Impulsveranstaltung Hohe Prozessqualität durch schnelles und sicheres Einrichten der Maschinen Dr. Philipp Liedl Steinbeis Angewandte Systemanalyse GmbH, Stuttgart
Die Herausforderung Fertigungsalltag unsere tägliche Herausforderung Qualität Zeit Kosten Steigende Anforderungen an die Produktqualität Fertigungstoleranzen werden immer enger Zunehmender Kostendruck Weltweiter Wettbewerb Einrichtungsprozess muss verkürzt werden Forderung nach 100%-iger Qualitätskontrolle und Dokumentation Systematische Prozesseinrichtung und -optimierung 2
Zusammenhang zwischen Prozessparametern und Teilequalität? Wie hängen die Abmessungen von den Einstellgrößen ab? Wie beeinflussen die Einstellgrößen optische Merkmale (Oberfläche, Gratbildung, )? Ist die Prozessfähigkeit gegeben? Muss das Werkzeug oder der Prozess korrigiert werden? Wie groß ist das Prozessfenster? Kann es vergrößert werden? Wie wird die Einrichtung dokumentiert? 3
Zusammenhang zwischen Prozessparametern und Kosten? Was ist die energetisch günstigste Einstellung? Kann die Zykluszeit bei gleicher Qualität verkürzt werden? Wie bleibt das Prozesswissen im Unternehmen abrufbar? Was ist die optimale Maschineneinstellung? 4
Herkömmliche Vorgehensweise zur Bestimmung der Optimaleinstellung Zykluszeit Temperatur Druck Optimum Energie Geometrie Oberfläche In der Regel ist nicht genug Information vorhanden, um die Fragen beantworten zu können!
Viele Kombinationen möglich! Zykluszeit Temperatur Druck Optimum Energie Geometrie Oberfläche Könnte man alle Einstellkombinationen Durchprobieren, wäre auch die optimale dabei
Systematik mit wenigen Versuchen Zykluszeit Temperatur Prozessmodell Druck Optimum Energie Geometrie Oberfläche Effiziente Ermittlung der optimalen Prozesseinstellung anhand systematisch durchgeführter Versuche
Systematik mit wenigen Versuchen Zykluszeit Temperatur Prozessmodell Druck Optimum Energie Geometrie Oberfläche Effiziente Ermittlung der optimalen Prozesseinstellung anhand systematisch durchgeführter Versuche
Mit der Software QC wird die Auswertung der Daten automatisiert Prozessparameter Einspritzgeschw., Nachdruck, Temperaturen, Prozessoptimierung Qualitätsmerkmale Abmessungen, Gewicht, Einfallstellen, Gratbildung, Zeit und Kosten Einrichtzeit, Zykluszeit, Energiebedarf, 9
Hintergrund: Selbstlernendes Prozessmodell Qualitätsmerkmal z.b. Durchmesser Optimaleinstellung Sollwert Modell Messwerte, z.b. aus Versuchsplan Prozessparameter, z.b. Nachdruckhöhe Wie ist der Zusammenhang zwischen Prozesseinstellung und Qualität? 10
Wie wird s gemacht? Systematische Erfassung von Prozessdaten und Qualitätsmesswerten über einen maßgeschneiderten Versuchsplan oder eigene Versuche Der Prozessexperte (Anwender) definiert die Maschineneinstellgrößen und Qualitätsmerkmale sowie deren Toleranzen Die Software liefert automatisch einen maßgeschneiderten Versuchsplan Der Anwender fährt diesen ab und bestimmt die Qualitätsmerkmale Die Software berechnet darauf basierend automatisch die Zusammenhänge zwischen Maschineneinstellgrößen und Qualitätsmerkmalen. Die Software berechnet darüber hinaus einen optimalen Arbeitspunkt sowie - wenn möglich Alternativen. Sind für keine Einstellung die Qualitätsvorgaben erfüllt, liefert die Software Hinweise auf notwendige Werkzeugkorrekturen. Der Anwender interpretiert die Ergebnisse und kann in die Arbeitspunktoptimierung zielgerichtet eingreifen (z.b. Wichtung der Qualitätsmerkmale, Festlegung von Nebenbedingungen) 11
Erfahrungen aus der Praxis Einsparpotenziale durch Optimierung Zykluszeitreduzierung in der Regel zwischen 5% und 20% möglich Energieeinsparpotenzial bis zu 15% (BINE-Information Service, Karlsruhe) Reduzierung des Zeitaufwands für die Prozessoptimierung (auf 1/3 bis 1/5, KuZ Leipzig) Für 75% der Firmen ist die Optimierung ihrer Prozesse ein Hauptnutzen bei der systematischen Optimierung In vielen Fällen besteht ein ungenutztes Potenzial zur Verbesserung der Qualität Bessere Erreichung der Qualitätsvorgaben durch systematische Prozesseinrichtung Für 25% der Firmen ist die Qualitätssteigerung ein Hauptnutzen der Systematik Notwendige Werkzeugänderungen können sofort erkannt und quantifiziert werden Dokumentation der Ergebnisse und Systematik schaffen Transparenz Verbesserung des Prozesswissens: für 88% der Anwender ist dies ein zentraler Nutzen der Systematik Systematische Einrichtung macht das Vorgehen nachvollziehbar und liefert Argumentationshilfen für die Einrichter / Projektleiter 12
Die Vorteile der systematischen Vorgehensweise Qualität verbessern Bessere Erreichung der Qualitätsvorgaben durch systematische Prozesseinrichtung Prozessstabilität wird berücksichtigt (6-Sigma) Kosten einsparen Reduktion der Ausschussquote und der Zykluszeit Verbesserung der Energieeffizienz Prozesssicherheit verbessern Einflüsse der Maschineneinstellgrößen werden automatisch ermittelt Verbesserung des Prozesswissens durch Visualisierung der Zusammenhänge Der Optimierungsprozess wird dokumentiert Erleichterung der Auftragsakquisition Qualitätsnachweis wird erbracht Prozessstabilität wird berücksichtigt 13
Anwender Als innovative Softwarelösung wurde QC von der MFG- Stiftung Baden-Württemberg mit dem do it Software-Award ausgezeichnet Auswahl von Firmen, die QC einsetzen: Robert Bosch Nemera (Rexam) Oechsler Ensinger Greiner Bio-One KIMW Lüdenscheid KISW Villingen-Schwenningen SKZ Würzburg Kunststoffzentrum Leipzig ISK Iserlohn Huber+Suhner Elfo ENHA Ept Aptar Group Oras Phillips-Medisize Sartorius Biohit Thermo Fisher Scientific B/S/H HTL Lancet SP Medical Lamela RenyMed Männer Maskpol Norddeutsche Seekabelwerke (Corning) Walter Söhner 14
Praxisbeispiel 1 Zykluszeitoptimierung Interaktive Prozesssimulation Qualitätsmerkmale grün: Toleranzband Maschinenparameter Zykluszeit blau: Ergebnis gelber Balken: six sigma 15
Praxisbeispiel 1 Zykluszeitoptimierung Interaktive Prozesssimulation 16
Praxisbeispiel 1 Zykluszeitoptimierung Optimale Einstellung Prozessfenster, in dem Prozessfähigkeit gegeben ist Optimierung starten Optimale Maschineneinstellung Alle Qualitätsmerkmale prozesssicher innerhalb der Toleranz Deutlich reduzierte Zykluszeit (18%) 17
Praxisbeispiel 1 Zykluszeitoptimierung Analyse der Einflussgrößen Maschinenparameter Einfluss der Maschinenparameter auf das Qualitätsmerkmal Durchmesser 18
Praxisbeispiel 1 Zykluszeitoptimierung Prognose der Six-Sigma-Prozessfähigkeit Werkzeugkorrektur nicht notwendig Qualitätsmerkmale Qualität prozessfähig innerhalb der Toleranz? 19
Praxisbeispiel 2 Notwendige Werkzeugänderung Prognostizierte Prozessfähigkeit und Empfehlungen zur Werkzeugkorrektur Für das Merkmal Position 2 ist eine Werkzeugkorrektur notwendig Maximal möglicher Cpk-Wert 20
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Dr. Philipp Liedl Steinbeis Angewandte Systemanalyse GmbH Schönbergstr. 15 D-70599 Stuttgart www.stasa.de Tel.: 0711 4790181 E-Mail: liedl@stasa.de 21