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Teil V - Szenario 4 und Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz im Labor - Teil V
Szenario 4: Berechnung der Prozessfähigkeitsindizes mit KI
In der Qualitätssicherung sind Prozessfähigkeitsindizes wie Cp, Cpk, Pp und Ppk Werkzeuge, die dabei helfen, die Leistungsfähigkeit eines Produktionsprozesses zu bewerten. Beispielsweise fokussiert der Cpk auf kurzfristige Schwankungen, während der Ppk für langfristige Prozessschwankungen verwendet wird. Dieses Szenario zeigt, wie KI bei der Bewertung von Qualitätsmetriken helfen kann, um den geeignetsten Lieferanten zu identifizieren.
Das Problem
Die manuelle Berechnung von Prozessfähigkeitsindizes wie den Cp, Cpk, pp, Ppk-Werte für die Viskosität war von der Datensuche bis zur Analyse zeitaufwändig und fehleranfällig und wurden nur in sporadischen Abständen durchgeführt. Qualitätsprobleme wurden daher oft spät erkannt.
Die Lösung
Mit dem digitalen Assistenten konnte das Labor wichtige statistische Qualitätsmanagement-Kennzahlen wie Prozessfähigkeit und Prozessleistung schnell jederzeit berechnen und analysieren lassen. Damit hatte das Labor die Qualitätssicherung besser im Griff und konnte frühzeitiger Lieferantenprobleme identifizieren.
Prozessfähigkeit (Cp und Cpk) und Prozessleistung (Pp und Ppk) sind wichtige statistische Messgrößen im Qualitätsmanagement, die die Fähigkeit eines Prozesses bewerten, ein konsistentes Ergebnis innerhalb definierter Spezifikationen zu produzieren. In diesem Szenario wurde der KI-Assistent eingesetzt, um diese Werte schnell und effizient zu ermitteln und den Lieferanten mit der besten Qualität zu bewerten.
Die erste Abfrage erzeugte eine Tabelle mit den berechneten Prozessfähigkeitswerten (Cp, Cpk, Pp, Ppk) für die Viskositätsdaten unter Angabe der Spezifikationsgrenzen (USL = 4 und LSL = 2). Diese Werte wurden aus den bereitgestellten Datensätzen innerhalb der neuen Grenzen automatisiert abgeleitet. Die Abfrage wurde erweitert, um diese Daten innerhalb der neu definierten Grenzen zu analysieren und herauszufinden, welcher Lieferant (A, B oder C) aus statistischer Sicht den besten Prozess hatte. Auf Grundlage der höheren Cp und Cpk-Werte sowie der Pp- und Ppk-Werte zeigt die Abfrage, dass Lieferant A die beste Gesamtprozessfähigkeit aufwies. Die Untersuchung zeigte deshalb, dass Probe A das beste Kurz- und Langzeitpotenzial aufwies und als Material für die Polymerblends des Verarbeiters ausgewählt werden sollte.
Das Szenario zeigt, dass der digitale Assistent anhand diverser gewünschte Labordaten die Qualitätsmetriken für alle Lieferanten jederzeit und mühelos berechnen kann. Dies stellt sicher, dass Materialien den erforderlichen Standards entsprechen und ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Fehlern, was die Produktqualität und Lieferantenbewertung verbessert. Durch kontinuierliche Überwachung können Qualitätsschwankungen sofort erkannt und der Produktionsprozess optimiert werden, was zu einer verlässlichen Lieferkette und langfristigen Kosteneinsparungen führt. Dies gewährleistet konsistente Produktqualität und erhöht die Kundenzufriedenheit. KI kann so dazu beitragen, dass sowohl das Labor als auch das Unternehmen insgesamt effektiver arbeiten, hochwertigere Produkte produzieren und datengestützte Entscheidungen auf Laborebene und darüber hinaus treffen.
Zusammenfassung
Die Fallstudie zeigt, dass eine vollständig integrierte, KI-gestützte Datenmanagementlösung Zeit und Ressourcen spart und die Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen maximieren kann. Die Verknüpfung mit allen Geräten ermöglicht eine Nutzung der Labordaten. In Kombination mit dem KI-gestützten digitalen Assistent ist eine Exploration dieser Daten mithilfe von einfachen Eingabeaufforderungen möglich. So werden Trends in den Daten aufgezeigt und visualisiert, die sonst oft im Verborgenen bleiben. Vor allem aber bietet der digitale Laborassistent Polymerherstellern und -verarbeitern die Möglichkeit, fundiertere und datengetriebene Entscheidungen zu treffen – sei es darüber, von welchen Lieferanten sie ihre Rohmaterialien beziehen oder wie eine gleichbleibend hohe Qualität zu gewährleisten. So werden letztlich aus den Labordaten bessere Produkte.
Um die vollständige Fallstudie zu lesen, laden Sie bitte den Download unten herunter, der alle 4 Szenarien abdeckt.
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