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Quality Networking
Ziel des Change Management ist es, den Fortschritt im Bereich
Automationstechnik, IT, Mikromechanik und Messtechnik in Qualität im
Unternehmen umzusetzen. Industrielle Organisationstrukturen sind von
horizontal und vertikal vernetzten Anwendungen gekennzeichnet.
Qualitätsmanagement als Querschnittsfunktion muss den vernetzten Strukturen
folgen. Analog zu den vernetzten Abhängigkeiten wird QUALITY NETWORKING als
Qualitäts-Steuerungs-Schema eingeführt. Bei der Realisierung gelten die
Leitlinien der DIN/ISO 9000, die system-, prozess-, mitarbeiterorientierte
Qualitätsführung und Kontinuierliches Verbessern, sowie Fehlervermeidung
als Meta Ziele in den Vordergrund stellt. Kontinuierliches Verbessern im
Fertigungsbereich bedeutet automatische Echtzeit- Prozessoptimierung, die
gleichzeitig das Prinzip Fehlervermeidung realisiert.Im Fertigungsbereich
wird vertikale Prozessautomation im Prozessregelkreis 1 (PRK1) zwischen
Leit- und Ressourcenebene einstufig praktiziert und mit statistischen
Kennzahlen gesteuert. Damit wird Prozessoptimierung und Fehlervermeidung zu
Null-Fehler-Produktion nicht an der Quelle fassbar. Voraussetzung hierfür
ist vertikal erweiterte Prozessintegration mit der Prozessebene, die im
Prozessregelkreis 2 (PRK2) den Bearbeitungsprozess, Ressourcenparameter und
Einflüsse und aus dem Prozessumfeld umfasst. PRK2-Prozesse sind von kurzen
Parameteraktionszyklen und vernetzten, nicht-linearen Abhängigkeiten
geprägt. Die Beziehungsgeflechte sind mit gebräuchlichen QM Techniken oder
mathematisch statistischen Methoden nur unzulänglich abzubilden. Hierzu
wird kontinuierliches Prozessmonitoring und online Prozessanalytik
notwendig; außerdem Methoden, die Prozess- Optimierungs-Optionen
automatisch bzw. selbstlernend erkennen, Regeln zu kausalen
Prozesszusammenhänge entdecken und diese schnittstellenfrei zur
Optimierung des Prozesses in Echtzeit und maschineller Ressourcen sofort
nutzbar bereitstellen.Die Arbeit beschreibt die Entwicklung,
Funktionalität, Effektivität und experimentelle Validierung eines solchen
Systems. In diesem kommen statistische Verfahren kombiniert mit innovativen
Data-Mining Methoden im Rahmen des KDD Prozesses zum Einsatz. Das System
stellt mit der Visualisierung gleichzeitig ein Instrument zur fertigungs-
und mitarbeiternahen Qualitätsführung dar. Der Übergang von statistischen
Qualitätssteuerung -mit iterativen Verbesserungen- hin zu regelbasierter
Echtzeit Prozessoptimierung hebt kontinuierliches Verbessern auf ein
höheres Niveau und bedeutet ein Paradigmenwechsel im Qualitätsengineering
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