DGaQs: Aktuelles

Von der Anforderungsspezifikation zur technischen Spezifikation (Design) eines Produktes und vom Produktdesign zur Spezifikation der Teilprozesse der Fertigung

Achtung – neue Uhrzeit: Online-Diskussion am Donnerstag, 04. Mai 2023, von 15:15 bis 16.45 Uhr

Ziel: Wissen und Vorgehensweisen (Leitfaden) entwickeln, um das Richtige richtig zu messen.

Unabhängig von der Neuartigkeit von Produkten und Einsatzbereichen muss ein wirtschaftlicher Weg gefunden werden, wie aus einer Anforderungsspezifikation eine technische Spezifikation (Design) für ein Produkt wird und aus einem Produktdesign eine Spezifikation für die Teilprozesse der Fertigung. Last but not least muss in Anbetracht der Vielzahl von Designentscheidungen eine effiziente Testmöglichkeit entwickelt werden, mit der die geforderten Produkteigenschaften direkt am fertigen Produkt oder indirekt während des Produktionsprozesses nachgewiesen werden. Ziel ist, diesen Komplex von Designaufgaben vom Produkt über die Produktionslinie bis zur EoL-Bewertung mit minimalem Aufwand und maximaler Nachhaltigkeit zu gestalten.

Für neue und bislang unbekannte Produkte müssen Methoden und Vorgehensweise entwickelt und erprobt werden, wie man gerade dafür zu vernünftigen Merkmalen und Grenzwerten kommt. Es gilt vor allem Handreichungen (Leitfaden) zur Vorgehensweise zu formulieren, wie man mit HI statt AI herausfindet:

1. Welches sind die vernünftigen Merkmale?
2. Welche Modellierung ist sinnvoll und notwendig, um das Produkt und den Prozess zu verstehen und damit unnötige Merkmale zu eliminieren und sinnvolle zu extrahieren?
3. Leistet die Modellierung von Signalen und qualitätsrelevanten Merkmalen einen Lösungsansatz?
4. Wie sehen die Signale real aus, die die Wirkung bestimmen und was steckt dahinter?
5. Was ist die physikalische Grundlage und Ursache für die Wirkung?
6. Mit welchen multiplen Klassifikatoren und mit welchen vieldimensionalen Grenzwerten lassen sich relevante Einflüsse der Ursachen abbilden?
7. Welche statistisch ermittelten Sicherheitsgrenzen müssen zusätzlich gelegt werden ohne mögliche Ursachen schon zu kennen?
8. Zur Hilfenahme der FMEA: Was ist zu tun, wenn nicht bekannt ist, was zu messen ist?

Antworten sollen in einem Leitfaden zusammengefasst werden:

Zielsetzung: Gründung einer Arbeitsgruppe

In der Konzept- und Designphase werden die Grundlagen für ein funktionierendes und produzierbares Produkt gelegt. Bereits in dieser Phase müssen die möglichen Wirkungen der physikalischen, elektromagnetischen und funktionalen Eigenschaften betrachtet und bewertet werden.
Die Entwicklungen neuer Produkte im Bereich der E-Mobilität verbunden mit neuen Kleinmotoren (BLDC / EC) bringen neue und heute weitgehend ungeklärte Fragestellungen mit sich, die sich vor allem auf die Ursachen von Geräuschen und Schwingungen beziehen.
BLDC / EC Motoren fordern angefangen von der Konzeptphase über die Design- und Musterbauphase bis hin zur Produktion und EOL-Prüfung neue Vorgehensweise. Insgesamt ist die Komplexität dieser Produkte gegenüber den herkömmlichen DC-Motoren enorm gestiegen. Die bisherigen Modellbetrachtungen und Simulationen reichen nicht mehr aus.
Die Einflüsse und Zusammenhänge u.a. von Materialauswahl, Materialqualität, Herstellungs- und Montageprozesse sind in ihren Wirkungen nicht oder noch nicht hinreichend bekannt. Zudem fehlen Analysemöglichkeiten, da das Herstellen von Musterteilen mit vermuteten Fehlereigenschaften allein aus Kostengründen weitgehend ausscheidet und eine Rückverfolgung von Problemfällen erschwert ist.
Neue Wege müssen beschritten werden. Der Aufbau eines Mustermanagements, eine systematische Betrachtung und Sammlung von Einflussfaktoren, die Entwicklung von Modellen und Simulationen zur Klärung von Wirkungsweisen sind erste Ansätze. Hinzu treten noch Schnittstellenfragen bezüglich der geplanten Anwendungen, des Einbaus, der Ansteuerung und Regelung usw. Damit verbunden sind Klärung der Einflüsse von verketteten und meist hochkomplexen Prozessen.
Geplant ist die Gründung einer Arbeitsgruppe:
Entwicklung eines Leitfadens zu Mustermanagement, Vorgehen und Kommunikation zwischen Konzept, Design, Musterbau und Produktion zum Aufbau von Wissen und Analysemethoden für neue, komplexe Produkte.
Ziele:
• Vorgehen und Kommunikation zwischen Konzept / Design, Musterbau / Produktion
• Einflüsse der Qualitäten von Material, Montage, Einbau, Ansteuerung und Regelung
• Ermitteln der verschiedenen Einflüsse und Parameter, die sich auf Geräusch und Schwingungsverhalten auswirken
• Aufbau einer Wissenssammlung und Fehlermatrix

Einladung zur online Diskussion

Wir laden herzlich ein zur online-Diskussion am

Donnerstag, 04. Mai 2023, von 15:15 bis 16.45 Uhr

Die Teilnahme ist kostenlos.

Bei Interesse bitte anmelden über: [Anmeldung zur Teilnahme an online-Diskussion]

Die Einladung und die Zugangsdaten zur Teams-Sitzung werden ein paar Tage vor der Veranstaltung per E-Mail zugeschickt.

Zusammenfassung der Online-Diskussion

Die Produkte und Prozesse sind so gut, dass wir keine Qualitätsprüfung mehr brauchen?

[Download der Zusammenfassung der Diskussion]

Kurzeinführung

Eingangsstatement

Aktuelle Herausforderung für neue Produkte: Es findet eine Verlagerung der akustischen Qualität in Richtung Design statt. Die EoL-Prüfung wird zunehmend als eine „lästige“ Übung empfunden und aus Blick der Leitungen möglichst vermieden werden. Die Expertise sollte heute vor allem in der Entwicklung und nicht mehr in der Fertigung liegen.

Die Entwicklung “raus aus der Messtechnik, rein ins Design” hat schon in den frühen 2000er-Jahren Fahrt aufgenommen. Das ist nicht ganz neu und hat nicht unbedingt etwas mit neuen Produkten zu tun… auch die Lästigkeit der EoL-Prüfung war schon immer gegeben. Wenn die Expertise im Design liegt, wird trotzdem eine EoL-Prüfung erforderlich sein um a) zufällige Fehler zu identifizieren und b) Designabweichungen durch Herstellprozesse schnell zu erkennen. Da nicht nur das Produkt selbst designt wird, sondern auch die gesamte Prozesskette um das Produkt herum ist die Fehlerwahrscheinlichkeit recht hoch, eine Endkontrolle durchaus berechtigt und aus Gründen der Risikobetrachtungen unumgänglich.

Diskussionsbeiträge

Selbst wenn die systematischen Fehler eliminiert werden können, müssen unsystematische Fehler auch weiterhin erkannt werden. Das Ziel in der Fertigung ist es immer noch möglichst viele Parameter zu erfassen.

Für neue und bislang unbekannte Produkte werden in den Spezifikationen immer noch Grenzwerte gefordert, die wenig begründet und auch nicht hinterfragt sind. Es ist teilweise auch noch nicht spezifiziert, welche Messtechnik einzusetzen ist.

Grundsätzlich wäre es möglich eine Kombination statistischer Tools und Verfahren der KI z.B. zur Festlegung und Optimierung von Grenzen so einzusetzen, dass sie für Kunde und Fertigung akzeptabel wären.

Eine Integration von KI zur Überwachung und Tracking von festgelegten Kennwerten mit Eingriffsgrenzen kann als Hilfestellung für angelerntes Personal möglich werden. Qualitätsbewertungen mittels KI sind derzeit undenkbar. Zudem sind sie in der akustischen Qualitätsprüfung ungleich schwieriger als in der Optik oder bei der Spracherkennung.

Es findet ein Überdenken der klassischen Vorgehensweisen statt. In der Designphase der Prototypen werden bereits umfangreiche Erfahrungen generiert, die dazu führen, dass später in der Produktion das ausreißende Produkt erkannt werden kann. Dazu muss allerdings das Vorgehen bei neuen Produkten definiert werden.

Ein KI-System „Sound“ erfordert für Klassifizierung immer den Experten. Die Festlegung von Grenzwerten ist mit KI-Systemen denkbar. Derzeit bringen KI-Systeme für Maintenance keinen Vorteil. Grund dafür ist das Fehlen von Vertrauen in „KI Black Boxen“.

KI bietet derzeit keine Vorteile gegenüber klassischen Verfahren wie z.B. Rechnen mit niedergradigen Polynomen. Eine wichtige Aufgabe besteht darin, zunächst Eingangsparameter genau zu definieren und dazu Korrelationen zu Ausgangsparametern zu finden.

Problem der KI heute ist die Verlässlichkeit der Ergebnisse. Es geht nicht ohne das Expertenwissen und gerade für die Lern- und Trainingsphase das Urteil und die richtige Entscheidung durch den Experten.

Merkmale und Daten aus der Entwicklung und der Prototypenphase müssen heruntergebrochen und für die EoL-Prüfung vereinfacht werden. Die Erkenntnisse aus der EoL-Prüfung müssen in die Entwicklung zurückgespiegelt werden.

Es hat sich in neueren Versuchen gezeigt, dass über eine Modellierung der Signale während der Prototypenphase Parameter für die EoL-Prüfung gewonnen werden können. Spezifikationen und „Qualitätsdefinitionen“ werden dann über Vereinfachung der Verfahren aus der Designphase in die Fertigung übertragen. Das setzt ein systematisches Vorgehen voraus.

Systemfehler der Produkte sollten bereits in die Designphase einbezogen werden. Problem dabei ist allerdings, dass heute Qualitätskriterien und Entscheidungsregeln gleichzeitig für zu viele unterschiedliche Applikationen und verschiedene Kunden für ein Produkt gefunden werden müssen. Das Ganze auch noch unabhängig von den normalen Fertigungsfehlern, die mit Ausreissertest schon gefunden werden.

Gerade für neue und bislang unbekannte Produkte ist teils nicht klar, wie man die geforderten Eigenschaften vernünftig misst. Dazu fehlen meist grundlegendes Wissen und Erfahrungen. Die geforderten Spezifikationen basieren häufig aus Annahmen und Spekulationen. Es gibt oft noch kein Wissen und keine Erfahrungen, welche Eigenschaften überhaupt sinnvoll gefordert und dann auch noch messtechnisch erfasst werden können. Spezifikationen entstehen heute am „grünen“ Tisch. Generalisierte Merkmale sind den Entwicklern zwar bekannt und darauf basierende Ausreissertest sind möglich. Aber kundenspezifische Prüfungen sind wirtschaftlich nicht sinnvoll und nicht vernünftig machbar.

Beliebige und beliebig viele Daten zu sammeln („Data Mining“) ist natürlich möglich. Damit jedoch ungefiltert und ohne zuverlässige Bewertung / Klassifikation eine KI zu füttern bringt keine verlässlichen Ergebnisse. Auch wenn der Glaube stärker als das Wissen ist, führt es nicht zu Qualität.

Ausblick

Unabhängig von der Neuartigkeit von Produkten und Einsatzbereichen muss ein wirtschaftlicher Weg gefunden werden, wie aus einer Anforderungsspezifikation, eine technische Spezifikation (Design) für ein Produkt wird und aus einem Produktdesign eine Spezifikation für die Teilprozesse der Fertigung. Last but not least muss in Anbetracht der Vielzahl von Designentscheidungen eine effiziente Testmöglichkeit entwickelt werden, mit der die geforderten Produkteigenschaften direkt am fertigen Produkt oder indirekt während des Produktionsprozesses nachgewiesen werden. Ziel ist, diesen Komplex von Designaufgaben vom Produkt über die Produktionslinie bis zur EoL-Bewertung mit minimalem Aufwand und maximaler Nachhaltigkeit zu gestalten.

Für neue und bislang unbekannte Produkte müssen Methoden und Vorgehensweise entwickelt und erprobt werden, wie man gerade dafür zu vernünftigen Merkmalen und Grenzwerten kommt. Es gilt vor allem Handreichungen (Leitfaden) zur Vorgehensweise zu formulieren, wie man mit HI statt AI herausfindet:

1. Welches sind die vernünftigen Merkmale?
2. Welche Modellierung ist sinnvoll und notwendig, um das Produkt und den Prozess zu verstehen und damit unnötige Merkmale zu eliminieren und sinnvolle zu extrahieren?
3. Leistet die Modellierung von Signalen und qualitätsrelevanten Merkmalen einen Lösungsansatz?
4. Wie sehen die Signale real aus, die die Wirkung bestimmen und was steckt dahinter?
5. Was ist die physikalische Grundlage und Ursache für die Wirkung?
6. Mit welchen multiplen Klassifikatoren und mit welchen vieldimensionalen Grenzwerten lassen sich relevante Einflüsse der Ursachen abbilden?
7. Welche statistisch ermittelten Sicherheitsgrenzen müssen zusätzlich gelegt werden ohne mögliche Ursachen schon zu kennen?
8. Zur Hilfenahme der FMEA: Was ist zu tun, wenn nicht bekannt ist, was zu messen ist?

Nächster Schritt

Formulierung eines Vorgehensmodells

Ziel: Wissen und Vorgehensweisen (Leitfaden) entwickeln, um das Richtige richtig zu messen.

DGaQs: Vorgehen bei der Geräuschanalyse

[Youtube-Videos zur Vorgehensweise, Messung, Modellierung und Auswertung]

Anhören, Anschauen und Analyse

Bereits im Vorfeld zum DGaQs-Fachgespräch wurde eine kurze Video-Sequenz aufgenommen, in der eine “Kundin” die Geräusche von Fensterhebern in zwei verschiedenen Fahrzeugen testet. Die aufgezeichneten Geräusche wurden nach dem Fachgespräch verwendet, um die praktische Vorgehensweise vom Versuch, über das Anhören und Beurteilen bis zu Auswertungen im Zeit-, Frequenz- und Modulationsbereich schrittweise zu demonstrieren. In 6 kurzen [Videos] werden Vorgehensweise, Messung, Modellierung und Auswertung anschaulich gemacht.

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DGaQs-Richtlinie:

Eignung vibroakustischer Messmittel und Messprozesse

Die  „DGaQs-Richtlinie zum Nachweis der Eignung vibroakustischer Mess- undMessprozesse“ wurde in den letzten Jahren von einer DGaQS-Fachgruppe erarbeitet.

Wir empfehlen, sie zur Grundlage von Abstimmungen und Vereinbarungen der beteiligten Partner zu machen auch der Vermittlung eines konsolidierten Standpunktes mit dem Ziel, die Regeln in die tägliche Praxis auf der Basis der anerkannten Technik und den vorausgesetzten Anforderungen für die Qualität der Produkte und Prozesse einzubringen und sie zur Grundlage von Abstimmungen und Vereinbarungen der beteiligten Partner zu machen.

Der Link zum [Download] der DGaQs-Richtlinie wird nach einer Anmeldung kostenlos per E-Mail zugestellt.

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Wenn Präsenzveranstaltungen wieder möglich sind …

DGaQs-Workshop

Akustische Qualitätssicherung mit Künstlicher Intelligenz

Methoden der künstlichen Intelligenz haben ihre Berechtigung, sie sollten aber nicht überfordert werden. Für die Zukunft sind sie wegweisend, allerdings für Prüfprozesse nur auf der Basis von Wissen und Erfahrung. Sie haben heute sicher eher einen „beratenden“ und „unterstützenden“ Charakter und nicht die autonome Entscheidungsfähigkeit – oder zumindest nur mit Einschränkungen.

Für KI-Verfahren und KI-Systeme gilt grundsätzlich: die Entscheidungen müssen nachvollziehbar und erklärbar sein. Der Anwender muss also die Zusammenhänge verstanden haben. Wichtig ist, dass man zuerst die Problemstellung herausarbeitet, d.h. dass der Anwender gelernt hat und aufgrund des Lernprozesses einen bestimmten Parameter oder die Parameter einsetzt, weil sie „entscheidend“ sind für das, was er eigentlich beobachtet hat oder beobachten will.

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DGaQs: online-Veranstaltungen

Schulungen und Workshops

Aufbauend auf den Fachgesprächen werden wir  online-Schulungen und Workshops durchführen.

• Fokus Akustik 2022: Workshops zum Einsatz von KI-Methoden in der akustischen Qualitätssicherung
• Lernwerkstatt 2022 – 01: Nachweis der Eignung von akustischen Messsystemen und Messprozessen
• Lernwerkstatt 2022 – 02: Kalibrierung von vibroakustischen Prüfmitteln
• Lernwerkstatt 2022 – 03: Ursache-Wirkungsbeziehungen in der Vibroakustik
• Lernwerkstatt 2022 – 04: Identifizieren und messen ursachenrelevanter Merkmale

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Gerne greifen wir auch weitere Themen auf oder beraten Sie individuell. Teilen Sie es uns formlos oder auch über die Mitteilung mit.

Literatur:

Anwendungsschriften von Brüel&Kjaer

In der Fachliteratur haben sich alte Anwendungsschriften von Brüel&Kjaer gefunden. Alles noch in Papierform.

Und fast alles findet man heute in digitaler Form bei Brüel&Kjaer unter Knowledge. Wenn man sich auf der B&K Seite anmeldet, hat man Zugriff auf:

• Technical Reviews: https://www.bksv.com/en/Knowledge-center/technical-reviews
• Application Notes: https://www.bksv.com/en/Knowledge-center/Application-notes
• Case Srudies: https://www.bksv.com/en/Knowledge-center/Case-studies
• Conference papers: https://www.bksv.com/en/Knowledge-center/Conference-papers
• Primers Handbooks: https://www.bksv.com/en/Knowledge-center/primers-and-handbooks

Zu digitalen B&K-Schriften und Alten in Papierform [hier]

Bei Interesse bitte Titel und Nachricht an: info@sgaqs.de (solange vorhanden)