Qualitätssicherung & Qualitätssteigerung als zentrale Herausforderung in der Produktion?
Die Qualitätssicherung und Qualitätssteigerung in der Produktion sind zentrale Elemente, um den Erfolg und die Nachhaltigkeit eines Unternehmens sicherzustellen. Durch kontinuierliche Verbesserungen und Überwachung der Fertigungsprozesse wird nicht nur die Kundenzufriedenheit durch die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Produkte erhöht, sondern auch der effiziente Einsatz von Ressourcen gewährleistet. Ein Qualitätsfokus minimiert Fehlerkosten, reduziert Ausschuss und Nacharbeit und kann somit zu einer höheren Profitabilität und Reputation führen. In einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld sind Qualitätskontrolle und Qualitätssicherung unerlässlich, um die Produktion zu optimieren, sich von Mitbewerbern abzuheben und den Markenwert zu steigern.
Bereits heute sind Software, Prozesse und Materialien bei FORVIA HELLA in einem hohen Maße standardisiert. Dennoch ließen sich aufgrund der verschiedenen Standorte und des diversifizierten Produktportfolios Qualitätsabweichungen nicht immer ausschließen. Die Gründe für diese Abweichungen sollten ermittelt und anschließend Maßnahmen zur Qualitätssteigerung entwickelt werden. Als zentrales Instrument wurde hierbei auf eine Data Analytics Plattform gesetzt, um Daten aus verschiedenen Produktionsprozessen zu analysieren und Muster oder Ursachen für Qualitätsprobleme zu identifizieren. Dies ermöglichte es FORVIA HELLA, gezielte Maßnahmen zur Beseitigung von Schwachstellen zu ergreifen und die Produktqualität zu verbessern. Das Projekt stellte einen wichtigen Bestandteil der Digitalisierungsstrategie bei FORVIA HELLA dar.
Der Fokus bei der Evaluierung einer geeigneten Lösung lag nicht nur darauf, eine Software zu finden, welche einfach nur die Daten in das Data Lake überträgt – vielmehr wollte man einen Manufacturing Service Bus, der langfristig erweiterbar und spezifisch an das Shopfloor-Umfeld angepasst war, um Maschinen und Systeme in der Fertigung einzubinden. Aber auch Cloud- und andere Systeme aus dem Enterprise Software Umfeld sollten ankoppelbar sein.
Wieso Fertigungsprozesse optimieren mit Orchestra?
Im Rahmen der Digitalisierung und der gewünschten Qualitätssteigerung in der eigenen Produktion wollte FORVIA HELLA die bereits vorhandenen Daten aus dem EMS und den Testumgebungen nutzen, um Produkte und Produktionsprozesse weiter zu optimieren. Hierfür sollten zunächst die Daten in ein Data Lake übertragen und im Anschluss eine Data Analytics Plattform enabled werden.
Die Wahl fiel schnell auf Orchestra: Eine vielseitige Integrationslösung, mit der man den Überblick über die wachsende Anzahl von Systemen und Schnittstellen behalten konnte. Letztendlich sollte sich die Lösung auch problemlos auf die anderen Werke des Unternehmens übertragen lassen.
Herausforderungen am Projekt
Qualitätssteigerung bei FORVIA HELLA
Der Proof of Concept (PoC) zu Beginn des Projektes erwies sich als wegweisend, da er FORVIA HELLA nicht nur dabei half, die Anforderungen an die Software zu konkretisieren, sondern auch ein tiefergehendes Verständnis für die notwendige Beschaffenheit und den Umgang mit den Daten zu entwickeln. Diese Erkenntnis führte zu wichtigen Schlussfolgerungen für den späteren Piloten und die finale Installation. In dieser Phase musste herausgefunden werden, wie die Daten am effektivsten in das Data Lake übertragen werden könnten, was die Entscheidung, möglichst auf Rohdaten zurückzugreifen, zur Folge hatte.
Gerade in diesem komplexen Prozess erwies sich Orchestra aufgrund seiner Flexibilität als äußerst hilfreich und unterstützend. Die Integrationsplattform ermöglichte es, Daten in beliebigen Formaten zu importieren und in verschiedenen Formaten wieder auszugeben. Diese Vielseitigkeit erlaubte es FORVIA HELLA, Prozesse, Szenarien und Anwendungsfälle jederzeit anzupassen und zu erweitern, falls sie sich als nicht zielführend erwiesen. Orchestra spielte eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung der Herausforderungen im Umgang mit Daten und ermöglichte Flexibilität in der Datenverarbeitung.
Implementierung von Orchestra zur Produktionsoptimierung: Ein Erfolgsbeispiel
Mit Hilfe der Erkenntnisse aus dem PoC wurden zunächst alle vorliegenden Produktions-Rohdaten aus dem MES geladen und in Orchestra eingepflegt. Dort wurden die Daten anschließend in ein gewünschtes Datenformat gebracht und in ein Data Lake übertragen (ETL-Prozess). Diese Daten können nun mit Hilfe der Data Analytics Plattform analysiert, verglichen und ausgewertet werden. So bestehen die Daten beispielsweise aus Informationen über Charge oder Seriennummer, welches Ofenprofil verwendet wurde oder aus allgemeinen Prozessdaten und Ergebnissen der Testings. Bei fehlerhaften Testings lassen sich aus den Daten nun Abhängigkeiten und Zusammenhänge erschließen. Sollte man feststellen, dass die Daten nicht ausreichen, kommt wieder die Flexibilität von Orchestra zum Tragen. So können darüber schnell und einfach weitere Daten ausgelesen und implementiert werden.
Nachdem die Lösung der soffico bereits in den Pilotwerken erfolgreich zum Einsatz kommt, wurde damit begonnen diese in mehreren Wellen nach und nach an alle relevanten Werke auszurollen. Die Höhe des Bedarfs definiert dabei die Reihenfolge des Rollouts. Zusätzlich kommt dabei der Vorteil der Standardisierung zum Tragen, da die Szenarien aus den Pilotwerken eins zu eins auf die übrigen Werke übertragen werden können. Aktuell befindet sich FORVIA HELLA in der dritten Welle des Rollouts. Insgesamt sollen ca. 30 Werke mit der Softwarelösung und einer Data Analytics Plattform ausgestattet werden.
Vorteile der Produktionsoptimierung: Qualitätssteigerung bei FORVIA HELLA
Durch die Implementierung von Orchestra erzielte FORVIA HELLA eine Reihe von bedeutenden Vorteilen und Ergebnissen, welche die Produktion optimieren konnten:
Die Maßnahmen, die FORVIA HELLA ergriff, führten letztlich nicht nur zu einer Qualitätssteigerung und Produktionssteigerung sondern auch zu einer Effizienzsteigerung der eigenen Produktion. In einem nächsten Schritt, der aber aktuell noch in der Entwicklung ist, sollen in der Data Analytics Plattform Modelle gebildet werden, über die dann direkt Rückkopplung in die Fertigungsprozesse übergeben werden kann.
Franziska Wenger