Predictive Quality
Ausschuss erkennen, bevor er entsteht.
Predictive Quality verknüpft Prozessparameter mit Qualitätsergebnissen, um Abweichungen frühzeitig zu erkennen. So lassen sich Einstellungen anpassen, bevor fehlerhafte Teile produziert werden.
- Höhere Qualität
- Kostensenkung
- Schnellere Prozesse
Ausschussrate
Nacharbeitsaufwand
Amortisation
Früherkennung
Berechnet aus reduziertem Ausschuss, geringerem Nacharbeitungsaufwand und weniger Reklamationen.
- 01
Datenintegration
Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Predictive Quality zusammenführen.
- 02
Datenqualität
Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.
- 03
Modellentwicklung
Predictive Quality-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.
- 04
Pilot
Predictive Quality in einem Bereich erproben und Feedback einholen.
- 05
Rollout
Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.
Schritte
Datenquellen
Stakeholder
Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.
Sensordaten
IoT- und Prozesssensoren in Echtzeit.
MES-Daten
Produktionsaufträge, Rückmeldungen und Maschinendaten.
Qualitätsdaten
Prüfergebnisse, Laborwerte und Reklamationen.
Produktdaten
Stücklisten, Varianten und Lebensläufe.
Maschinendaten
Zustand, Parameter und Produktionszähler.
ERP-Daten
Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.
Qualitätsmanagement
Sichert Einhaltung von Standards und Vorschriften.
Produktionsleiter
Nutzt Erkenntnisse direkt im Tagesgeschäft.
IT
Baut auf einer skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur.
Controlling
Quantifiziert Effekte und unterstützt Budgetierung.
Höhere Qualität
Kostensenkung
Schnellere Prozesse
Höhere Kundenzufriedenheit
Höhere Effizienz
Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.
Zentrale Datenplattform
Echtzeit-Datenintegration
Skalierbare Analyse-Pipelines
Wiederverwendbare Datenprodukte
Predictive Quality
Gleiche Daten zeigen Qualitätsabweichungen.
OEE-Monitoring
Verfügbarkeitsdaten ergänzen Prozesskennzahlen.
Predictive Maintenance
Sensordaten liefern Verschleißindikatoren.