Intelligentes Qualitätsmanagement 4.0 identifiziert potenzielle Mängel noch bevor diese entstehen. Dabei nutzen computergestützte, automatisierte Systeme wie „Computer-Aided Quality“ (CAQ) und „Predictive Quality“ gezielt jene exponentiell wachsenden Datenmengen, die in Smart Factories entstehen. Umsetzen lässt sich eine derart informationsbasierte Qualitätssicherung mithilfe eines smarten Daten- und Dokumentenmanagements. Durch das rechtzeitige Erkennen von Fehlerquellen entlang der Liefer- und Wertschöpfungskette sparen Unternehmen nicht nur hohe Folgekosten, sondern sorgen zudem für maximale Kundenzufriedenheit.
Die neue Bedeutung des Qualitätsmanagements in der Industrie 4.0
Die Industrie 4.0 und die damit einhergehende intelligente Vernetzung von Maschinen trägt wesentlich zur Modernisierung der industriellen Fertigung bei. Im Fokus dieser Digitalen Transformation stehen Smart Factories, deren Produktionsumgebungen sich weitgehend selbst organisieren.
Automatisierte Prozesse tragen in derartigen Fabriken zu einer flexibleren und effizienteren Herstellung bei. Gleichzeitig verschärfen Faktoren wie der steigende Kostendruck sowie stetig wachsende Kundenansprüche zusehends den Wettbewerb der produzierenden Industrie. Immer kürzere Innovationszyklen stehen immer vielschichtigeren Produkten sowie einer erhöhten Modellvielfalt gegenüber. Diese Entwicklung verstärkt die Gefahr, fehlerhafte Erzeugnisse auf den Markt zu bringen. Die Folge sind kostspielige Rückrufe sowie massive Imageverluste.
Entsprechend bedeutend ist das frühzeitige Feststellen von potenziellen Problemen („Predictive Quality Analytics“) mithilfe einer effektiven Qualitätssicherung. Die Vernetzung der Industrie 4.0 erfordert ein darauf angepasstes, digitales Qualitätsmanagement 4.0.
Mängel rechtzeitig erkennen dank intelligentem Qualitätsmanagement
Unternehmen stehen vor der großen Herausforderung, ihr Qualitätsmanagement an die neuen Marktbedingungen der Industrie 4.0 anzupassen. Den besten Ansatzpunkt liefern jene in den Smart Factories entstehenden, exponentiell wachsenden Datenmengen. Diese eignen sich perfekt für die Nutzung im Qualitätsmanagement 4.0.
Voraussetzung hierfür ist eine spezielle Software, etwa in Form eines cloudbasierten, technischen Daten- und Dokumentenmanagements, das sowohl intern als auch entlang der gesamten Liefer- und Wertschöpfungskette zum Einsatz kommt. Dieses erlaubt Projektbeteiligten – eine entsprechende Berechtigung vorausgesetzt – einen orts- und zeitunabhängigen Zugriff auf die relevanten Unterlagen. Zudem stellt die Cloud sicher, dass diese immer mit der aktuellsten Version arbeiten – Stichwort Single Source of Truth.
Diese Vernetzung aller Informationen durch ein smartes Daten- und Dokumentenmanagement auf Cloud-Basis stellt eine wesentliche Grundlage dafür dar, dass Betriebe ihr Qualitätsmanagement durch den Einsatz intelligenter Systeme wie „Computer-Aided Quality“ (CAQ) oder „Predictive Quality“ ständig verbessern.
Innovatives CAQ am Beispiel von Siemens Energy
Siemens Energy beschäftigt weltweit rund 91.000 Mitarbeitende entlang der gesamten Energie-Wertschöpfungskette. Im Segment „Power Transformers“ entwickelt und fertigt der Konzern in global verteilten Niederlassungen die weltweit größten Transformatoren für Umspannwerke. Derartige Anlagen sind äußerst infrastrukturkritisch und müssen daher höchste Qualitätsanforderungen erfüllen.
Aus diesem Grund entschied sich Siemens Energy dazu, eine rechnerunterstützte Qualitätssicherung in Form eines CAQ-Systems für 14 Standorte in acht Ländern einzuführen, um damit qualitätsrelevante Daten zu analysieren und zu dokumentieren.
Die gewählte Qualitätsmanagement-Software Approve on Fabasoft PROCECO überwacht den gesamten Herstellungsprozess und unterstützt den Energie-Spezialisten, Fehler bei Zulieferteilen rechtzeitig zu erkennen sowie rasch zu beseitigen. Entdeckte Abweichungen von den vertraglich vereinbarten Qualitätsmerkmalen lassen sich ganz einfach per Mobilgerät erfassen und mit zusätzlichen Informationen versehen.
Dank 8D-Problemlösungsmethode bestimmen die Verantwortlichen sofort, wer für die Behebung zuständig ist. Die Zuteilung notwendiger Maßnahmen erfolgt daraufhin vollkommen automatisiert und bleibt stets nachvollziehbar.
Durch die aus dem werksübergreifenden Qualitätsmanagement-Tool gewonnen Erkenntnisse nähert sich Siemens Energy dem gesteckten Ziel der „Predictive Quality“, sprich der datenbasierten Vorhersage der produkt- und prozessbezogenen Qualität. Dabei gelingt es mithilfe der computergestützten Überwachung sämtlicher Parameter, Prognosen über etwaige Qualitätsmängel entlang der Supply-Chain zu treffen. Dies ermöglicht, entsprechende Korrekturen noch vor der Fertigstellung vorzunehmen und teils immense Folgekosten zu vermeiden.
Mit smartem Dokumentenmanagement zum Qualitätsmanagement 4.0
Die Vorteile, die die Nutzung einer smarten Qualitätsmanagement-Software mit sich bringt, sprechen für sich: Der sehr hohe Automatisierungsgrad und die intelligente Architektur des Tools unterstützen die Teammitglieder nicht nur maßgeblich bei der permanenten Qualitätssicherung, sondern sorgen zudem dafür, dass das Unternehmen potenzielle Fehler frühzeitig identifiziert und proaktiv vermeidet.
Sinnvoll eingesetzt, führen datengestützte, automatisierte Systeme wie Computer-Aided Quality oder Predictive Quality zu signifikanten Kosteneinsparungen, leisten einen wesentlichen Beitrag zur Qualitätssicherung und somit zu maximaler Kundenzufriedenheit.
