Fehler früh erkennen

Konstruktionsdaten auf Qualität prüfen
Je früher Fehler entdeckt werden, desto besser für alle nachgelagerten Prozesse. Mit Software lassen sich bereits Konstruktionsdaten auf Qualität prüfen, was die Fehlerbehebung von der physischen auf die digitale Ebene verlagert.
Bild 3 | Mit der Docufy-Lösung hat Spühl die eigene Datenqualität verbessert.
Bild 3 | Mit der Docufy-Lösung hat Spühl die eigene Datenqualität verbessert. Bild: Spühl GmbH

Software kann dabei helfen, Fehler und Optimierungspotenziale schon früh zu erkennen. So auch bei der Firma Spühl aus dem schweizerischen Wittenbach. Das Unternehmen produziert Maschinen zur Herstellung von Federkernen. Mit Hilfe der Docufy-Lösungen Quality Manager (DQM) und CAx Analytics (DCA) gelang es, die Qualität der Konstruktionsdaten zu verbessern und durch Big-Data-Analysen Prozesse zu optimieren. „Notwendig geworden war der Einsatz einer Datenqualitäts- und Analyse-Software, weil durch die Einführung von Siemens NX als neues CAD-System unsere Daten nach der Migration in keiner guten Qualität verfügbar waren. Für eine durchgängige Systemlandschaft ist dies sehr problematisch. Softwareabstürze, Nichteinhaltung von Richtlinien und Daten-Wildwuchs waren die Folge“, so Marko Djordjevic, PLM/CAx Systems Analyst bei Spühl. Beide Lösungen sind in die Siemens-Software eingebettet.

Bild: Spühl GmbH

Einführung 2017

Im November 2017 begann Spühl mit der Analyse des Datenbestandes. Dazu wertet DCA Konstruktionsdaten (2D- und 3D-Modelle, Zeichnungen, Baugruppen) aus Siemens NX aus, bereitet diese auf und soll so Verbesserungs- und Einsparpotenziale sichtbar machen. Rund 30 Personen arbeiten in der Spühl-Konstruktionsabteilung mit der Software, dazu sechs CAM-Programmierer und zwei Angestellte aus der Fertigungstechnik. Djordjevic sagt: „Das Tolle an dem Analysetool ist, dass 90 Prozent der Checks, die wir benötigen, bereits standardmäßig zur Verfügung stehen. Wir haben lediglich noch zwei bis drei für uns wichtige Checks dazu programmiert, ansonsten passt alles. Das hat uns den Start und die Arbeit mit dem System ungemein erleichtert. Das Tool ist einfach zu bedienen, und auch ohne Programmierkenntnisse zu konfigurieren.“ Bei Spühl werden die Konstruktionsdaten auch für die CAM (Computer aided manufacturing), die Montage oder auch die 3D-Modelle genutzt.

Weniger Störungen

Ohne eine bereichsübergreifende Datenqualität kam es bei gleichzeitig hohem Automatisierungsgrad immer wieder zu Fehlermeldungen oder schlechten Ergebnissen. Djordjevic erläutert: „Wir haben mit dem Einsatz des DCA einen höheren Standardisierungsgrad erreicht, müssen mit weniger Störungen leben und können stressfrei unsere Termine einhalten. Wenn früher bei der Montage einer Maschine ein Fehler auffiel, musste alles stillstehen und die Konstruktion den Fehler erst wieder bereinigen. Dann wurde weiter gearbeitet bis zur nächsten Baustelle. So wiederholte sich das Spiel.“

Kosten und Zeit gespart

Eine ROI-Berechnung ergab, dass bei Spühl etwa 680 Aufträge jährlich programmiert werden. Davon sind circa zehn Prozent fehlerhaft. Pro Fehler werden im Schnitt vier Stunden zur Korrektur aufgewendet, wobei zusätzlich externe Daten umprogrammiert werden müssen. Auch bei den Kleinteilen sind rund 10 Prozent der 150 Datensätze fehlerhaft. Pro Datensatz berechnet Djordjevic eine Stunde Korrekturzeit. Motoren und Getriebe, von denen Spühl rund 20 pro Jahr erhält, werden mit einem Aufwand von fünf Stunden bearbeitet. DQM prüft bei der Erfassung eines neuen Auftrags auch, ob die benötigten Werkzeuge vorhanden sind, und zeigt Änderungen an Kundenaufträgen frühzeitig auf. Dadurch spart Spühl Werkzeugbestellungen in Höhe von etwa 20.000€ pro Jahr ein. Der einsparbare Materialaufwand durch fehlerhafte Auftragsdaten bzw. Fehlteile liegt bei ca. 9.500€ jährlich. Abgesehen von Kostenersparnissen steht auch die Qualität der Maschinen und die Einhaltung der Konstruktions- und Fertigungsrichtlinien im Fokus. Bevor eine Maschine bei Spühl in Serie geht, wird geprüft, ob das Regelwerk beachtet wurde.

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