Foutenanalyse snel en goedkoop

Grote hoeveelheden gegevens op kleinste effecten onderzoeken: Met behulp van het door Bosch ontwikkelde data mining-tool kunnen feature-extracties van machinegegevens worden gevisualiseerd. (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)

Nieuwe Pharma Service: Data Mining: Het doel van data mining is om bestaande machinegegevens efficiënter te analyseren in de zin van Industrie 4.0, om oorzaken (Root Causes) te identificeren en te elimineren. (Afbeelding: 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)

- Herkennen van verborgen verbanden en het oplossen van oorzaken van fouten
- Industrie 4.0 in de praktijk: diepgaande data-analyse mogelijk maakt efficiënte productieprocessen
- Bosch Packaging Technology bundelt kennis met Bosch Center for Artificial Intelligence and Corporate Research

Bosch Packaging Technology presenteert op de Achema haar nieuwe Data Mining-dienst, die sinds kort wordt aangeboden binnen de Pharma Service voor vaste toedieningsvormen. Hiervoor komen de expertise van de Bosch-dochter Hüttlin samen. Het doel is om, in het kader van Industrie 4.0, bestaande machinegegevens effectiever te analyseren om oorzaken van afwijkingen (Root Causes) te identificeren en te elimineren. "Tot nu toe werden ongeveer 50 procent van de afwijkingen ingeschat als 'menselijk falen'," zegt Dr. Marc Michaelis, expert voor continue productie en procesverificatie bij Hüttlin. "Wij gaan er echter vanuit dat dit hooguit tien procent echt zo is. De rest wordt vaak verkeerd geïnterpreteerd vanwege onvoldoende informatie. Vaak liggen er voldoende gegevens voorhanden om de oorzaken dieper te onderzoeken. Het ontbreekt echter aan knowhow en tijd om de gegevens correct uit te lezen." Eerste projecten hebben aangetoond dat dankzij Data Mining nieuwe patronen en oorzaken van fouten in het productieproces kunnen worden herkend en opgelost, om zo op lange termijn een stabiele productkwaliteit te realiseren.

Machinegegevens correct interpreteren

Met de Data Mining-tool van Bosch kunnen grote hoeveelheden data worden onderzocht op kleinste effecten, met toepassing van statistische methoden. In principe volstaat het om gegevens van twee productiebatches te hebben om eerste conclusies te trekken. Hoe meer gegevens over een langere periode beschikbaar zijn voor evaluatie, des te meer details kunnen worden vastgesteld. Hiervoor zijn slechts machine sensoren nodig, die bij bijna alle historische machines al gegevens verzamelen, en het juiste gereedschap om de gegevens aan het licht te brengen.

„Om de bestaande gegevens effectiever te benutten, is geen grote investering nodig. De sleutel tot succes ligt in het verbinden van kennis uit verschillende disciplines,” aldus Michaelis. „Bij Bosch beschikken we niet alleen over de benodigde technische knowhow, maar ook over uitgebreide proceskennis in de productie van onze klanten. Om oorzaken van afwijkingen in het proces te achterhalen die niet meteen duidelijk zijn, hebben we samengewerkt met statistiekexperts van ons Bosch Center for Artificial Intelligence and Corporate Research in Duitsland en de VS. Samen halen we de schat aan data naar boven.”

Het potentieel van deze aanpak is al succesvol aangetoond bij verschillende klantprojecten. Bij een klant die plotseling een batch had met een 'out of specification' (OOS), hebben de Bosch-experts systematisch de oorzaak achterhaald. De verzamelde gegevens wezen uit dat een bepaald ventiel verantwoordelijk was voor de afwijking. In eerste instantie werd het ventiel uitgesloten omdat het op het gebied van productkwaliteit als niet-kritisch werd beschouwd. Dankzij data-analyses konden diepere verbanden worden vastgesteld en een tot dan toe niet-herkende samenhang worden ontdekt. „Uiteindelijk ontdekten we dat het ventiel ons een indirecte aanwijzing gaf voor een onjuiste gasstroom in het systeem, die niet zichtbaar was. Door het systeem opnieuw te kalibreren, kon het probleem eenvoudig worden opgelost,” legt Michaelis uit.

Constante hoge kwaliteit bereiken

Juist in de farmaceutische industrie is een constante hoge productkwaliteit een doorslaggevende factor, omdat autoriteiten zoals de FDA en EMA strenge richtlijnen voorschrijven met betrekking tot procesbegrip, -monitoring en -validatie. „Om een succesvolle oorzaakanalyse en procesverbeteringen door te voeren of een controlestrategie te ontwikkelen binnen de continue procesverificatie, bieden wij onze klanten onze nieuwe Data Mining-dienst aan,” aldus Michaelis. „We kijken uit naar verdere projecten om samen met onze klanten de weg naar Industrie 4.0 te bewandelen.”