4-2015

Qualitätssicherung
Bild 5: Die Prüfeinrichtung entscheidet über „Pass“ oder „Fail“. Der MCD Datenmanager sorgt
mit für die Verlässlichkeit der ermittelten Daten.
änderung des Prüflings frühzeitig
erkannt werden.
Oft liegt das Problem aber auch
in der Prüfanordnung selber, wie
das Beispiel der Produktion von
Klappenstellern aufzeigt. Hier
kam es bei einem Automobilzulieferer
zu vermehrten Ausfällen.
Die Ursache für die auftretenden
Probleme konnte mittels Datenbankauswertung
über Excel nicht
festgestellt werden. Die Auswertung
mit dem MCD Datenmanager
zeigte über den grafischen Messwertverlauf
und die statistische
Auswertung / Trendanalyse den
Winkelfehler sofort an. Erst die
grafische Anzeige des verschobenen
Mittelwerts der Winkelmessung
konnte den Trend sichtbar
machen. Die Ursache für diesen
Fehler lag nicht bei den Prüflingen
sondern in der mechanischen Verstellung
der Prüflingsaufnahme.
Christian Schmidt, bei MCD
für das Softwareproduktmanagement
verantwortlich, erläutert: „Die
Trendanalyse macht ein frühzeitiges
Reagieren durch Korrekturen
am Fertigungsprozess oder
an der Prüfeinrichtung vor einem
Ausfall des Prüflings möglich.
Maschinenstillstände oder hohe
Ausfallraten können somit noch
vor deren Auftreten vermieden
werden.“ Für die Trendanalyse
der aufgezeichneten Messwerte
erfolgt zunächst eine statistische
Bewertung und Filterung der einzelnen
Messungen. So werden für
meditronic-journal 4/2015
die Trendberechnung nur Geräte
analysiert, welche prinzipiell als
PASS geprüft wurden, um durch
tatsächliche Fehler (defekte Einrichtungen)
den eigentlich relevanten
Trendverlauf nicht zu verfälschen.
Weiterhin besteht die
Möglichkeit, die Trendanalyse auf
einstellbare Bereiche festzulegen
bzw. unterschiedliche Bereiche
zu vergleichen.
Diese Bereiche können
sein
• Komplette Produktion
• Unterscheidung einzelner
Anlagen
• Unterscheidung unterschiedlicher
Gerätetypen
• Unterscheidung unterschiedlicher
Zeiträume
• Unterscheidung verschiedener
Aufträge
• Unterscheidung verschiedener
Chargen des Produktionsmaterials
Die Trendanalyse selbst erfolgt
durch eine gewichtete Approximation
der erfassten Messwerte.
Hierbei spielen der Zeitpunkt der
Messung, die Abweichung vom
Soll- bzw. Mittelwert und natürlich
die Streuung der einzelnen
Messwerte die ausschlagegebende
Rolle. Der verwendete
Algorithmus erkennt dann, ob und
wenn ja wann, eine laufende Produktion
die eingestellten Grenzwerte
durchbricht.
Großer Nutzen
Gute Erfahrungen gab es bei
der optischen Taumelkreisprüfung
von Kontaktstiften. Bei diesem
Projekt wird geprüft, ob die Kontaktstifte
eines Prüflings verbogen
sind. Hierzu wird der Abstand der
Kontaktstiftspitze zu einem Referenzpunkt
mittels Bildverarbeitung
vermessen und der Wert in der
Datenbank gespeichert.
Die Auswertung der Datenbank
mit dem MCD Datenmanager
während der Inbetriebnahme
war sehr hilfreich. Mit Hilfe der
statistischen Auswertung (Normalverteilung)
konnte die Messwertverteilung
und somit die
erreichte Genauigkeit analysiert
werden. Die Trend analyse hingegen
war hilfreich bei der Ermittlung
und Überprüfung der Stabilität der
Werte. Das frühzeitige Erkennen
Analysesysteme
10. – 13. November 2015
Messe München
Besuchen Sie uns! Halle A1, Stand 254
Inline Prüf- und
Abgleichautomaten
+49 (0) 7231 / 78405 - 0
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End-of-Line
Prüfsysteme
Automatische
Prüfsysteme
über „weglaufende“ Werte war
bei der Inbetriebnahme ein wichtiges
Kriterium, um die Stabilität
der mechanischen Kontaktierung
des Prüflings zu gewährleisten.
Grafische Anzeige
Der Vorteil des MCD Datenmanagers
war hierbei die grafische
Anzeige der Normalverteilung im
Statistikwerkzeug. Ein weiterer
Vorteil bei Benutzung des MCD
Datenmanagers ist die schnelle
Datenübernahme aus der Datenbank
des MCD TestManagers welcher
hier zum Einsatz kam.
Neben der reinen Trendanalyse
spielt auch der statistische Vergleich
(u. U. zunächst scheinbar
unabhängiger) Messgrößen eine
mitunter entscheidende Rolle bei
der Optimierung einer Fertigungslinie.
Hierzu bietet der Datenmanager
die Möglichkeit, Messwerte
zu vergleichen, automatisch die
Grenzwerte für einen Messpunkt
zu optimieren und die dadurch entstehenden
Ergebnisse über die
gesamte Fertigung zu simulieren.
So konnte bei der Produktion
von Audioverstärken durch Optimierung
einiger Toleranzen mit
dem Datenmanager im Inlinebereich
(also vor der Endmontage)
die Ausfallrate am EOL (End-of-
Line) um 20 % gesenkt werden.
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