Knorr-Bremse GmbH, Aldersbach
Bremssysteme
New Mobility
- 30 % Verbesserung der Fehlerquote bei Funktionstests.
- Die Nacharbeit wurde zu einem selbstlernenden System.
- Proaktive Fehlervermeidung durch vorausschauende Überwachung.
STIWA Shopfloor Control | AMS Analysis-CI Rework Analysis
(CONTROL | OPTIMIZE)
Knorr-Bremse, der weltweit führende Hersteller von Bremssystemen, steht für Präzision und Genauigkeit. Eine Qualität, die zu 100 % stimmen muss, bis zur kleinsten Einzelkomponente. Dieses Streben nach Perfektion erfordert naturgemäß eine umfassende Qualitätskontrolle während des gesamten Produktionsprozesses. Doch selbst bei höchsten Standards können fehlerhafte Komponenten auftreten, die einen robusten Nacharbeitsprozess erforderlich machen. Um die Effizienz zu maximieren und Fehler in diesem wesentlichen Qualitätsschritt zu reduzieren, hat Knorr-Bremse in Zusammenarbeit mit STIWA die Nacharbeit zu einem selbstlernenden System weiterentwickelt.
Gerhard Schwarz, Werkleiter am Standort Aldersbach, hebt die langjährige Strategie von Knorr-Bremse hervor: „Seit 2011 setzen wir auf eine strukturierte, datenbasierte Prozessanalyse mit professioneller datenbasierter Nacharbeit. Durch die gezielte Vernetzung, Visualisierung und Analyse von Daten können wir unsere Prozesse langfristig stabil halten. So sind wir in der Lage, Ausreißer früher zu erkennen und abzufedern.“ Armin Eisenreich, Teamleiter Qualitätsplanung, ergänzt: „Dies hilft uns, Nacharbeit so weit wie möglich zu vermeiden.“
Mitarbeiter mit KI-gestützter Nacharbeits ausstatten
Knorr-Bremse's Streben nach Exzellenz führte zu einem weiteren wichtigen Meilenstein mit STIWA's AMS Analysis-CI Rework. Dieses selbstlernende Tool, das in den Maschinenleitstand „AMS ZPoint-CI“ integriert ist, befähigt Maschinenbediener schneller und bessere Nacharbeitsaktionen durchzuführen. Thomas Langthaler, Teamleiter Engineering und technischer Ansprechpartner erklärt: „Die Maschinenbediener haben so Zugriff auf die Daten der Prozessanalyse, direkt an der Maschine. Mit dem Wissen, wie Fehler in der Vergangenheit korrekt behoben wurden, können sie sofort und schnell mit den richtigen Nacharbeitsmaßnahmen reagieren.“
Wissen automatisieren für schnellere Nacharbeits-Entscheidungen
Bislang haben Spezialisten die Ursachen für Fehler im Produktionsprozess analysiert, wenn Komponenten fehlerhaft waren. Hierbei verließen sie sich maßgeblich auf ihre jahrelange Erfahrung, wodurch der Erfolg der Ursachensuche und der daraus abgeleiteten Maßnahmen stark vom Wissen einzelner Personen abhing.
Das Nacharbeitsanalyse-Tool automatisiert einen Großteil dieser Prozesse und erweitert kontinuierlich die Informationsbasis für das selbstlernende System. Wie Armin Eisenreich von Knorr-Bremse betont, bedeutet dies: „Treten doch Fehler auf, so verfügen wir heute über die Werkzeuge, nicht-konforme Teile wieder in den Griff zu bekommen.“
Diese Lösung schafft eine völlig einheitliche Struktur mit einer gemeinsamen Datenbank und einer benutzerfreundlichen Oberfläche. Langthaler unterstreicht deren Bedeutung: „Die Verknüpfung der Daten zeigt, wie Mängel in der Vergangenheit erfolgreich behoben wurden, wodurch die richtigen Nacharbeitsmaßnahmen sofort und schnell ergriffen werden können.“ Kann für die Fehlermeldung keine spezifische Nacharbeitsaktion abgeleitet werden, wird der Fehler zur detaillierteren Prüfung an das Qualitätslabor weitergeleitet, wobei die Ergebnisse in das System zurückfließen.
Fehler vorhersagen und verhindern
„Zukünftig kann das der Maschinenleitstand, basierend auf allen ihm zur Verfügung stehenden Daten, vorhersagen, wann ein bestimmter Prozess beginnt, fehlerhafte Teile zu produzieren. Dann können rechtzeitig entsprechende Maßnahmen ergriffen werden.“, erzählt Armin Eisenreich. Diese Voraussicht ermöglicht es Knorr-Bremse, potenzielle Probleme proaktiv anzugehen, anstatt nur reaktiv zu handeln. Die Daten liefern zudem eine solide Grundlage für zukünftige Machine-Learning-Modelle.
Eine 30%ige Fehlerrquote
Viele Nacharbeitsschleifen wurden eliminiert, und neue Mitarbeiter erzielen schneller Nacharbeitserfolge. Gerhard Schwarz bestätigt die signifikante Wirkung: „Wir erwarten eine Verbesserung der Funktionstest-Fehlerrate um 30 Prozent.“ Dies führt direkt zu einer nachhaltigen Senkung der Produktionskosten.
Aufbauend auf diesem Erfolg wird das, was in Aldersbach erfolgreich eingeführt wurde, nun unternehmensweit umgesetzt. AMS Analysis-CI Rework wird am ungarischen Standort Kecskemét und bei der nordamerikanischen Tochtergesellschaft Bendix ausgerollt werden. Die Datenbanken der ZPoint-Systeme an allen Standorten werden in eine Cloud-Lösung übertragen. So können die Maschinenbediener in Ungarn und Nordamerika vom ersten Tag an auf das umfassende praktische Wissen aus Aldersbach zurückgreifen, wodurch die Produktqualität weiter gesteigert und die Produktionskosten weltweit nachhaltig gesenkt werden können.