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Härterei-Prozessen mit Data Analytics
Verfahrenstechnische Produktionsprozesse

Qualitätssteigerung in Härterei-Prozessen mit Data Analytics

Erfahren Sie in diesem Anwenderbericht, wie bei Bosch mit Data Analytics höchste Qualität in Beschichtungsprozessen erzielt wurde.

Data Analytics in Härterei-Prozessen

Bei Bosch steht höchste Qualität in verfahrenstechnischen Produktionsprozessen (z. B. Wärmebehandlung oder Härterei) ganz oben auf der Agenda. Hierfür setzt Bosch seine spezielle Data-Analytics-Expertise in den eigenen Fertigungswerken ein.
Die Parameter, die die Qualität verfahrenstechnischer Fertigungsprozesse bestimmen, sind meist vielfältig und variabel. Heute wenden wir komplexe Korrelationsanalysen und andere Analytics-Methoden auf der Grundlage großer Mengen an Prozessdaten an, um Kausalzusammenhänge schnell und zielgerichtet zu bestimmen.
Werden die entwickelten Vorhersagemodelle in Echtzeit angewendet, kann unmittelbar in die typischerweise langlaufenden Prozessabläufe in der Verfahrenstechnik eingegriffen werden, um Ausschuss zu vermeiden und Fehlerkosten zu reduzieren.
So erhöhen Sie trotz steigender Komplexität kontinuierlich die Qualität und Effizienz in der Verfahrenstechnik.

Das bietet Ihnen Data Analytics in Härterei-Prozessen:

  • Zusammenhänge von Anlagenparametern und Qualitätsgrößen analysieren
  • qualitätsentscheidende Prozessparameter identifizieren
  • Algorithmen auf Livedaten anwenden
  • Abweichungen von der erwarteten Qualität frühzeitig erkennen und Qualitätseinbußen vermeiden

Beispielprojekt: Wie Bosch Data Analytics für höchste Qualität in Beschichtungsprozessen einsetzt

Die qualitätsentscheidenden Parameter in der Härterei sind vielfältig und variabel. Treten Probleme auf, werden heute komplexe Korrelationsanalysen eingesetzt.

Beschichtung per physikalischer Gasphasenabscheidung (PVD) Icon lens
Beschichtung per physikalischer Gasphasenabscheidung (PVD)

Ausgangslage und Zielsetzung: Indem Erkenntnisse über Wirkzusammenhänge der Prozess- und Maschinenparameter gewonnen werden, soll ein physikalischer Gasphasenabscheidungs-Beschichtungsprozess (PVD) optimiert werden.
Vorgehen und Ergebnisse: Mit Data Analytics in drei Schritten zum Algorithmus, der im Falle einer Abweichung eine Maschinenmeldung erzeugt.
Methodik: Um in großen Datenmengen herauszufinden, welche Prozessparameter die Qualität des Ergebnisses bestimmen, hat sich eine dreistufige Methodik in einer Vielzahl an Analytics-Projekten bewährt. Das Endergebnis ist ein klares Set an Features, die in eindeutiger Relation zum Prozessergebnis stehen.

Lesen Sie den Anwenderbericht

Die Vorteile von Data Analytics auf einen Blick

Eindeutiges Identifizieren der Prozessparameter: Sie können die Prozessparameter, die die Qualität beeinflussen und bislang unbekannte Ursache-Wirkzusammenhänge klar bestimmen.

Vorhersagemodelle und Echtzeitdaten: Die Beschichtungsqualität kann durch die Anwendung der entwickelten Vorhersagemodelle auf Echtzeitdaten signifikant gesteigert werden.