Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb 
Die fortschreitende Digitalisierung und Vernetzung in der Produktion ist eine Herausforderung für deutsche Unternehmen auf dem Weg zum Ideal der Industrie 4.0. Insbesondere für den Mittelstand sind die erforderlichen hochtechnisierten Verfahren eine hohe Hürde. Mit diesem Forschungs- und Entwicklungsvorhaben sollen dem Mittelstand im Produktionsumfeld durch neue Konzepte und Methoden der Zugang zu vernetzten Technologien und zur einfacheren Einführung und Umsetzung der Industrie 4.0 zur Verfügung gestellt werden.
Ein Höchstmaß an Qualität, Präzision und Effizienz sind Herausstellungsmerkmale moderner Produktionsverfahren. Die optische Mess- und Prüftechnik ist hierbei eine der Schlüsseltechnologien zur Sicherstellung dieser Attribute und damit zur Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit im nationalen und internationalen Umfeld. Durch den Abgleich von Messdaten mit Nominaldaten werden z.B. Qualitätsabweichungen in der Bauteil- und Oberflächenqualität zuverlässig erkannt. Die zunehmende industrielle Verbreitung und das weitgefächerte Einsatzspektrum eröffnen neue und hoch-innovative Anwendungsfelder - insbesondere durch die datentechnische Vernetzung und Analyse von Qualitätsdaten in Korrelation mit Daten vorgelagerter Produktionsprozesse.
Ein bisher noch ungenutztes und signifikantes Optimierungspotential für eine effizientere und ressourcenschonendere Produktion liegt in der automatischen Ursachenanalyse von Qualitätsschwankungen und dem gleichzeitigen Ableiten von Korrekturparametern. Hierfür müssen die Datenquellen des Prozesses, des Produktionssystems und der Qualitätssicherung so miteinander vernetzt werden, dass Qualitätsschwankungen rechentechnisch auf Abweichungen und Fehlern in vorgelagerten Prozessschritten zurückgeführt und korrigiert werden können.
Diese Vision der sich selbst überwachenden und optimierenden Produktionssysteme basiert auf prozessindividuellen Datenmodellen, Prozesssimulationen und Prognosemethoden, welche aus der Vielzahl der messtechnisch erfassbaren und auswertbaren Einflussfaktoren Optimierungsparameter automatisch ermitteln. Beispielsweise werden hierdurch auch neue datenbasierte Verfahren zur vorausschauenden Instandhaltung motiviert.
Die derzeit existierenden technologischen Lücken und wissenschaftlichen Herausforderungen denen sich das Vorhaben stellt sind enorm und noch vielfältig. Sie bestehen vor allem in:
- der mathematischen Modellierung der Abhängigkeiten von Produktionsdaten, Prozessdaten und Qualitätsdaten,
- den Methoden zur Prozesssimulation und der Prozessverlaufsprognose,
- der echtzeitfähigen Analyse und Interpretation großer und hochdimensionaler Merkmalsräume im Produktionstakt,
- den Methoden zur Einbeziehung von Produktionsmitarbeitern in den Datenanalyseprozess durch Interaktion und Visualisierung.
Das Ziel des Forschungsvorhabens ist daher die Erforschung und Entwicklung hoch-innovativer algorithmischer Verfahren für eine, auf Qualitäts- und Produktionsdaten basierende Prozessanalyse und Prozessoptimierung – die Qualitätsgesteuerte Produktion - mit dem Ergebnis, neue und verbesserte Produkte und Dienstleistungen am Markt anzubieten. Die Lösung dieser anspruchsvollen wissenschaftlichen und technologischen Herausforderungen wird uns und unsere Partner befähigen, die strategischen Ziele der Industrie 4.0 konsequent methodisch umzusetzen und dem Mittelstand und dem industrialisierten Handwerk in Sachsen-Anhalt innovative Technologien und neue Produkte zur Steigerung der Fertigungseffizienz zur Verfügung zu stellen. Anhand der geplanten Technologieentwicklung ist es zudem das Ziel, innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln, welche eine wesentliche Voraussetzung für die nachhaltige Gestaltung eines wettbewerbsfähigen Angebots für die Unternehmen der sachsen-anhaltinischen Wirtschaft sind.
Der hohe Innovationsgrad des Entwicklungsvorhabens wird vor allem dadurch deutlich, dass die Gesamtheit des Datenflusses im Produktionsprozess, von den digitalen Konstruktionsdaten über Prozessdaten bis hin zur Qualitätssicherung, betrachtet wird. Denn erst durch die Vernetzung und simultane Analyse mehrerer Prozessschritte entstehen das enorme technische und wirtschaftliche Optimierungspotential und die damit einhergehenden signifikanten wissenschaftlichen Herausforderungen.
