Qualitätsdatenanalyse für Produktion und Fertigung mit i-Analyzer
Mit i-Analyzer zur intuitiven, softwaregestützten Auswertung von Qualitätsdaten
i-Analyzer ist eine browserbasierte Anwendung, die IT-Administratoren bei der Einrichtung ihres Systems zur Qualitätssicherung entlastet, einschließlich Bereitstellung, Installation, Wartung und Systemverwaltung. Gleichzeitig ermöglicht sie einen bequemen Zugriff auf zentral gespeicherte Informationen, unterstützt die Datenbearbeitung und ermöglicht es Ihnen, Qualitätsdaten tiefgehend zu analysieren.
In der industriellen Fertigung ist die Qualitätsdatenanalyse eine systematische Auswertung von Produktions- und Prüfdaten, um Fehler, Trends, Ursachen und Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken. Mit ihrer Hilfe können Produktionsprozesse gezielt stabilisiert und verbessert werden. Daten werden dabei nie isoliert betrachtet, sondern im Kontext von z. B. Maschine, Schicht oder Charge. Nur so können Anwender Qualitätsprobleme früh erkennen und Ursachen verstehen.
i-Analyzer interpretiert produktionsbezogene Qualitätsinformationen mithilfe einer Vielzahl von Analysemethoden, Diagrammfunktionen und Machine Learning Algorithmen. Die Software für Produktionsdatenanalyse unterstützt Anwender bei der Vorhersage der Qualität und der frühzeitigen Erkennung potenzieller Probleme.
Datenbank und Filterfunktionen
Erfasste Qualitätsinformationen werden automatisch unter Verwendung von Schlüsselattributen wie Artikelname, Artikelnummer, Produktionslinie und Prozess in die Datenbank geschrieben und mit Prüfmerkmalen verknüpft. Durch schnelles Filtern nach Datum, Uhrzeit, Prozess, Maschine und weiteren Parametern können Anwender sofort die erforderlichen Datensätze abrufen, um gezielt Fertigungsdaten zu analysieren. Individuelle Datenbankabfragen können ebenfalls konfiguriert werden.
i-Analyzer arbeitet für die Qualitätsdatenanalyse mit zwei zentralen Datenbanktechnologien: MySQL und MS SQL Server.
Vielseitige Grafiken und Methoden zur statistischen Qualitätsdatenanalyse
i-Analyzer als Teil der iNDEQS Software Suite liefert umfassende statistische Produktionsdatenanalysen und zeigt die Ergebnisse in übersichtlichen Grafiken an. Beispiele hierfür sind Werteverläufe, ARIMA-Modelle, Histogramme, Wahrscheinlichkeitsnetze, Boxplots und Regelkarten (QRK). Über die Visualisierung hinaus bietet die Anwendung Analyseverfahren wie Regression, Korrelation und Faktoranalyse.
Das System ermittelt die für die Qualitätsbewertung erforderlichen Fähigkeitsindizes und generiert eine Vielzahl von aggregierten Grafiken und Berichten. Diese strukturierten Übersichten erleichtern die Einleitung gezielter Korrekturmaßnahmen und die kontinuierliche Verbesserung der Produktionsprozesse.
Anwender können jede Grafik vergrößern und verkleinern sowie Farbschemata und Grafikgrößen anpassen. Alle statistischen Darstellungen sind intuitiv und leicht verständlich gestaltet und bieten eine effektive visuelle Unterstützung für die tägliche Qualitätsdatenanalyse.
Machine Learning für das Qualitätsmanagement
Vor seiner Fertigstellung durchläuft ein Bauteil mehrere Prozesse und Produktionsanlagen. Zahlreiche Faktoren beeinflussen die Betriebs- und Fertigungsbedingungen. Bei der Zerspanung sind beispielsweise Vorschubgeschwindigkeit, Spindeldrehzahl, Temperatur, Werkzeugverschleiß und Kühlmittelzufuhr relevante Parameter. Die Qualität des Endprodukts spiegelt das Zusammenspiel all dieser Einflussfaktoren wider.
Durch die Fertigungsdatenanalyse basierend auf Machine Learning im Qualitätsmanagement lassen sich Zusammenhänge zwischen Prozessparametern und Prüfergebnissen aufdecken. Dazu nutzt i-Analyzer eine einfache lineare Korrelation. Die Algorithmen identifizieren, welche Parameter den größten Einfluss auf die Ergebnisse haben, und ermitteln die am besten geeigneten Produktionsbedingungen. Dies ermöglicht eine schnelle Identifikation von Schwachstellen innerhalb der Produktion und zeigt Verbesserungsmöglichkeiten auf.
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