Mit Hilfe des digitalen Zwillings kann Qualität bewusst gesteuert werden

Toleranzmanagement muss im Kontext des Gesamtentwicklungszeitraumes betrachtet werden. Generelles Ziel ist es frühzeitig negative Einflüsse zu identifizieren, um diesen schnellstmöglich entgegensteuern zu können. Die Auswirkungen der Geometrie-, Montage- und Toleranzeffekte können mit einem geeigneten Auswertungswerkzeug, wie z.B. 3DCS, ermittelt werden.

Damit aus dem Toleranzanalyse-Modell ein digitaler Zwilling wird, reicht eine Tolerierung der Bauteile nicht aus. Es ist notwendig die Randprozesse in die Analyse miteinzubeziehen. Ein digitaler Zwilling bildet daher den Gesamtprozess im Bereich Qualitätssicherung ab und dient zur bewussten Qualitätssteuerung.

Bei vielen Unternehmen, die sich mit Toleranzmanagement beschäftigen, existieren schon heute Prozesse, welche die Interaktion zwischen Theorie und Praxis darstellen, siehe Bild 1. In dem folgenden Schaubild wird sichtbar, dass Qualität meistens kontrolliert, aber nicht proaktiv gesteuert wird.

Bild 1: Planning of Measurement

Bild 1: Planning of Measurement

Der Weg zum digitalen Zwilling

Die Frage, ob und wie Qualität gesteuert wird und welchen Nutzen man daraus ziehen kann, hat bei den Teilnehmern unseres User Meetings 2017 zu einer Vielzahl von Diskussionsbeiträgen geführt. Es wurden folgende allgemeingültige Anforderungen identifiziert:

  • Wie kann man benötigte Informationen automatisiert zur Verfügung stellen?
  • Was passiert, wenn ein Ergebnis nicht innerhalb der geforderten Grenzen liegt?
  • Wie kann proaktiv verhindert werden, dass es Ergebnisse geben wird die außerhalb der erlaubten Grenzen liegen?

Neben der automatisierten Verteilung und Regulierung der Informationen (wer bekommt was zu welcher Zeit und in welchem Detaillierungsgrad, siehe Bild 2), ist die Wechselbeziehung zwischen Ein- und Ausgang ein entscheidender Faktor auf dem Weg zum digitalen Zwilling.

Bild2: Forderungen zur Qualitätssteuerung

Bild2: Forderungen zur Qualitätssteuerung

Diese Erkenntnis hat zur Folge, dass es nicht ausreicht zu prüfen, welche Toleranz maßgeblich an einem Messergebnis beteiligt ist. Die Identifizierung der Prozessparameter und die Erfassung des Ausmaßes in der sie die Toleranz beeinflussen ist ein wichtiger Schritt hin zur aktiven Steuerung der Qualität („Predictive Quality PQ“, siehe Bild 3 und Bild 4).

Bild3: Predictive Quality PQ 1|2

Bild3: Predictive Quality PQ 1|2

Bild4: Predictive Quality PQ 2|2

Bild4: Predictive Quality PQ 2|2