Die Inline Qualitätskontrolle im Fräsprozess ist ein unverzichtbarer Bestandteil der modernen Fertigung. Sie gewährleistet eine hohe Präzision und Qualität der gefrästen Teile und reduziert gleichzeitig das Risiko von Ausfallzeiten und Ausschuss. In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, warum die Inline Qualitätskontrolle im Fräsprozess so wichtig ist und wie sie effektiv umgesetzt werden kann.
Was ist Inline-Qualitätskontrolle?
Inline-Qualitätskontrolle ist ein Verfahren, bei dem die Qualität von Produkten während des Herstellungsprozesses überwacht wird. Im Fräsprozess ist es unverzichtbar, da es eine Möglichkeit bietet, Fehler schnell zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu größeren Problemen führen. Die Inline-Qualitätskontrolle kann durch verschiedene Methoden durchgeführt werden, wie zum Beispiel durch die Überwachung von Prozessparametern oder durch die Verwendung von Sensoren. Die IIoT-Plattformen bieten eine erfolgreiche Lösung für die Inline-Qualitätsüberwachung, indem sie Echtzeitdaten erfassen und analysieren können. Dies ermöglicht den Herstellern, Probleme sofort zu erkennen und Maßnahmen zur Fehlerbehebung zu ergreifen. Die Vorteile der Inline Quality Control sind vielfältig: Sie verbessert die Produktqualität, senkt die Produktionskosten und erhöht die Effizienz des Herstellungsprozesses. Durch die Implementierung von Inline-Qualitätskontrollsystemen können Hersteller sicherstellen, dass ihre Produkte den Anforderungen ihrer Kunden entsprechen und somit ihre Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt verbessern.
Erfolgreiche Inline-Qualitätskontrolle mittels Industrie-4.0-Plattformen
Eine erfolgreiche Inline-Qualitätsüberwachung ist ein wichtiger Bestandteil des Fräsprozesses. Hierbei werden während der Produktion kontinuierlich Messungen durchgeführt, um die Qualität der gefertigten Teile sicherzustellen. Eine Möglichkeit, um diese Überwachung effektiver zu gestalten, ist der Einsatz von IIoT-Plattformen. Diese ermöglichen eine automatisierte Datenerfassung und -analyse in Echtzeit, wodurch mögliche Fehlerquellen schnell erkannt und behoben werden können. Mit Hilfe von Machine Learning-Algorithmen können sogar Vorhersagen über mögliche Qualitätsprobleme getroffen werden, bevor sie auftreten. Dadurch wird nicht nur die Qualitätssicherung verbessert, sondern auch die Produktivität gesteigert und Kosten gespart. Durch den Einsatz von IIoT-Plattformen können Unternehmen also einen großen Schritt in Richtung einer effizienteren und erfolgreichen Inline-Qualitätsüberwachung machen.
Materialabweichungen und Lunker aufspüren
Inline Quality Control ist dazu in der Lage, Härteunterschiede im Material oder Lunker (Lufteinschlüsse in Gussteilen) bereits im Fertigungsprozess zu erkennen. Im Normalfall fallen solche Anomalien meist erst dann auf, wenn Bauteile sich wegen minderer Qualität als unbrauchbar erweisen. Mitunter kommt es dann zu Reklamationen oder Gewährleistungsforderungen.
Da alle Qualitätsdaten aus dem Fertigungsprozess bereits vorliegen, ist eine nachträgliche Vermessung oder Untersuchung der Produkte nicht mehr notwendig. Das spart einen Arbeitsschritt am Ende der Fertigung und bringt somit sowohl einen zeitlichen als auch einen finanziellen Vorteil für Unternehmen.
Im Video demonstrieren wir anhand unserer auf Zerspanung spezialisierten IIoT-Plattform CuttingEdge, wie sich Qualitätsabweichungen im Material in den Datenvisualisierungen darstellen.
Inline Quality Control bietet im Produktionsprozess viele Vorteile
Nicht einwandfreie Produkte werden frühzeitig aus dem Produktionsprozess ausgeschlossen. Somit verhindert Inline Quality Control, dass „Schrott“ in weiteren Produktionsschritten weiterverarbeitet wird. Hierdurch können Unternehmen Kosten und Ressourcen sparen.
Kunden erhalten Produkte in höherer Qualität und Gewährleistungsanfragen sowie Reklamationen nehmen ab. Im Falle einer Reklamation kann anhand der Daten nachgewiesen werden, ob das Bauteil die Fabrik qualitativ einwandfrei verlassen hat.
Beispiel für Inline-Qualitätskontrolle im Fräsprozess
Ein Beispiel für Inline-Qualitätskontrolle ist das 2021 beendete Forschungsprojekt „Inline Produktions- und Qualitätskontrolle bei der Fräsbearbeitung von metallischen und CFK-Produkten“ (kurz MAI ILQ2020). Im Rahmen von MAI ILQ2020 erarbeiteten die Projektpartner, wie die Qualität in Fräsprozessen durch den unternehmensübergreifenden Austausch von Daten verbessert werden kann.
Dabei wurden digitale Zwillinge (Verwaltungsschalen) von Fräswerkzeugen erstellt und mit Prozess-, Geometrie-, Typdaten usw. ihres gesamten Lebenszyklus angereichert. Dank der sicheren, unabhängigen Plattform, die in ihrem Funktionsumfang spezifisch auf die Technologie des Fräsens abgestimmt ist, behielt dabei jeder Projektpartner die Souveränität über die eigenen Daten.
Das technologische Know-how eines jeden Partners blieb so geschützt. Durch den Austausch der Daten sowie deren Analyse und Verarbeitung mittels maschinellen Lernens erhofften sich die beteiligten Unternehmen, ihre Produkte verbessern und Produktionskosten senken zu können.
CuttingEdge: Inline-Qualitätskontrolle in der spanenden Bearbeitung
Mit der IIoT-Plattform für die spanende Bearbeitung, CuttingEdge, ist eine kommerzielle Weiterentwicklung des im Projekt eingesetzten Prototypen nun für alle Unternehmen dieser Technologie verfügbar.
Dabei setzt die Spezialcommunity auf einen unternehmensübergreifenden Ansatz. Dieser ermöglicht es allen Beteiligten entlang der Wertschöpfungskette, von den Möglichkeiten der Industrie 4.0 zu profitieren. Dabei bleiben Daten stets unter der Kontrolle ihrer Erzeuger und Know-how bleibt geschützt.
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