Mit dem neuen Prüfsystem AnoWatch wird die Qualitätssicherung in der Automobilproduktion neu gedacht. Das selbstlernende System erkennt Fehler frühzeitig und zuverlässig, was Ausschuss und Kosten reduziert.
Aus flachen Blechen, sogenannten Platinen, werden in Presswerken Karosserieteile für Automobile gefertigt – präzise, weitgehend automatisiert und in beeindruckenden Stückzahlen. Eventuell auftretende Fehler frühzeitig erkennen und beheben zu können, zahlt nicht nur auf die Produktqualität ein, sondern vermeidet unnötigen Ausschuss und damit verbundene hohe Kosten.
Das innovative Prüfsystem AnoWatch hilft nun Mitarbeitern im Presswerk, solche Fehler schnell und zuverlässig zu erkennen. Das automatisierte System wurde mit fehlerfreien Bauteilen „angelernt“ und kann daher auch Abweichungen erkennen, die erstmals auftreten.
Damit kehrt AnoWatch das Prinzip vieler Prüfsysteme um, die zunächst mit Abweichungen vom Soll gefüttert werden. Der Nachteil herkömmlicher Systeme ist, dass nur ein Fehler, der bereits aufgetreten ist, dem System mitgegeben und von diesem erkannt werden kann. Bisher unbekannte Fehler müssen also erst in der laufenden Produktion auftreten, als solche erkannt und für die Software als weitere mögliche Abweichungen markiert werden. Deren Zahl ist jedoch nicht begrenzt – abhängig von Presse und Werkzeugen, Produktionsprozess sowie Platine gibt es mehrere Fehlerquellen. Ist das Produktionsprogramm umfangreich, lohnt sich der Einsatz einer Qualitätssoftware, die Fehler schnell und zuverlässig erkennt, erst recht.
Selbstlernendes System ohne manuelle Eingriffe
Anwendern kommt dabei zugute, dass AnoWatch ohne manuellen Eingriff während der Produktion eigenständig lernt und anschließend selbständig seine Prüfaufgaben übernimmt. Aufstellen und loslegen, so lautet das Prinzip.
Ein weiterer Vorteil der von Dr. Thomas Wiener am Fraunhofer IWU entwickelten Lösung ist ihre mobile Einsetzbarkeit. Sie kann als kompaktes, autarkes System über dem Fertigungsband angebracht werden und ist innerhalb weniger Stunden betriebsbereit. Interessierte Anwender können sich so im eigenen Betrieb von den Vorteilen dieser Lösung überzeugen, bevor sie eine Investitionsentscheidung treffen. Für die Mitarbeiter leuchtet das Tool die Zone des Bauteils aus, in der eine Abweichung auftritt und lenkt so ihre Aufmerksamkeit gezielt auf diesen Bereich.
Dr. Thomas Wiener, Fraunhofer IWU, Bildquelle: IQ Innovationspreis Mitteldeutschland/Stephanie Göbel
IQ Innovationspreis für AnoWatch
AnoWatch entstand aus Wieners Promotion an der Technischen Universität Chemnitz. Der Diplominformatiker entwickelt seine Qualitätslösung nun zur Marktreife weiter.
Bereits den aktuellen Prototypen fand die Jury bei der Verleihung des diesjährigen IQ Innovationspreises Mitteldeutschland so überzeugend, dass sie Wiener mit dem 2. Preis im Cluster Automotive auszeichnete.
Einem breiteren Fachpublikum wird AnoWatch im Rahmen des Kongresses des Automotive Cluster Ostdeutschland (ACOD) am 11. September 2024 in Dresden vorgestellt.
