Unterscheidung von P- und Q-Fehlern in der Metallteile-fertigung
Mit visionKit Fehlerursachen sicher erkennen und hohe Fehlerraten bei Produktwechseln und Produkteinführungen vermeiden.
Ausgangssituation: Hoher Ausschuss ohne klare Ursache
Ein Hersteller von Metallteilen stand vor einem kritischen Problem: Bei Produktwechseln und der Einführung neuer Produkte stieg der Ausschuss deutlich an – ohne dass klar erkennbar war, ob die Ursache in der Produktion (P-Fehler) oder in der Prüfung (Q-Fehler) lag.
Herausforderungen in Anlaufphasen und Produktwechseln:
Die zentrale Frage lautete: Sind unsere Probleme tatsächlich Prozessfehler oder werden die Bauteile im Prüfverfahren fehlerhaft klassifiziert?
Ziel: Klare Trennung von P- und Q-Fehlern
Der Hersteller verfolgte das Ziel, die Ursachen für Ausschuss und Prüfabweichungen transparent zu machen und P- von Q-Fehlern entlang der gesamten Prozesskette klar zu trennen. Auf dieser Basis sollten unnötiger Ausschuss und falsch gesperrte Teile deutlich reduziert, Produktionsstopps spürbar verringert und die Prüfstrategien insbesondere in der Anlaufphase neuer Produkte optimiert werden. Gleichzeitig sollte eine revisionssichere, durchgängige Dokumentation geschaffen werden, die sowohl interne Ursachenanalysen als auch Audits zuverlässig unterstützt.
Lösung: Zentrale Plattform für Bild- und Fehleranalyse mit visionKit
Mit visionKit wurde eine einheitliche, zentrale Datenbasis geschaffen, die Produktions- und Prüfdaten zusammenführt und Fehlerbilder systematisch auswertbar macht.
Kernelemente der Lösung:
Ergebnisse: Weniger Ausschuss, weniger Stillstand, bessere Entscheidungen
Schon nach wenigen Monaten Einsatz zeigten sich messbare Verbesserungen:
| KENNZAHL | VORHER | NACHHER |
|---|---|---|
| Ausschussquote im Anlauf | 11-15 % | 3-5 % |
| Falsch klassifizierte NIO-Teile (Q-Fehler) | 30% | <5 % |
| Unnötige Produktionsstopps / Monat | 6 | 2 |
| Ø Dauer Ursachenanalyse pro Fall | 1 h | 10 min |
Kundennutzen im Überblick
Ergebnisse auf einen Blick
