Produktionsintegrierte Qualitätssicherung für die Industrie 4.0
Mit Scannereinsatz und Bild-basierter Roboterführung zur autonomen Fertigung und zur Qualität 4.0

Markus Glück und Jürgen Wolf

Die vierte industrielle Revolution steht für einen Paradigmenwechsel im Produktionsmanagement: von hierarchisch konzipierten Steuerungssystemen zu einem sich selbst organisierenden und optimierenden flexibel automatisierten Produktionsfluss. Aber auch die Veränderungen im Qualitätsmanagement sind revolutionär. Eine zentrale Herausforderung ist es beste Prozessqualität sowie eine lückenlose Rückverfolgbarkeit in einem sich selbst organisierenden Produktionsumfeld sicherzustellen.

 

Der Weg zur intelligenten Fabrik im Zuge der Innovationsoffensive „Industrie 4.0“ ist von einer bisher noch nicht erreichten Vernetzung von maschineller und informationstechnischer Intelligenz gekennzeichnet. Auch wenn sich heute noch kein klares Endbild abzeichnet, lohnt sich der frühzeitige Blick auf umsetzbare Szenarien, technologische Eckpfeiler und die Entwicklung eines Migrationspfades. Steigende Produktivitätsanforderungen, eine zunehmende Variantenvielfalt, reduzierte Losgrößen und weltweite Beschaffungsketten erfordern die Auseinandersetzung mit neuen Steuerungs-, Automatisierungs- und Qualitätssicherungskonzepten [1,2]. Auf dem Weg zur intelligenten Fabrik, der über eine konsequente Vernetzung und vollständige Integration der Automationskomponenten, der Qualitäts- und Produktionsmanagementsysteme im Fertigungsumfeld führt, wurde die vierte industrielle Revolution – die Innovationsoffensive Industrie 4.0 – ausgerufen. Primäre Ziele sind die Flexibilisierung der Fertigung und die Steigerung der Produktivität durch den dezentralen Einsatz vernetzter maschineller und informationstechnischer Intelligenz [3]. Technologische Voraussetzungen sind mit Sensoren bestückte intelligente Produkte, sog. „Cyber-Physical Systems“ (CPS), die ihre komplette Historie – vom Entstehungsprozess bis zur Auslieferung über einen ganzen Produktlebenszyklus hinweg – erzählen und über ihre Bearbeitung bestimmen [4]. Flexibel einsetzbare autonome Produktionssysteme, die sich selbstständig untereinander koordinieren, beherrschen die Fertigungsfläche. Montagelinien, Werkzeuge und Roboter parametrisieren sich automatisch auf die zu fertigenden Produktvarianten [5,6].


Bild 1:  Auf den Punkt gebracht: Kernelemente der Industrie 4.0, 
Entwicklungspfad und Umsetzungsstrategie für die 
Umwälzungen der vierten industriellen Revolution.

Ein weiterer Eckpfeiler sind Produktionsintegrierte Mess- und Prüfsysteme, die „in-line“ in Echtzeit parallel zum Fertigungsfluss Objekte erkennen und gleichzeitig qualitätsrelevante 100 %-Prüfungen an Halbzeugen und Endprodukten vornehmen, ohne dabei den Fertigungsprozess in seinem Takt zu bremsen [7]. Sie eröffnen die Möglichkeit, gleichzeitig Werkstücke zu erkennen, Roboter exakt zu positionieren und die nötigen Prüfungen vorzunehmen [8,9]. Doch welche Implikationen ergeben sich für das Qualitätsmanagement 4.0 in der zukünftigen Produktion?
 

Zweifellos ist eine bisher noch nicht erreichte Vernetzung von Qualitäts- und Prozessdaten erforderlich. Voraussetzung ist ein permanenter Datenaustausch ohne Medienbrüche, der die schnelle Reaktion auf eine veränderte Bedarfssituation ermöglicht und einen durchgängigen objektbegleitenden Datenfluss sicherstellt. Fehler müssen durch Echtzeit Prozesskontrolle, pro-aktive Qualitätsanalyse, komplette Vernetzung und die Nutzung aller Funktionalitäten der Cyber-Physical Systems vermieden werden.


Echtzeitanalysen

Eine Null-Fehler-Produktion braucht Echtzeitanalysen zur Selbstorganisation, zur Prozessführung und Qualitätssicherung [9,10]. Ein Beispiel: Laseroptische Sensoren, Scanner, Kamera- und Bildverarbeitungssysteme verleihen als „künstliche Augen” modernen Maschinen und Robotern die Fähigkeit zu sehen, zu erkennen und Entscheidungen zu treffen sowie fertigungsbegleitend eine 100-prozentige zerstörungsfreie Qualitätskontrolle vorzunehmen. Sie sind für den Einsatz im Roboterumfeld zur Ziel- bzw. Nachführung der Werkzeugbahn, Objekterkennung und Inline Fertigungskontrolle geradezu prädestiniert [11]. 

 


Bild 2:  Kamera basierte Objekterkennung und Laserscanner
basierte Bahnführung eines Industrieroboters bei gleichzeitiger
Präzisionsvermessung von Prüfmerkmalen an einem
beliebig frei im Messraum platzierten Messobjekt.

Bild 2 zeigt repräsentativ, wie eine beliebig im Messraum platzierte Autotür mit Roboterunterstützung vermessen wird, ohne dass ein Werker eingreift. In dieser Applikationsstudie steuert sich der Roboter selbst auf Basis der Scannerwerte, ohne ein fest definiertes Bearbeitungsprogramm abzuarbeiten. Laserscanner erkennen das Produkt und passen die Roboterbewegungen den Werkzeugen und Besonderheiten der Messobjekte in der vorgefundenen Situation präzise an. Bewegungsungenauigkeiten des Roboters auf den Messfahrten werden kompensiert, die Prüfdaten unmittelbar an das CAQ-System übertragen.


Implikationen der Industrie 4.0 auf die Qualität 4.0

Die Prozesskontrolle einer Qualität 4.0 muss über das bloße Gewinnen statistischer Kennzahlen, die nur eine Rückschau auf Vergangenes ermöglichen, hinaus erweitert werden [12,13]. In einem Fertigungsumfeld der Industrie 4.0 erfolgt die Einzelteilbearbeitung nicht mehr auf von Beginn an definierten identischen Bearbeitungspfaden. Bild 3 verdeutlicht dies. Die Prozessführung und Produktkontrolle erfolgt auf unterschiedlichen Systemen, in unterschiedlichen Sequenzen, auf verschiedenen Maschinen, unter Beobachtung von mehreren Werkern. Jedes einzelne Produkt kann auf einer Vielzahl an Möglichkeiten die Produktionskette vom Wareneingang bis zum Auslieferungslager durchlaufen. In der Konsequenz ist auch eine Selbstorganisation des Qualitätsmanagements – ein zentrales Merkmal der Qualität 4.0 – sicherzustellen.

 

Erstes Etappenziel ist die Zuverlässigkeit der Identifikation, die Zusammenführung des Gesamtdatenbestands, der Prüfdaten sowie dessen fortlaufende Analyse. Ohne die intensive Vernetzung zwischen den Q-Gates, ohne Echtzeit Kennzahlenanalyse (KPI) ist ein derart komplexes System nicht zu beherrschen.

Ein CAQ-System der Qualität 4.0 muss mitdenken: Störungen im Produktionsablauf, differierende Rohstoffqualitäten, Energie- oder Materialengpässe werden durch eine dezentrale Sensorik erfasst. Kürzeste Reaktionszeiten bei Störungen und eine optimale Ressourcennutzung in allen Prozessphasen werden so sichergestellt. Der Ressourcenbedarf wird dynamisch ermittelt und geplant. Dies führt in Summe zu einer erheblich gesteigerten Anlagennutzungseffizienz [10].

Auch die Prüfprozesse organisieren sich selbst. Eine ereignisgesteuerte Prüfplanung ersetzt die statistische Prozesskontrolle in fest definierten Prüf-
intervallen. Auf der Basis fortlaufender Prozessanalyse und Trendbewertung erfolgt eine aktuelle Stabilitätsbewertung der gesamten Fertigungskette, mit Hilfe derer Prüfzyklen variabel und bedarfsgerecht gestaltet werden. So können rechtzeitig Gegenmaßnahmen eingeleitet werden, bevor ein Produktionsstopp unvermeidlich ist oder Ausschuss produziert wird. Ziel ist es, Qualität unmittelbar zu produzieren, anstatt sie herbei zu prüfen. Die Qualität 4.0 integriert und synchronisiert die Abläufe der Fertigung und Prozesssicherung mit den notwendigen Maßnahmen zur Qualitätssicherung. 

So entwickelt sich das Q-Gate Management zu einem Q-Channel Management mit flexiblen Toleranzbändern weiter. Dabei wird das Potenzial der Wechselwirkungen erschlossen, denn eine Null-Fehler-Produktion wird sich nur im Verbund von verlässlicher Prozessführung und Zulieferung, einer korrekten Produktbearbeitung, einer fehlerfreien Handhabung und Weitergabe sowie einer korrekten Zusammenführung von Produkten und Qualitätsdaten nach erfolgter Bearbeitung erzielen lassen. Weitere Effizienzsteigerungen ergeben sich, wenn CAQ-Systeme Lieferanteninformationen und Prozessdaten direkt verwerten und wenn Prüfergebnisse automatisch erfasst, schnell analysiert und die Erkenntnisse direkt in Handlungssträngen verknüpft werden. CAQ-Systeme der Qualität 4.0 müssen sich wandeln und weiterentwickeln; von Dokumentationssystemen zu vernetzten Analysesystemen. Durch ein gezieltes Quality Data Mining wird eine Verkleinerung des zu analysierenden Datenbestands angestrebt. Dokumentiert wird künftig nur das Nötigste. Nicht die Vielzahl an Dokumenten ist entscheidend, sondern ihre Aussagekraft und Relevanz. 


Bild 3: Fertigungsfluss bei selbstorganisierter Produktion
auf nicht von Beginn an definierten Pfaden mit
ebenfalls sich selbst organisierendem vernetztem
Quality Gate Management


Schlussfolgerungen und Ausblick

Der Weg zur Industrie 4.0 ist ein langer, sich letzten Endes aber für Fertigungsunternehmen zum Erhalt ihrer Wettbewerbsfähigkeit lohnender Entwicklungspfad, auf dem als erstes Produktionsanlagen an intelligente Softwaresysteme zur Verbesserung der Fertigungssteuerung und -kontrolle (zum Beispiel über Manufacturing Execution Systeme, MES) angebunden werden müssen. Zentrale Voraussetzungen sind ein einheitlicher Datenbestand, eine zuverlässige Identifikation entlang der gesamten Wertschöpfungskette, die Beherrschung der Rückverfolgung sowie die flexible Sensoranbindung und Analyse von Prozessdaten über die MES-Ebene.

Auf dem weiteren, sicherlich eher evolutionär erfolgenden Migrationspfad zur Industrie 4.0 müssen zweifellos noch viele Fragen geklärt werden. Dennoch lohnt es sich, sich frühzeitig mit den Anforderungen der Qualität 4.0 auseinanderzusetzen und entsprechende Vorbereitungen zu treffen, denn das ganze Optimierungspotenzial einer integrierten Produktion kann nur gehoben werden, wenn eine reibungslose Datendurchgängigkeit über sämtliche Stufen des Produktlebenszyklus gewährleistet ist – vom Produktdesign über die Produktion bis hin zum Qualitäts- und Produktions-
management, zunächst über MES und einen harmonisierten Shopfloor.

Innovationsnetzwerk „Produktion 2020“

Die Innovationsoffensive „Produktion 2020“ wurde 2011 im Umfeld des Technologie Centrum Westbayern gegründet. Allianzpartner des Instituts für Produktionsmechatronik an der Hochschule Augsburg sind renommierte Firmen wie Kuka Roboter, Schmalz Vakuumtechnik, FESTO, Micro-Epsilon, Pilz Sichere Automation, HARTING, Schunk, IBS und Balluff. Regionale Produktionstechnikpartner sind die Firmen AGCO Fendt, Eurocopter, GEDA, SPN Schwaben Präzision Fritz Hopf, Grenzebach, Güdel Automation, Kathrein, MR-PLAN, Ohnhäuser, Tigra, Valeo und Zott. Im Fokus der vielfältigen Projekte des Netzwerks steht die firmenübergreifende Auseinandersetzung mit Forschungs- und Integrationsvorhaben zur automatisierten Fertigungstechnik der Zukunft, zur sicheren Mensch-Maschine Kooperation und flexiblen Automation in der Robotertechnik bis zur Integration der Fertigungssysteme in das MES- und ERP-Umfeld der Firmen-IT. Bis zu 30 Prozent höhere Wertschöpfung in der Fertigung – so lautet ein Ziel der gemeinsamen Anstrengungen von Forschung und Industrie der Innovationsoffensive.


Danksagung

Die Forschungs- und Technologietransferaktivitäten des Technologie Centrum Westbayern
– eines Produktionsmechatronik An-Instituts der Hochschule Augsburg – werden gefördert aus Mitteln des Freistaats Bayern und der Europäischen Union (EFRE, ESF).

Schlüsselwörter:

Produktionsmanagement, Prozesskennzahlen, Industrie 4.0, Selbstorganisation, Inline Messtechnik

Literatur:

[1] J. Abel, Die flexible Produktion, mi Wirtschaftsbuch München (2011)
[2] J. Gausemeier, C. Plass, C. Wenzelmann, Zukunftsorientierte Unternehmensgestaltung – Strategien, Geschäftsprozesse und IT-Systeme für die Produktion von morgen, Carl Hanser (2009)
[3] M. Glück, Industrie 4.0 – Mit MES, flexibler Automation und Vernetzung zur 4. Industriellen Revolution und Null-Fehler-Produktion 2020, Contact (Heft 1/2013), S. 7-13
[4] W. Günthner, M. ten Hompel (Hrsg.), Internet der Dinge in der Intralogistik, Springer Verlag (2010)
[5] M. Glück, Autonome Roboterführung – Integration von Bildverarbeitung im Roboterumfeld, SPS-Magazin (10/2013), S. 154-155 (2013)
[6] M. Glück, Die Produktion 2020, in Computer & Automation, Heft 6, S. 47-50 (2012)
[7] M. Glück, Technologien und Managementsysteme für die Fertigung der Zukunft, VDI-Z Integrierte Produktion, Heft 4/2012, S. 66-68 (2012)
[8] S. Hesse, G. Schnell, Sensoren für die Prozess- und Fabrikautomation, Vieweg + Teubner Verlag (4. Auflage, 2009)
[9] S. Sommer, Taschenbuch automatisierte Montage- und Prüfsysteme – Qualitätstechniken zur fehlerfreien Produktion, Carl Hanser Verlag (2008)
[10] M. Glück, T. Schulz, Elektronikproduktion 2020: Über flexible Prozessautomation, sichere Rückverfolgung und effizienten MES Einsatz zur Null-Fehler-Produktion, Productivity Management, Heft 3, S. 35-38 (Juni 2012)
[11] M. Glück, B. Roßkopf, J. Wolf, Kamera- und Scannereinsatz zur Bild basierten Roboterführung, Inline Kontrolle und Montageoptimierung mit Industrierobotern“, Internat. Forum Mechatronik (IFM 2011) in Cham, 21.09.2011, Konferenzband S. 165-177 (2011).
[12] R. Jochem, K. Mertins, T. Knothe (Hrsg.), Prozessmanagement – Strategien, Methoden, Umsetzung, Symposion Verlag, Düsseldorf (1. Aufl., 2010)
[13] M. Glück, MES Einsatz in der Elektronikproduktion 2020 - Flexible Prozessautomation, sichere Rückverfolgung und Null-Fehler-Produktion, Contact (Heft 1/2012), S. 8-12