Optimierung der Produktqualität bei OSRAM Schwabmünchen

Ein wichtiges Ziel bei der Umsetzung einer Industrie 4.0 Strategie ist die Optimierung der Produktion zur weiteren Steigerung der Qualität des produzierten Produktes. Dies hängt – u.a. – auch von der optimalen Einstellung vieler Produktionsparameter, der Früherkennung möglicher Abweichungen sowie deren Behebung ab. Das Ziel des Projektes ist, die Qualität des Zwischenproduktes weiter zu steigern durch die Optimierung / optimierte Einstellung von Bearbeitungsschritten und Parametern sowie weitere Erkenntnis von Wirkungszusammenhängen im vielschichtigen Produktionsprozess im Werk in Schwabmünchen. Dies wird durch eine Datenanalyse der Produktionsparameter, Sensordaten, Prüfprotokolle und ihrer Wirkungszusammenhänge realisiert. Infolge der Ergebnisse aus der Datenauswertung können Prognosen und Regeln für die Produktion erstellt werden

  • Motivation:
    • Anwendung und Anpassung relevanter Big Data Praktiken
    • Entdeckung von Mustern in den Daten infolge der Datenanalyse
    • Entwicklung von Datenmodellen mit Vorhersagekraft für den Produktionsprozess
    • Weitere Erhöhung der Produktqualität

  • Herausforderungen und Aufgaben:
    • Die Sammlung der Daten aus den relevanten Systemen und ihre Verknüpfung & Verständnis der Prozesskette und der Qualitätsprüfung
    • Die Anwendung von geeigneten Datenmodellierungsverfahren

“Aus der Zusammenarbeit mit SDIL und IBM haben wir von OSRAM viel Neues über Daten Aufbereitung und Daten Analytik erfahren”, sagt Marcel Röcker, projektverantwortlich bei der OSRAM GmbH im Schwabmünchner Werk. “Zudem helfen uns die gewonnen Informationen, für den nächsten Schritt in der Daten Analytik.“

Data Innovation Community

Industrie 4.0

Projektpartner

OSRAM, IBM, KIT

Ansprechpartner

M. Röcker, m.roecker@osram.com

P. Kiradjiev, kiradjiev@de.ibm.com

Zeitraum

März 2017 – Mai 2017