„Auch ich als Quereinsteiger wurde schnell in mein Projektteam integriert und kann mit meinem persönlichen Blickwinkel einen bedeutenden Beitrag leisten. In der Vielfalt der Expertisen, die jeder einzelne Kollege mitbringt, liegt für mich der Schlüssel zum Erfolg der HMS.“

Pascal Geschwill, Software-Ingenieur

Kunden

Qualitätsverbesserung im Produktionsprozess mittels Sensordaten

Die Ausgangslage

Was bedingt Qualitätsunterschiede in der Produktion von technischen Massenartikeln wie Batterien oder Glühbirnen? Wie lässt sich entlang einer Produktionskette Ausschuss zuverlässig und vor allem rechtzeitig erkennen?

Zur Beantwortung dieser qualitätsrelevanten Fragestellungen lassen sich im "Internet-of-things" Sensordaten nutzen, die - an geeigneter Stelle erhoben - wertvolle Einsichten in Produktionsprozesse geben können.

Der HMS-Beitrag

HMS wurde beauftragt, weil unsere Experten nicht nur die analytischen Verfahren aus dem Stegreif beherrschen, sondern gleichzeitig auch die große Herausforderung "Datenmanagement" meistern konnten. Denn gerade die komplexe Verzahnung von Sensordaten mit manuell erhobenen Informationen bildete eine mächtige Grundlage für aussagekräftige Analysen.

Durch die Anwendung von geeigneten analytischen Methoden (z.B. boosted decision tree, partial dependence plots) konnten Modelle entwickelt werden, die ursächliche Abhängigkeiten von Qualitätsschwankungen in den Daten aufgedeckt haben. Durch die Identifikation dieser Variablen konnten qualitätssteigernde Handlungspotenziale identifiziert werden, die neue Ansätze zur Optimierung des Produktionsprozesses bieten.