn und Einflussgrößen Xi werden

analysiert und ein Modell erstellt: Yn = f(Xi)

Das Modell dient zum steuern & regeln für

robuste Produkte und stabile Prozesse

2019 Folie 4

Welche Unternehmensdaten sind hinsichtlich

der Produkt- und Prozessoptimierung wichtig?

Vorgehen nach der Methode Robust Design: Kennen der Anforderungen Yn und deren

möglichen Einflussgrößen Xi für Produkte & Prozesse.

Ziel: Die Anforderungen Yn und deren Einflussfaktoren Xi identifizieren

und die Wirkmechanismen verstehen, um das Gesamtsystem Yn = f (Xi)

robust und nachhaltig auf Ziel auslegen zu können.

X2 = Kühlzeit [s]

X4 = Tempertemp. [°C]

X3 = Werkzeugtemperatur [°C]

Prozess Y1-n = Verzug / Längen

Winkelabweichung /

Schrumpfung /

Schichtdicke / …

X5 = Feuchteanteil Rohmaterial

X1 = Nachdruck [bar]

X6 = Mischungsverhältnis

Rohmaterial

2019 Folie 5

Wie müssen die Daten automatisiert aufbereitet und abgespeichert

werden, um die gewünschte Produkt- und Prozessoptimierung zu

gewährleisten?

Herausarbeiten der relevanten Unternehmensdaten Yn und Xi

Schnittstellen via Analyser® - IPM6® Industriestandard anbinden

Analyser® - IPM6® Industriestandard: Einheitliche Datenstruktur für Einzelwerte und

Kurven in der Prozessmanagement- und in der Analyser® KI-Datenbank

Standardisiertes Analyser® Schnittstellen-Format: XML

Übertragung via TCP/IP oder RabitMQ mit MQTT

2019 Folie 6

Robust Design – 1. Fehlerbilder & Anforderungen

priorisieren und messbar machen

Die Fehlerbilder und Anforderungen messbar und messfähig machen. Die ausreichende

Messsystemfähigkeit der Fehlerbilder / Kundenanforderungen ist Grundvoraussetzung für

das weitere Verfahren.

Längenmaß 01

Planschlag

Spaltmass

Konzentrizität

Ra

Glanzgrad

Farbstufe

Transparenz

HV

Beständigkeit

Haptik

……etc.

10

9

8

7

6

5

4

3

2

1

-

Geometrie

Oberfläche

Materialhärte

Fehlerbild

n.i.O. /

Kunden-

anforderung

Bewertungsstufen:

- 10 = extrem wichtig

- 8 = sehr wichtig

- 6 = wichtig

- 2 = nicht sehr wichtig

- 1 = unwichtig

2019 Folie 7

Robust Design – 2. Prozess analysieren

Prozesse in 2 Schritten / Level analysieren:

1. SIPOC – ODER 2. Prozess Flussdiagramme

Supplier Imput Process Output Customer

Ja

Ja

2019 Folie 8

Robust Design – 3. Einflussgrößen (Xi) sammeln

und auswählen

Das Ishikawa oder QFD – Quality Funktion Deployment dokumentiert die möglichen

Wirkzusammenhänge und damit die möglichen kausalen Ketten für Produkt und Prozesse

Was beeinflusst

mein Fehlerbild =

Y ?

Methode Maschine

Mensch MitweltMaterial

Rohteilqualität

Bearbeitbarkeit

Prozessfähigkeit

Wartung

Prozessfehler

Regelprozesse

Änderung der

Kundenanforderungen

Ressourcen

Motivation

Kommunikation

Erschütterungen

Klima

Verschmutzung

Das Messsystem als

Einflussgröße muss durch eine

Messsystemanalyse

weitestgehend ausgeschlossen

werden

Ishikawa zur

Bestimmung der

möglichen

Einflussgrößen

QFD – Quality Function

Deployment zur Bestimmung

der möglichen Einflussgrößen

zu den relevanten

Anforderungen

2019 Folie 9

Robust Design – 4. Einflussgrößen priorisieren

QFD: Technische Bedeutung aus

HoQ 1, 2 oder 2+4

RZ: aus Produkt Design FMEA

und/oder Prozess FMEA

Bartlett-Test

QFDTB

RZ = A x B

2019 Folie 10

Robust Design – 5. Versuche zur Ermittlung der

Produkt- / Prozesstransferfunktionen planen

Daten aus der laufenden

Produktion bzw. Vorserie

/ Nullserie

Versuche / DoE –

Design of

Experiments während

der Entwicklung / des

PEP

UND / ODER

2019 Folie 11

Robust Design – 6. Statistische Analyse und

Ergebnisse in die Praxis transformieren

Input: Einzelwerte & Kurven aus Sensordaten

statistischer

Fingerprint

Bauteil-Nr. Merkmal X1 Merkmal X2 Merkmal X3 weitere...

10001 1200 12039,93 48,12

10002 1176 11750,58 48,52

10003 1230 11979,17 48,47

10004 1206 12019,68 48,50

10005 1212 11979,17 48,08

10006 1188 11747,68 48,42

10007 1170 11770,83 48,48

10008 1212 11979,17 48,47

10009 1224 12051,50 48,34

10010 1230 11345,49 47,97

10011 1218 11319,44 48,13

10012 1272 11388,89 47,93

2019 Folie 12



Fehlerbilder Wirkmechanismen Ursachen Maßnahmen / Lösungen +

Handlungsempfehlungen + Prozesssteuerung in Echtzeit

≥ 200 mögliche Einflussgrößen Xi

signifikante Einflussgrößen Xi

statistischer

Fingerprint

Robuste Produkte & stabile Prozesse • Entwicklung & Prototypenbau absichern

• In Neuanläufen & Industrialisierungen die

Produktqualität & -validierung sicherstellen

• Serienprozesse optimieren

• Gewährleistungsrisiken & Feldausfälle

reduzieren

• Lieferantenqualität verbessern

2019 Folie 13

Wirkprinzip Analyser®

Machine Learning & Analyser®: Predictive Analytics, Quality & Maintenance durch aufdecken

der Wirkmechanismen für Robuste Produkte & stabile

Prozesse

Neu : Wirkmechanismen der Outputs Yn zu Einflussgrößen Xi als Einzelwerte & Messkurven

Welligkeit

50301 0 40200 40200 40200 40200 50301 0 40200 40200 50301 0 1 680 1 00-1 0 1 55-5 1 680 1 55-5 1 680 201 00

40

20

050

30

10

40

20

0

40

20

040

20

040

20

050

30

1040

20

0

40

20

050

30

1016

8

0

10

0

-10

15

5

-5

16

8

0

15

5

-5

16

8

0

C1

C2

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C9

C1 0

C1 1

C1 2

C1 3

C1 4

C1 5

C1 6

C1 7

Multidimensional

Prozess-

Eingangsgrößen

Temperatur an Pos. xy

Prozess-

ErgebnisgrößenSchrumpfmaß

1 41 21 08642

1 4

1 2

1 0

8

6

4

2

Prozeßparameter

Erg

eb

nis

grö

ße

Darstellung Ursache-Wirkung

Klassische Statistik

50301 0 40200 40200 40200 40200 50301 0 40200 40200 50301 0 1 680 1 00-1 0 1 55-5 1 680 1 55-5 1 680 201 00

40

20

050

30

10

40

20

0

40

20

040

20

040

20

050

30

1040

20

0

40

20

050

30

1016

8

0

10

0

-10

15

5

-5

16

8

0

15

5

-5

16

8

0

C1

C2

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C9

C1 0

C1 1

C1 2

C1 3

C1 4

C1 5

C1 6

C1 7

Multidimensional

Druckverlauf

50301 0 40200 40200 40200 40200 50301 0 40200 40200 50301 0 1 680 1 00-1 0 1 55-5 1 680 1 55-5 1 680 201 00

40

20

050

30

10

40

20

0

40

20

040

20

040

20

050

30

1040

20

0

40

20

050

30

1016

8

0

10

0

-10

15

5

-5

16

8

0

15

5

-5

16

8

0

C1

C2

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C9

C1 0

C1 1

C1 2

C1 3

C1 4

C1 5

C1 6

C1 7

50

30

10

40

20

0

40

20

040

20

040

20

050

30

1040

20

0

40

20

050

30

1016

8

0

10

0

-10

15

5

-5

16

8

0

15

5

-5

16

8

0

40200

20

10

0

50301 0 40200 40200 40200 40200 50301 0 40200 40200 50301 0 1 680 1 00-1 0 1 55-5 1 680 1 55-5 1 680

C1

C2

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C9

C1 0

C1 1

C1 2

C1 3

C1 4

C1 5

C1 6

C1 7

2019 Folie 14



Das Ergebnis der Versuche und / oder Messung von Produktionslosen sind die

Wirkzusammenhänge, die in den Transferfunktionen Y = f (Xi) dokumentiert werden. Das

Produkt bzw. den Prozess unter Kenntnis der Zusammenhänge optimieren

Nachdruck Temperatur Nachdruckzeit Temp. Pos.2 Nest Granulatbestandteile %

A B

Ou

tpu

t Y

30,67

+- 0,38

2019 Folie 15

Robust Design - 7. Parametrierung und

statistische Tolerierung der Einflussgrößen

Vermeiden von Over Engineering durch statistisch

abgesicherte Parametrierung und statistische Tolerierung

von Produktmerkmalen und Prozessparametern

Erstes Quartil 4,2554

Median 4,4045

Drittes Quartil 4,5401

Maximum 5,0812

4,3854 4,4102

4,3891 4,4184

0,1917 0,2093

A-Quadrat 0,52p-Wert 0,183

Mittelwert 4,3978

StdAbw 0,2001

Varianz 0,0400

Schiefe -0,0439987

Kurtosis -0,0370029

N 1001

Minimum 3,8199

Anderson-Darling-Test auf Normalverteilung

95%-Konfidenzintervall für Mittelwert

95%-Konfidenzintervall für Median

95%-Konfidenzintervall für StdAbw

5,04,84,64,44,24,03,8

Median

Mittelwert

4,424,414,404,39

95%-Konfidenzintervalle

Zusammenfassung für ND Zeit


Median 74,957


Maximum 77,619

74,949 75,048

74,908 75,024

0,766 0,836


Mittelwert 74,998

StdAbw 0,800

Varianz 0,639

Schiefe 0,203603

Kurtosis -0,155228

N 1001

Minimum 72,898





77,676,876,075,274,473,672,8

Median

Mittelwert

75,0575,0074,9574,90


Zusammenfassung für WKZ Temp


Median 225,00


Maximum 229,88

224,95 225,14

224,89 225,09

1,47 1,60


Mittelwert 225,04

StdAbw 1,53

Varianz 2,34

Schiefe 0,211667

Kurtosis 0,041675

N 1001

Minimum 221,04





230,00228,75227,50226,25225,00223,75222,50221,25

Median

Mittelwert

225,15225,10225,05225,00224,95224,90


Zusammenfassung für Nachdruck

Cpk: 1,32

Nachdruck Werkzeugtemp.

NachdruckzeitGranulatbestandteil xy %

= f (


Median 1,0017


Maximum 1,0685

1,0002 1,0026

1,0003 1,0032

0,0184 0,0201


Mittelwert 1,0014

StdAbw 0,0192

Varianz 0,0004

Schiefe -0,0407861

Kurtosis 0,0182876

N 1001

Minimum 0,9448





1,061,041,021,000,980,96

Median

Mittelwert

1,0031,0021,0011,000


Zusammenfassung für LängenAbw


Median 0,35000


Maximum 0,54000

0,33583 0,35844

0,33462 0,37000

0,06922 0,08530


Mittelwert 0,34713

StdAbw 0,07642

Varianz 0,00584

Schiefe -0,125147

Kurtosis -0,159220

N 178

Minimum 0,12000





0,540,480,420,360,300,240,180,12

Median

Mittelwert

0,370,360,350,340,33


Zusammenfassung für WinkelAbw


Median 0,60185


Maximum 0,63859

0,60132 0,60287

0,60092 0,60282

0,01204 0,01314


Mittelwert 0,60210

StdAbw 0,01257

Varianz 0,00016

Schiefe 0,118636

Kurtosis -0,213771

N 1001

Minimum 0,56252





0,63750,62500,61250,60000,58750,57500,5625

Median

Mittelwert

0,60300,60250,60200,60150,6010


Zusammenfassung für Fuge

2019 Folie 16

Modul Transferfunktion implementieren

Produktions- und Montageprozesse

Digitale Überwachung und Aufzeichnung von messbaren Produkt- oder Prozessparametern und

Kenngrößen.

Teach-In - Haupteinflussparameter

Sammeln und priorisieren der möglichen Haupteinflussparameter und definieren in der Import-

Schnittstelle des Analyser®

„Buch des Wissens“ für Transferfunktionen

Ermittlung der Transferfunktion(en) und Wirkzusammenhänge für Produkte oder (Teil-) Prozesse

mittels statistischer Datenanalyse. Speicherung in der Technologiedatenbank

„Buch des Wissens für Transferfunktionen & KI-Modelle“.

Qualitätsmanagement und Produkt- / Prozessoptimierung

Optimierte Parametrierung und Tolerierung der Produkte und Prozesse durch kontinuierliche

Vorhersage mittels Prognoserechnungen anhand der Transferfunktion(en).

Echtzeitverhalten: 1 – 2 sec. ab Übertragung Sensordaten bis Prognosewert inklusive Wert für

Steuervariable

2019 Folie 17

Modul Transferfunktion -

Mögliche Anwendungsfälle (Auszug)

Alle überwachten Produkt- und Prozessmerkmale können mit Hilfe des Moduls Transferfunktion

vorhergesagt, kontrolliert und optimiert werden

1. Überwachte Klebeverbindungen (und ähnliche Montageprozesse)

» Adhäsions-, Kohäsions- und Abschälkräfte = f (Viskosität, Temperatur, Raupenbreite / -höhe, etc.)

2. Hystereseschleifen

» Bremssysteme: Ansprechzeiten = f (Xi)

» Ventile: Rückholkräfte = f (Xi)

3. Akustik und Schwingungsthemen

» Vibrationen, NVH Themen: Schalldruckpegel [dB] über Drehzahl [U/min] = f (Xi)

» Akustik- und Geräuschoptimierung

4. Kunststoffspritzgießen

» Schrumpfung, Welligkeit, Längenmaß = f(Druck [bar], Nachdruckzeit [s], Werkzeugtemp. [°C], etc.)

5. Extrusion von Kunststoffen / Kautschuk

» Profilgeometrie, Härte, Kraft-Dehnungs-Koeffizient = f (Xi)

und viele mehr…

2019 Folie 18

Praxisbericht aus dem Projektalltag –

Analyser® für Robuste Produkte & Prozesse

Robustes Design für Produkte und Prozesse mit dem Analyser®

Kurvenmodul Transferfunktionsmodul

Schwellmoment

SOLL-Moment Fenster

Unbekannte Wirkmechanismen aufdecken

Zunächst unbekannte Wirkmechanismen

zwischen Anforderungen / Qualitäts-

merkmalen Yn und Einflussgrößen Xi werden

analysiert und ein Modell erstellt: Yn = f(Xi)

Das Modell dient zum steuern und regeln für

robuste Produkte und stabile Prozesse

Fehlerbilder Wirkmechanismen Ursachen

Maßnahmen / Lösungen +

Handlungsempfehlungen + Prozesssteuerung

in Echtzeit

2019 Folie 19

Thema: Fehlerraten, Inline- & Offline-Nacharbeits-

kosten, Gewährleistungsrisiken

Ort: Endmontage

Problem: Nacharbeitskosten von > 1,0 Mio. € / Jahr,

hohe Gewährleistungsrisiken bei

sicherheitsrelevanten Verbindungen

Ergebnis: Senkung der Nacharbeitskosten und

Gewährleistungsrisiken um > 50% in

3 - 6 Monaten

Verschraubungen Serie - Montage (1/2)

Die Grafik zeigt die Fehlerraten der TOP Schraubfälle.

Die TOP 12 Fehlerverursacher sind für 50% der

Nacharbeitskosten verantwortlich.

Die Grafik aus der Phase Analysieren zeigt eine niO-

Schraubkurve mit dem Zielfenster (grün).

Problem und Ergebnis

2019 Folie 20

Priorisieren:

Ermitteln der TOP 30 - 40 Fälle mit hohem Ausschuss

[%] und Nacharbeitskosten

Die TOP 12 Fälle verursachten 50% der Kosten und

Risiken.

Analysieren:

Automatische Fehlerbildanalyse für TOP 12 Fälle,

ermitteln der Grundursachen & Maßnahmen je Fehlerbild

in Echtzeit

Optimieren:

Handlungsempfehlungen für Maßnahmen in Echtzeit

Kontrollieren:

Vollautomatische Fehlerkontrolle durch Vollintegration

mit Prozessdatenmanagementsystem

Vorgehensweise

Verschraubungen Serie - Montage (2/2)

Die Grafik aus den Phasen Analysieren und Optimieren

zeigt die Verteilung verschiedener Fehlerbilder eines

Falles und Handlungsempfehlung für Maßnahmen mit

Hilfe des "Buch des Wissens„.

2019 Folie 21

Verschraubungen in Entwicklung &

Prototypenbau (1/1)

Thema: Verifizierung Auslegung, Montierbarkeit,

Serientauglichkeit und Parametrisierung

Ort: Prototypenbau, Anlauffabrik, 2 - 40 Fzg. / Tag

Problem: Auslegung, Montierbarkeit und Serientauglichkeit

wird zu spät verifiziert

Ergebnis: Frühzeitige Verifizierung der Verbindungen und

Herstellung eines robusten Designs

Problem und Ergebnis

Die Grafik zeigt eine iO-Kurvenschar mit

dem Zielfenster (grün).

Sind wirklich alle Kurven i. O.?

Priorisieren:

TOP 10 Schraubfälle machen bis zu 70% der Fehlerquoten

Analysieren:

Ermitteln der Grundursache(n) je Fehlerbild und

Parametereinstellung für die Digitalschrauber

Optimieren:

Verbesserungsmaßnahmen in Form von

Handlungsanweisungen in Echtzeit

Kontrollieren:

Parametereinstellungen, Serientauglichkeit und Auslegung

der Verschraubungen

Vorgehensweise

2019 Folie 22

Ablaufschema Bsp. Schraubfall-Optimierung 1/2

Vollautomatische Erkennung der Fehlerbilder aus Kurvenverläufen von niO Verschraubungen

mit dem selbstlernenden System Analyser® für Robuste Produkte & stabile Prozesse.

Der Analyser® vermeidet proaktiv Fehler und

Ressourcenverschwendung:

• Materialverbrauch durch Ausschuss

• Nacharbeit & Doppel-/Nachproduktion

• Gewährleistungsrisiken

• EnergiekostenSchwellmoment

SOLL-Moment Fenster

2019 Folie 23

Ablaufschema Bsp. Schraubfall-Optimierung 2/2

„Buch des Wissens“: Fehlerbilder Wirkmechanismen Ursachen Maßnahmen / Lösungen +

Handlungsempfehlungen + Prozesssteuerung in Echtzeit

Ergebnis = Priorisierte Maßnahmen / Lösungen als Handlungsempfehlungen

Priorisierte Maßnahmen &

Lösungen

Buch_des_Wissens_Book_of_Knowledge.xlsm

2019 Folie 24

Ursachen-Analyser® implementieren

Produktions- und Montageprozesse

Digitale Überwachung und Aufzeichnung von Prozesskenngrößen und deren Kurvenverläufe.

Datenschnittstelle, grafische Darstellung

Flexible Schnittstelle zum Import der Kurvendaten (online oder über Datenbank). Grafische Darstellung

der Einzelkurven. Unsere Standardschnittstelle zu den marküblichen Sensordaten und

Steuerungen: Analyser® Prozessdatenmanagement System / Prozessdaten aus MES-System

Buch des Wissens

Hinterlegte Fehlerursachen, zugehörige Maßnahmen und Lösungsvorschläge zur Fehlerbehebung

(optional). Aufwand: ca. 2 Tage für Startfüllung

Teach-In-Verfahren

Hinterlegen von kurvenspezifischem Expertenwissen zu Fehlerbildern oder anderen

Unregelmäßigkeiten. Aufwand: 5 – 20 min pro neu zu teachende Arbeitsfolge (AFO)

Fehlerursachenanalyse

Automatisierte Analyse der gesamten Eingangsdaten und Auswertung der im Prozessverlauf

aufgetretenen Fehler. Grafische Darstellung der Auswertung mit Fehlerhäufigkeiten und priorisierten

Ursachen und Maßnahmen / Lösungen (optional über Buch des Wissens).

Echtzeitverhalten: 1 – 2 sec. ab Übertragung Sensordaten bis Darstellung Fehlerbild + Maßnahmen

2019 Folie 25

Mögliche Anwendungsfälle Analyser®

Kurvenmodul (Auszug)

Alle digital überwachten Produkt- und Prozessmerkmale in Form von Kurvenverläufen können

mit Hilfe des Analyser® analysiert, kontrolliert und optimiert werden.

Digital überwachte Schraubverbindungen, Pressvorgänge (und ähnliche Montageprozesse)

» Drehmomentverlauf [Nm] über Drehwinkel [°] mit Anzugsverfahren in mehreren Stufen

» Kraft [N] über Weg [mm]

Hysterese Schleifen

» Werkstofftechnik: Spannungs-Dehnungs-Diagramme

» Ventile: Kraft [N] über Weg [mm] an bestimmten Wegpunkten und Fmax.

» Regelungstechnik, Schaltungen

Akustik und Schwingungsthemen:

» Vibrationen, NVH Themen (Schalldruckpegel [dB] über Drehzahl [U/min])

» Akustik- und Geräuschoptimierung

Kunststoffspritzgießen

» Druck [bar] über Zeit [s] oder Weg [mm]

» Temperatur [°C] über Zeit [s] oder Weg [mm]

» Optimierung der Steuerungs- und Regelungstechnik

und viele mehr…

2019 Folie 26

Netzschema Analyser® mit IPM6®

Produktion

Rechenzentrum

SQL DB und Analyser Servereine Maschine

Oracle DB und XML-Schnittstelle eine Maschine

Analyser Client

Oracle DB, IPM 6.0 Server,

Telegramm- + XML-Schnitt-

stellen-Server, VM 2 mit Linux

SQL DB + Analyser®-

Server, VM 1 mit WIN

Analyser®-Client +

IPM 6.0 WEB Client

2019 Folie 27

Kontakt

Contech Software & Engineering GmbH

Postadresse:

Wernher-von-Braun-Straße 8

D-82256 Fürstenfeldbruck

Büro:

Oskar-von-Miller-Straße 4d

D-82256 Fürstenfeldbruck

Telefon +49.8141.888 403-0

Fax +49.3222.376 25 38

E-Mail [email protected]

Contech-Analyser: www.contech-analyser.de

Consulting & Engineering Leistungen: www.mts-contech.de

mailto:[email protected]

http://www.contech-analyser.de/

http://www.mts-contech.de/

2019 Folie 28

Backup

Backup für Details

2019 Folie 29

Schritt 1: Kurvenschar(en) und / oder Einzeldaten werden für das Teach-In

ausgewählt

Schritt 2: Mit Hilfe des Kurvenanalysemoduls werden bestimmte Abschnitte der

Prozesskurven graphisch markiert und damit definiert

Schritt 3: Das Kurvenanalysemodul erzeugt für die definierten Kurvenabschnitte

den statistischen Fingerabdruck und stellt diesen zur Ermittlung der kausalen

Ketten Y = f (Xi) zur Verfügung

Wirkprinzip Analyser®

Markierter Abschnitt 1 (Prozessbeginn)

Markierter Abschnitt 2 (Prozessende)

2019 Folie 30

Vollintegration des Analyser® mit einem

Prozessdatenmanagement- / MES-System

VM 1

» Customer Server

(z.B. IPM)

» Oracle-DB

» Telegramm-

Server

(xx.x.x.50)

VM 2

» Analyser-Server

» Analyser SQL-

Datenbank / KI

(xx.x.x.11)

» - Client

» Prozessdatenmanagement

Client (z.B. IPM-Web)

Linux Windows 10

≥ Windows 7

(1) Telegramme von Device zu Oracle-DB (VM1):

Contech / IPM (bzw. Kunde)

(2) Telegramm Analyser zu Oracle-DB (VM1): Contech

(3) Oracle-DB (VM1) → XML → Analyser: Contech (bzw. Kunde)

(4) Analyser → Oracle-DB (VM1): Contech

(5) SPC, Chargenverfolgung, iO / niO, TOP-Fehlerraten [%]:

IPM (bzw. Kunde)

TCP / IP TCP / IP

2019 Folie 31

versch.

Schnittstellen-

Telegramme

Datenbank

(z. B. Oracle)

Interpretation der

Schnittstellen-

Telegramme

Analyser

(C# / C++)

Datenbank

(z.B. SQL)

• Kurvendaten

• Setting

Kunststoff-Spritzgieß-

Maschinendaten

Presswerkzeugdaten

Sensordaten

EoL-Testdaten

Verschraubungsdaten

Online-Ergebnisse (1 Kurve)

Ergebnis

Ergebnis (n Kurven)

Fehlerbildverteilung [%] Wissensdatenbank

[Ursachen, Lösungen, Maßnahmen]

Analyser® – IPM - System

Vollintegration Analyser® mit einem

Prozessdatenmanagement-System z. B. IPM 6.0

IPM = Integriertes Prozessdatenmanagement-System

Documents

Robust Design für Produkte & Prozesse mit KI-System Analysers-digital/Slot_KI... · 2019 Folie 3 Praxisbericht aus dem Projektalltag – Analyser® für Robuste Produkte & Prozesse