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Qualitätssicherung

Einleitung

Moderne Sensorik, insbesondere optische und zunehmend auch akustische Messverfahren sowie andere berührungslose zerstörungsfreie Mess- und Prüfsysteme erlauben heute eine weitreichende 100% Inline-Qualitätssicherung unter Einbezug der für das jeweilige Produkt spezifischen Qualitätskriterien.

© gettyimages/baranozdemir

Moderne Sensorik, insbesondere optische und zunehmend auch akustische Messverfahren sowie andere berührungslose zerstörungsfreie Mess- und Prüfsysteme erlauben heute eine weitreichende 100% Inline-Qualitätssicherung unter Einbezug der für das jeweilige Produkt spezifischen Qualitätskriterien. Im Kontext von Industrie 4.0 zeichnet sich für die Qualitätssicherung und zerstörungsfreie Bauteilprüfung (also beispielsweise die reine Suche nach Defekten wie Rissen oder Poren) ein Paradigmenwechsel ab. Mit moderner miniaturisierter zerstörungsfreier Sensorik lässt sich das Prüfungsergebnis direkt in die Optimierung des Prozesses überführen: Ein wichtiges Forschungsgebiet und ein wesentliches Merkmal für die »neue ZfP« wird sein, mit den ZfP-Methoden und -Sensoren zukünftig Fertigungsprozesse zu steuern und zu regeln und genau die Daten zu erzeugen, die zuverlässigere Produkte zu besseren wirtschaftlichen Konditionen ermöglichen. Prozess Monitoring bekommt damit über die Erfassung von reinen Maschinen- und Umgebungsparametern hinaus durch prozessbegleitende Überwachung der gefertigten Bauteile und Komponenten eine völlig neue Perspektive.
Ein weiterer neuer Aspekt wird die Evaluierung und Erweiterung des ZfP-Potentials entlang des gesamten Produktlebenszyklus sein. Durch intelligente Vernetzung der Prüf- und Analysedaten der verschiedenen Produktlebenszyklen mit den Materialeigenschaften, den Fertigungsparametern, den Bauteilspezifikationen oder Betriebs- und Zustandsbedingungen können Produkte und Prozesse zukünftig noch effizienter optimiert werden. Im Kontext Industrie 4.0 erlauben die hohe Vernetzung und echtzeitnahe Auswertung frühzeitiges Eingreifen und v. a. eine bessere Identifikation der Störungsursachen. Big Data-Ansätze erleichtern außerdem die Mustererkennung bei der Störungsanalyse. Ansätze zur Verlinkung von Daten aus unterschiedlichen produktionsrelevanten IT-Systemen erlauben es, die Datenbasis zu erweitern und neue, ggf. noch nicht bekannte Informationen zum aktuellen Zustand von Maschinen mit Bezug zur resultierenden Bauteil-/ Produktqualität abzuleiten.

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