Tätigkeitsbericht /Activity Report 2011/2012 - BFI.de

Measurement and Automation | Quality and Information Technology
einer zentralen, werksübergreifenden Prozess- und
Qualitäts-Datenbank und mit der Eingabe weniger
Informationen, Hinweise auf mögliche Ursachen von
Qualitätsfehlern oder Produktionsschwankungen zu
erhalten. Dabei wurden die verwendeten Data Mining
Verfahren vollständig vor dem Anwender verborgen.
Mit den im Projekt realisierten Ansätzen (Prioritätenliste
von Einflussgrößen, zeitliche Entwicklung
sowie der Vergleich von zwei Stichproben z.B. aus
verschiedenen Zeitbereichen) können bereits eine
Vielzahl der täglichen Problemstellungen von Qualitäts-
und Produktionsbeauftragten bearbeitet werden.
Die gewonnenen Hinweise können dann z.B. als
Basis für detaillierte Untersuchungen verwendet
werden. Die Entwicklung der oben erwähnten
Methoden erfolgte in enger Zusammenarbeit mit
den zuständigen Bereichen des Industriepartners.
Das entwickelte System ist in eine bestehende und
weit verbreitete Anwendung des Industriepartners
integriert, so dass eine große Anzahl Anwender aus
allen Bereichen des Unternehmens die entwickelte
Funktionalität nach einer ca. 2-3 stündigen Schulungsmaßnahme
einsetzen können. Bild128 zeigt
die Komponenten der entwickelten Lösung sowie
die Benutzeroberfläche.
database and which allows users to obtain information
on possible causes of quality defects or
production variations after entering just a few
search parameters. The data mining routines run
automatically in the background and are not be
visible to users. The approaches implemented
in this project (priority list of influencing variables,
development over time, comparison of two
random samples, e.g. from different time axis
zones) already make it possible to solve many of
the day-to-day issues facing quality and production
managers. The information received can
then be used, for example, as a basis for more
detailed investigations. The development of the
above mentioned methods was undertaken in
close cooperation with the relevant departments
of the industrial partner. The system that was
developed has been integrated into an existing
and widely used application at the industrial
partner so that a large number of users from
all areas of the company are able to work with
the new functionalities after a training session
lasting only about 2-3 hours. Fig 128 shows the
components of the developed solutions as well
as the user interface.
Qualitätsfehlerursachenanalyse bei der Stahlproduktion
durch Kombination von Materialverfolgung,
Datenarchivierung und Data Mining
Die Herstellung hochwertiger Erzeugnisse in
der Stahlindustrie ist ein komplexer Vorgang,
der von vielen Produktionsfaktoren abhängig ist.
Quality deficiency root cause analysis in steel
production through a combination of material
tracking, data archiving and data mining
The production of high-quality products in the
steel industry is a complex process that depends on
many different factors. Starting with the feedstock,
Bild / Figure 129
Zusammenspiel der Komponenten des Data Mining Systems
Cooperation of components of Data Mining system
© VDEh-Betriebsforschungsinstitut GmbH
145