Prozessübergreifende Analyse komplexer Montageprozessketten mittels Data Mining

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16241_Sand_Diss_MB_359.pdf (4.43 MB)
Diss. Reihe Maschinenbau, Band 359

Language
de
Document Type
Doctoral Thesis
Issue Date
2021-04-21
Issue Year
2021
Authors
Sand, Christian
Editor
Franke, Jörg
Hanenkamp, Nico
Merklein, Marion
Schmidt, Michael
Wartzack, Sandro
Publisher
FAU University Press
ISBN
978-3-96147-399-1
Abstract

Assembly systems are an integral part of the manufacturing industry, especially in the German automotive and mechanical engineering sectors. The focus of this work is on complex assembly process chains (MPK) in large-scale production. In these systems every single process step is defined with several parameters in narrow process windows and they are robustly located there. Nevertheless, serial defects occur which are very difficult to detect. On the one hand, all parameters along the MPK are within the limits and have a good to very good Cp value. On the other hand, there are events in MPK that lead to rejects, although each individual process and its parameters are excellently located within the tolerance limits. The focus of this work is on the cross-process, data-driven analysis of MPK. In the context of E|ASY-Class and E|ASY-Pat, the discovery of knowledge in process curves is addressed and the process visualization E|ASY-Heat allows for a continuous change analysis of the process behavior. For the analysis of MPK, E|ASY-Inter visualizes complex interactions between assembly processes and the tested defective products in function fulfillment to identify the causes of faults. E|ASY[1]Event recognizes spontaneous changes with a damaging effect on the functional fulfillment of the assembled product by means of signal propagation along complex assembly systems. For detailed analysis, E|ASY-Curves supports the visual evaluation of process curves by means of 3D representation.

Abstract

Montagesysteme sind integraler Bestandteil des verarbeitenden Gewerbes, vor allem im deutschen Fahrzeug- und Maschinenbau. Im Fokus dieser Arbeit stehen komplexe Montageprozessketten (MPK) in der Großserienfertigung, die in jedem Prozessschritt mit mehreren Parametern in engen Prozessfenstern definiert sind und dort robust liegen. Dennoch treten Serienfehler auf, die nur sehr schwer zu entdecken sind. Einerseits liegen alle Parameter entlang der MPK innerhalb der Grenzen und weisen einen guten bis sehr guten Cp-Wert auf. Andererseits existieren Ereignisse in MPK, die zu Ausschuss führen, obwohl jeder Einzelprozess und deren Kennwerte hervorragend innerhalb der Toleranzgrenzen liegen. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der prozessschritt-übergreifenden, datengetriebenen Auswertung von MPK. Im Rahmen von E|ASY-Class und E|ASY-Pat ist die Entdeckung von Wissen in Prozesskurven adressiert und die Prozessvisualisierung E|ASY-Heat erlaubt eine laufende Änderungsanalyse des Prozessverhaltens. Für die Analyse von MPK visualisiert E|ASY-Inter komplexe Wechselwirkungen zwischen Montageprozessen und den geprüft defekten Erzeugnissen in der Funktionserfüllung, um Fehlerursachen zu identifizieren. Spontane Änderungen mit schadhafter Auswirkung auf die Funktionserfüllung des montierten Erzeugnisses erkennt E|ASY-Event anhand der Signalausbreitung entlang komplexer Montagesysteme. Für die Detailanalyse unterstützt E|ASY-Curves mittels 3D-Darstellung die visuelle Auswertung von Prozesskurven.

Series
FAU Studien aus dem Maschinenbau
Series Nr.
359
Citation
mb.fau.de/diss
Notes
Parallel erschienen als Druckausgabe bei FAU University Press, ISBN: 978-3-96147-398-4
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