Qualitätsmanagement und -sicherung: Treiber der intelligenten Produktion
Qualitätsmanagement und Qualitätssicherung bilden die Grundlage für die digitale Transformationen in der Produktion, speziell unter Einsatz verschiedenster Messtechnik. Ohne präzise, integrierte Messtechnik könnten die umfangreichen Datenmengen, die neuartige KI-Systeme benötigen, gar nicht erfasst werden. Darüber hinaus spielen modellbasierte und physikalische Ansätze, wie sie im Qualitätsmanagement genutzt werden, eine entscheidende Rolle.
Während KI und maschinelles Lernen die Transformation aktuell dominieren und mächtige Werkzeuge zur Datenanalyse und Mustererkennung darstellen, basieren sie oft auf statistischen Modellen und benötigen große Datenmengen. Modellbasierte Ansätze, die häufig eng mit der Messtechnik verzahnt sind, ermöglichen es hingegen, durch die Anwendung physikalischer Modelle auch mit begrenzten Daten zuverlässige und interpretierbare Ergebnisse zu erzielen. Sie ergänzen somit die Ansätze der KI und stellen sicher, dass physikalische Gesetzmäßigkeiten und Prozessverständnis in die Analyse einfließen.
Aktuelle Forschungsarbeiten, wie sie auch in dieser Ausgabe zu lesen sind, zeigen beeindruckende Fortschritte in diesem Spannungsfeld. So werden beispielsweise neuartige Messmethoden entwickelt, um die Einhaltung enger Fertigungstoleranzen auch bei herausfordernden Werkstücken wie dünnwandigen Bauteilen sicherzustellen. Im Bereich der Soft Robotics erlauben innovative Sensorkonzepte die Positionsbestimmung hochflexibler Aktoren. In der Fertigung von Bauteilen für Brennstoffzellen können durch eine gezielte Versuchsplanung mit Referenzbauteilen optische Prüfverfahren erprobt und optimiert werden. Hier zeigt sich, wie wichtig ein tiefes Prozessverständnis ist. Auch in der Mikrotechnik sind moderne bildgebende Verfahren wie die optische Kohärenztomographie zentral und ermöglichen eine hochauflösende geometrische Analyse, die durch die Kombination mit physikalischen Modellen zu noch aussagekräftigeren Ergebnissen führt. Dies ist entscheidend für die Qualitätskontrolle und Optimierung von Bauteilen auf mikroskopischer Ebene. Die Nutzung von multimodalen KI-Modellen bietet über alle Bereiche hinweg großes Potenzial, um Entscheidungen abzuleiten und Prozesse weiter zu automatisieren. Die Anwendungen dieser Technologie sind derzeit noch rar. Jedoch zeigen erste Untersuchungen in dieser Ausgabe die vielversprechenden Möglichkeiten für die Produktionstechnik auf.
Die dargestellten Entwicklungen verdeutlichen, dass Mikrotechnik und Sensorik im Kontext des Qualitätsmanagements unverzichtbar sind, sowohl für KI-Anwendungen als auch in Kombination mit physikalischen Modellen, um eine intelligente Produktion umzusetzen. Die Beiträge zu aktuellen Forschungsarbeiten und Entwicklungen in dieser Ausgabe der wt Werkstattstechnik online verdeutlichen dies.
Ich lade Sie herzlich ein, sich von diesen Beiträgen inspirieren zu lassen, und wünsche Ihnen viel Freude beim Lesen.
Prof. Dr.-Ing. Gisela Lanza
ist Mitglied der Institutsleitung des wbk Instituts für Produktionstechnik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Sie leitet den Bereich Produktionssysteme. Foto: wbk (KIT)
