Predictive Quality bedeutet, Qualitätsprobleme nicht erst am Ende der Linie zu finden, sondern sie frühzeitig in Prozessdaten zu erkennen und zu verhindern.
Statt rein reaktiver End-of-Line-Prüfung werden:
Kernziel: Defect Rate senken und sich dem Zero-Defects-Ziel annähern – ohne Prüfaufwand und Kosten explodieren zu lassen.
Predictive Quality baut fachlich auf drei Konzepten auf:
Fault Detection
Erkennung akuter Fehlerzustände: z. B. falsche Parameter, defektes Werkzeug, Ausfall von Sensoren. Reaktion: Alarm, Stopp, Sperrung betroffener Lose.
Drift Detection
Erkennung schleichender Veränderungen im Prozess: z. B. langsamer Werkzeugverschleiß, Temperatur- oder Drehmoment-Drift. Reaktion: Parameteranpassung, Wartung, zusätzliche Prüfungen, bevor Ausschuss entsteht.
Defect Tracking
Durchgängige Verfolgung von Defects über Linie, Produkt, Charge, Maschine, Schicht: Wo genau entstehen Fehler? Welche Muster (Variant, Lieferant, Prozessfenster) korrelieren mit hoher Defect Rate?
Diese drei Bausteine machen Predictive Quality von „Buzzword“ zu einem konkreten Qualitätswerkzeug.
Zero Defects ist kein Zustand, sondern ein Ausrichtungsprinzip:
Predictive Quality mit Fault/Drift Detection und Defect Tracking ist der technische Weg, Zero-Defects-Strategien realistisch zu verfolgen, ohne alles doppelt zu prüfen.
Ein Cloud-MES liefert die praktische Basis für diese Qualitätsfunktionen:
Zentrale Qualitätsdatenbasis
Erfassung von Prüfwerten, OK/NOK-Entscheidungen, Fehlercodes, Bild- und Kurvendaten.
Verknüpfung mit Aufträgen, Varianten, Seriennummern, Maschinen, Schichten.
Prozessdatenanalyse & Drift Detection
Zeitreihen von Prozesswerten (Druck, Temperatur, Drehmoment, Zykluszeiten) pro Teil/Zyklus.
Regeln oder Modelle erkennen Drifts und Anomalien und triggern Alarme, zusätzliche Prüfungen oder Sperren.
Fault Detection & Defect Tracking im Live-Betrieb
Inline-Entscheidungen (OK / Rework / Scrap) auf Basis von Grenzwerten, Kurvenformen, Bildauswertung.
Rückverfolgung: Welche Teile sind von welchem Fehler betroffen, welche Lose müssen gesperrt werden?
Defect Rate & Qualitäts-KPIs
Live-KPIs wie Defect Rate, First Pass Yield (FPY), Rework-Quote pro Produkt, Linie, Schicht.
Grundlage für KVP, 8D-Reports und Lieferanten-/Varianten-Vergleiche.
Mit einem Cloud-MES wie SYMESTIC lassen sich Predictive-Quality-Ansätze schrittweise aufbauen:
Transparenz schaffen
Qualitäts- und Prozessdaten automatisiert erfassen, Defect Rate und FPY sauber ausweisen, Defect Tracking über Seriennummern/Chargen etablieren.
Regelbasierte Fault & Drift Detection
Grenzwerte, Trendregeln und einfache Anomaliedetektion im MES konfigurieren (z. B. für Drehmomentkurven, Temperaturfenster, Zykluszeitdrifts).
Workflows automatisieren
Bei erkannten Fehlern oder Drifts: automatische Sperren, Rework-Wege, zusätzliche Prüfpläne, Wartungsaufträge, Eskalationen.
Predictive-Modelle ergänzen
Auf Basis der gesammelten Daten: ML-/Analytics-Modelle für Predictive Quality, die Wahrscheinlichkeiten für Defects vorhersagen und proaktiv Maßnahmen anstoßen.
So werden Predictive Quality, Fault Detection, Drift Detection, Defect Tracking, Defect Rate und Zero Defects nicht zu isolierten Buzzwords, sondern zu einem zusammenhängenden Qualitätsfunktionspaket – technisch getragen von einem Cloud-MES wie SYMESTIC.