Nuovo gruppo di lavoro sulla qualità predittiva: ridurre gli sforzi di test

Insieme al Fraunhofer Institute for Production Technology IPT di Aachen, il Laboratorio per le macchine utensili e l'ingegneria della produzione WZL dell'Università RWTH Aachen ha lanciato un nuovo gruppo di lavoro industriale per la "Predictive Quality". L'obiettivo è quello di ridurre significativamente gli sforzi di test congiunti su base pre-competitiva e di realizzare una maggiore produttività eliminando i processi di test fisici, così come di continuare a ottenere una qualità più elevata attraverso una riduzione degli scarti, il monitoraggio continuo della qualità e la generazione di conoscenza dai modelli, e una maggiore sostenibilità attraverso una produzione più efficiente delle risorse.

La qualità predittiva riduce gli sforzi di test

La moderna gestione della qualità ha a disposizione sempre più dati, sempre più velocemente. Allo stesso tempo, algoritmi avanzati permettono immagini e modelli di produzione sempre più dettagliati. Questi dati e modelli costituiscono la base dell'area tematica della qualità predittiva. La qualità predittiva descrive la previsione basata sui dati delle caratteristiche di qualità. Per mezzo di una connessione appresa tra i parametri di processo e le caratteristiche di qualità, i processi di ispezione fisica che richiedono tempo, che sono spesso eseguiti solo in campioni casuali, possono essere sostituiti da un'ispezione basata su modelli a basso sforzo. La qualità predittiva è già stata implementata con successo in progetti di ricerca legati all'industria, in cui gli sforzi di test sono stati significativamente ridotti e la produttività è aumentata.
è stato aumentato. Allo stesso tempo, sempre più strumenti di gestione della qualità basati sui dati vengono sviluppati e utilizzati nei progetti di digitalizzazione e Industria 4.0 dalle aziende manifatturiere, le aziende di software forniscono infrastrutture avanzate per la raccolta e l'archiviazione dei dati, e le start-up formano modelli di business attraverso la fornitura di algoritmi corrispondenti per la valutazione dei dati.

Diffusione più rapida dei risultati della ricerca

I due istituti di Aquisgrana supportano nel gruppo di lavoro, con la loro esperienza pluriennale, aziende del settore manifatturiero (ad es. automotive, lavorazione dei metalli, chimica, farmaceutica, tecnologia medica) e aziende di software specializzate nell'estrazione, memorizzazione ed elaborazione dei dati (ad es. CAQ, MES, produttori di sensori, fornitori di cloud). Il gruppo di lavoro dell'industria è finanziato da una quota associativa annuale e serve ai nuovi membri per
rapida diffusione e utilizzo dei risultati della ricerca e la messa in rete e si basa su tre pilastri. Due riunioni comunitarie all'anno sono destinate a facilitare lo scambio tra i membri del gruppo di lavoro. Anche le scoperte e i risultati attuali dell'industria e della ricerca saranno presentati alle riunioni. Uno studio specifico per argomento all'anno viene condotto all'interno del gruppo di lavoro per ottenere approfondimenti sullo stato attuale dell'arte nelle aziende, sulle sfide e sui nuovi approcci. Gli argomenti sono scelti da un voto di maggioranza dei membri del gruppo di lavoro. In un progetto dimostrativo all'anno, nuove idee e approcci sono specificamente testati dal laboratorio di macchine utensili WZL e dal Fraunhofer IPT. Per esempio, possono essere implementati e confrontati diversi algoritmi per la previsione della qualità o la pre-elaborazione. I dimostratori possono provenire dalle sale del Machine Tool Laboratory WZL e del Fraunhofer IPT o essere forniti da un'azienda. I risultati dei progetti comuni sono disponibili ai partner senza restrizioni.

Fonte e ulteriori informazioni: www.wzl.rwth-aachen.de