Ein globaler Industrie- und Automobiltechnologieanbieter verfügte trotz großer Mengen an Produktionsdaten nur über eingeschränkte Transparenz hinsichtlich der Ursachen von Lackierfehlern. Dies führte zu einer verspäteten Fehlererkennung, erhöhtem Nacharbeitsaufwand und einer geringeren operativen Effizienz.

Gemeinsam entwickelten und implementierten wir eine produktionsreife Quality-Analytics-Lösung, um Fehlermuster zu erkennen und Ursachen mithilfe von Anlagen- und Prozessdaten zu identifizieren. Das Ergebnis ist eine Reduzierung von Nacharbeit und Ausschuss um 20–40 % sowie optimierte Prozesse, die die Konsistenz über verschiedene Produktionslinien hinweg verbessern und dadurch zu einer höheren Gesamtanlageneffektivität (OEE) beitragen.

Die Lösung erzielte einen messbaren geschäftlichen Mehrwert, darunter eine Reduzierung von Nacharbeit und Ausschuss um 20–40 %, was zu einer höheren First-Pass-Yield, verbessertem Durchsatz und geringeren Betriebskosten beitrug. Die Gesamtanlageneffektivität (OEE) wurde durch reduzierte qualitätsbedingte Stillstandszeiten, schnellere Problemlösungen (geringere MTTR) und stabilere Prozessparameter gesteigert.

Die Lösung wurde als produktionsreifes System in Lackiererei-Prozessen der Automobilindustrie implementiert und nutzt Anlagen-, Prozess- und Qualitätsdaten, um Fehlermuster zuverlässig zu erkennen und Qualitätsverbesserungen über verschiedene Produktionsumgebungen hinweg zu validieren.

Lackierereien in der Automobilindustrie erzeugen enorme Mengen an Produktions- und Prozessdaten. Dennoch fehlt Herstellern häufig die notwendige Transparenz darüber, warum Qualitätsmängel entstehen – selbst wenn Maschinen korrekt konfiguriert sind und scheinbar fehlerfrei arbeiten. Qualitätsprobleme werden zudem oft uneinheitlich dokumentiert, wodurch es für Qualitäts- und Produktionsteams schwierig ist, Fehler bis zu ihren eigentlichen Ursachen zurückzuverfolgen.

Dadurch werden Probleme im Lackierprozess häufig zu spät erkannt, was zu erhöhtem Ausschuss, kostenintensiver Nacharbeit und einer geringeren Produktionseffizienz innerhalb der Lackiererei führt.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert fundierte Expertise in datengetriebenen Lösungen und industriellen Prozessen. Accesa erwies sich daher als geeigneter Partner für die Konzeption und Implementierung fortschrittlicher Quality-Analytics-Funktionen, die speziell auf komplexe Fertigungsumgebungen zugeschnitten sind.

Die Lösung bietet eine KI-gestützte Quality-Analytics-Plattform, die speziell für Lackierereien in der Automobilindustrie entwickelt wurde. Sie kombiniert fortschrittliche Analytics, Machine Learning und große Mengen an Produktionsdaten, um Anlagen-, Prozess- und Qualitätsinformationen zu analysieren sowie Fehlermuster und deren Ursachen zu identifizieren.

Durch die Korrelation von Qualitätsabweichungen mit Produktions- und Prozessparametern ermöglicht die Plattform die frühzeitige Erkennung von Fehlern im Lackierprozess und schafft gleichzeitig eine strukturierte und verlässliche Qualitätsdatenbasis für Analysen. Die Integration in die bestehenden Systeme und das Lösungsportfolio des Kunden unterstützt eine skalierbare Einführung über mehrere Werke und Kundenumgebungen hinweg und ermöglicht eine datengetriebene Optimierung von Qualität und Performance in Lackierereien.

Das Projekt ermöglichte es Automobilherstellern, Qualitätsmanagement und operative Effizienz in ihren Lackiererei-Prozessen deutlich zu verbessern. Durch die frühzeitige Erkennung von Fehlern sowie die transparente Sicht auf Fehlermuster und Ursachen konnte die Lösung Nacharbeit und Ausschuss um 20–40 % reduzieren und dadurch Produktionsverluste sowie damit verbundene Kosten senken.

Gleichzeitig verbesserte die Plattform die Gesamtanlageneffektivität (OEE), indem qualitätsbedingte Stillstände reduziert und schnellere, datenbasierte Prozessoptimierungen ermöglicht wurden. Dadurch erreichten Hersteller eine konsistentere Produktqualität, höhere Produktionseffizienz und fundiertere Entscheidungsprozesse innerhalb ihrer Lackiererei-Operationen.

Der Ansatz lässt sich auf weitere Lackierereien in der Automobilindustrie mit vergleichbaren Produktionsumgebungen übertragen, da er auf standardisierten Anlagen-, Prozess- und Qualitätsdaten basiert, die typischerweise in Fertigungsprozessen verfügbar sind. Für eine erfolgreiche Replikation sind zuverlässige und integrierte Datenquellen sowie eine Abstimmung mit bestehenden Systemen und Prozessen erforderlich, um eine effektive Implementierung und Skalierung sicherzustellen.

Die Lösung befindet sich bereits in einem produktionsreifen Stadium, ist in das Portfolio des Kunden integriert und wurde in mehreren Umgebungen ausgerollt. Die nächsten Schritte konzentrieren sich auf weitere Skalierung, kontinuierliche Optimierung sowie die Ausweitung auf zusätzliche Werke und Anwendungsfälle.

Unsere Zusammenarbeit markiert den Wandel von einem reaktiven Qualitätsmanagement hin zu einem proaktiven, datengetriebenen Ansatz in Lackiererei-Prozessen. Durch die frühzeitige Erkennung von Fehlern, verbesserte Transparenz und die Unterstützung kontinuierlicher Prozessoptimierung ermöglicht die Lösung effizientere, konsistentere und kosteneffektivere Produktionsabläufe. Gleichzeitig stärkt sie den Ansatz einer „Quality Intelligence“-Strategie und trägt zur Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) bei.

Wenn Sie die Qualitätsleistung in Ihrer eigenen Produktionsumgebung verbessern möchten, sprechen Sie mit uns über Ihren konkreten Anwendungsfall oder entdecken Sie, wie sich dieser Ansatz auf Ihre Produktionslinie übertragen lässt.