Fehleranalyse schnell und günstig

Große Datenmengen auf kleinste Effekte untersuchen: Mithilfe des von Bosch entwickelten Data Mining-Tools lassen sich Feature-Extraktionen von Maschinendaten visualisieren. (Foto: Bosch) / Examine large amounts of data for the smallest effects: Using the data mining tool developed by Bosch, feature extractions of machine data can be visualized. (Picture: Bosch)

Neuer Pharma Service: Data Mining: Ziel von Data Mining ist es, im Sinne von Industrie 4.0 bereits vorhandene Maschinendaten effektiver auszuwerten, um Fehlerursachen (Root Causes) zu identifizieren und zu beseitigen. (Bild: Bosch) / New Pharma Service: Data Mining: The aim of data mining is to more effectively evaluate existing machine data in the sense of Industry 4.0 in order to identify and eliminate root causes. (Picture: Bosch)

- Versteckte Zusammenhänge erkennen und Fehlerursachen beheben
- Industrie 4.0 in der Praxis: tiefgreifende Datenanalysen ermöglichen effiziente Produktionsprozesse
- Bosch Packaging Technology bündelt Wissen mit Bosch Center for Artificial Intelligence and Corporate Research

Bosch Packaging Technology stellt auf der Achema seine neue Data Mining Dienstleistung vor, die seit kurzem im Rahmen des Pharma Service für feste Darreichungsformen angeboten wird. Hierfür laufen bei der Bosch-Tochter Hüttlin die Fäden zusammen. Ziel ist es, im Sinne von Industrie 4.0 bereits vorhandene Maschinendaten effektiver auszuwerten, um Fehlerursachen (Root Causes) zu identifizieren und zu beseitigen. „Bislang wurden etwa 50 Prozent der Abweichungen als ‚menschliches Versagen‘ eingestuft“, so Dr. Marc Michaelis, Experte für kontinuierliche Fertigung und Prozessverifizierung bei Hüttlin. „Wir gehen aber davon aus, dass dies bei höchstens zehn Prozent wirklich zutrifft. Der Rest wird oftmals aufgrund zu geringer Informationen fehlinterpretiert. Dabei liegen in der Regel genügend Daten vor, um den Ursachen tiefer auf den Grund zu gehen. Es fehlt jedoch an Know-how und Zeit, die Daten richtig auszulesen.“ Erste Projekte haben gezeigt, dass sich dank Data Mining neue Muster und Fehlerquellen im Produktionsablauf erkennen und beheben lassen, um langfristig eine stabile Produktqualität zu erzielen.

Maschinendaten richtig interpretieren

Mit dem Data Mining-Tool von Bosch lassen sich unter Anwendung statistischer Methoden große Datenmengen auf kleinste Effekte untersuchen. Grundsätzlich reichen bereits Daten aus zwei Produktionschargen, um erste Rückschlüsse zu ziehen. Je mehr Daten über einen längeren Zeitraum für die Evaluation zur Verfügung stehen, desto mehr Details lassen sich ermitteln. Dazu benötigt es lediglich Maschinensensoren, die bei fast allen historischen Maschinen bereits Daten erfassen, und das passende Werkzeug, um die Daten ans Licht zu holen.

„Um die vorhandenen Daten effektiver zu nutzen, bedarf es keiner großen Investitionen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Verknüpfung des Wissens unterschiedlicher Disziplinen“, so Michaelis. „Wir verfügen bei Bosch nicht nur über das nötige technische Know-how, sondern auch über umfangreiche Prozessexpertise in der Produktherstellung unserer Kunden. Um Ursachen für Abweichungen im Prozess zu eruieren, die nicht auf den ersten Blick offensichtlich sind, haben wir uns mit den Statistik-Experten aus unserem Bosch Center for Artificial Intelligence and Corporate Research in Deutschland und den USA zusammengetan. Gemeinsam heben wir den Datenschatz.“

Das Potenzial dieses Ansatzes konnte bereits bei verschiedenen Kundenprojekten erfolgreich demonstriert werden. Bei einem Kunden, der plötzlich ein „out of specification“ (OOS) Batch hatte, gingen die Bosch-Experten der Ursache systematisch auf den Grund. Die erfassten Daten ergaben, dass ein bestimmtes Ventil für die Abweichung verantwortlich war. Im Vorfeld wurde das Ventil jedoch ausgeschlossen, da es in Bezug auf die Produktqualität als unkritisch eingestuft wurde. Dank der Datenanalysen ließen sich tiefere Zusammenhänge ermitteln und eine bislang nicht bedachte Verkettung erkennen. „Schließlich fanden wir heraus, dass das Ventil uns einen indirekten Hinweis auf einen falschen Gasstrom im System lieferte, der nicht offensichtlich zu sehen war. Durch eine Rekalibrierung des Systems ließ sich das Problem leicht lösen“, erläutert Michaelis.

Konstant hohe Qualität erzielen

Gerade in der Pharmaindustrie ist eine konstant hohe Produktqualität ein entscheidender Faktor, da Behörden wie die FDA und EMA strenge Richtlinien in Bezug auf Prozessverständnis, -überwachung sowie -validierung vorgeben. „Um eine erfolgreiche Fehlerursachenanalyse und Prozessverbesserungen vorzunehmen oder eine Kontrollstrategie im Rahmen der kontinuierlichen Prozessverifizierung zu entwickeln, stellen wir Kunden unseren neuen Data Mining-Service zur Verfügung“, so Michaelis. „Wir freuen uns über weitere Projekte, um gemeinsam mit unseren Kunden den Industrie 4.0 Weg zu gehen.“