Qualifizierung digitaler Messprozesse

Lehmann, Nico; Schmitt, Robert H.; Prefi, Thomas

doi:10.18154/RWTH-2021-08368

Qualifizierung digitaler Messprozesse = Qualification of digital measurement processes

Lehmann, Nico

2021

VerantwortlichkeitsangabeNico Lehmann

ImpressumAachen : Apprimus Verlag 2021

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen, Diagramme

ISBN978-3-86359-989-8

ReiheErgebnisse aus der Produktionstechnik ; 20/2021

Dissertation, RWTH Aachen University, 2021

Auch veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University - Weitere Reihe: Fertigungsmesstechnik & Qualitätsmanagement. - Weitere Reihe: Edition Wissenschaft Apprimus

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Schmitt, Robert H. (Thesis advisor)^RWTH* ; Prefi, Thomas (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2021-05-11

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2021-08368
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/825589/files/825589.pdf

Einrichtungen

Projekte

Fertigungstechnologieentwicklungen für zukünftige und wettbewerbsfähige Gasturbinen - Siemens Manufacturing Center of Excellence (MCoE) (BMWi-03ET7085)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Eignung (frei) ; Eignungsnachweis (frei) ; Eignungsprüfung (frei) ; Fertigungsmesstechnik (frei) ; Messprozess (frei) ; Messsystem (frei) ; Messtechnik (frei) ; Messunsicherheit (frei) ; Messunsicherheitsbestimmung (frei) ; Modellbildung (frei) ; Prüfprozesse (frei) ; Qualifizierung (frei) ; Qualitätsmanagement (frei) ; Unsicherheitsmanagement (frei) ; Vorgehensweise (frei) ; digital (frei) ; inspection process (frei) ; measurement process (frei) ; measurement system (frei) ; measurement uncertainty (frei) ; metrology (frei) ; model (frei) ; model design (frei) ; prodcustion metrology (frei) ; proof of suitability (frei) ; qualification (frei) ; quality management (frei) ; uncertainty management (frei) ; uncertainty of measurement (frei) ; verification (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Die Produktion von Morgen ist geprägt durch individuelle Kundenwünsche, kleiner werdenden Losgrößen und schwankender Nachfrage. Die Verfügbarkeit und die Nutzung produktionsrelevanter Daten ermöglicht es die Produktion flexibler zu gestalten und heutige Produktionsbeschränkungen aufzuheben. Unternehmen setzten daher zunehmend digitale Messprozesse ein, um die Transparenz ihrer Produktion zu erhöhen und basierend auf den vorhandenen Daten produktionsrelevante Entscheidungen zu treffen. Da jedoch die Einführung neuer Messprozesse mit einer Qualifizierung derselben verbunden ist, steht die Industrie aufgrund der Komplexität digitaler Messprozesse vor einer Herausforderung. Die Qualifizierung beinhaltet unter anderem den Nachweis über die Eignung eines Messprozesses für eine definierte Messaufgabe. Für digitale Messprozesse muss im Rahmen der Eignungsuntersuchung zumeist die Messunsicherheit bestimmt werden, indem zunächst ein Modell der Messung aufgestellt wird und anschließend die Unsicherheiten quantifiziert werden. Die bestehenden Verfahren für eine Bestimmung der Messunsicherheit sind für die digitalen Messprozesse aus diversen Gründen mehrheitlich nicht anwendbar. Der Autor untersucht aktuelle Herausforderungen bei der Qualifizierung von digitalen Messprozessen im industrienahen Umfeld und entwickelt darauf aufbauend eine strukturierte Vorgehensweise, welche die identifizierten Herausforderungen löst. Gekennzeichnet ist die entwickelte Vorgehensweise durch vier Phasen und zugehörige Quality Gates. Dieser Aufbau erlaubt eine ressourceneffiziente sowie agile Anwendung der Vorgehensweise im industrienahen Umfeld. Im Rahmen der Vorgehensweise wird eine Methode zur Analyse von Messketten beschrieben. Sie unterstützt die Identifizierung unabhängiger Unsicherheitskomponenten eines Messprozesses und ermöglicht infolgedessen eine experimentelle Untersuchung zur Messunsicherheit durch eine praktikable Aufstellung des Modells der Messung. Ein Vorgehen zur experimentellen Bestimmung der Messunsicherheit wird detailliert in den vier Phasen der Vorgehensweise beschrieben, wobei auch die Unsicherheitskomponenten für eine Quantifizierung der Unsicherheiten spezifisch benannt werden. Der Zusammenhang zwischen der Messunsicherheit und der Eignung des Messprozesses für die Messaufgabe wird in jeder Phase untersucht. Für eine fortdauernde Eignung liefert die letzte Phase entsprechende Maßnahmen zur Überwachung der Messunsicherheit und zur Absicherung der Eignung. Anknüpfend an die Entwicklung der Vorgehensweise wird in dieser Arbeit die Validierung der Vorgehensweise durch eine mehrfache Anwendung an Fallbeispielen aus der Industrie untersucht. Durch eine erfolgreiche Qualifizierung von drei verschiedenen digitalen Messprozessen konnte die Nutzung und Wirksamkeit der Vorgehensweise im industrienahen Umfeld nachgewiesen werden.

Individual customer requirements, shrinking lot sizes and strongly fluctuating demands characterize the production of tomorrow. Therefore, the availability and utilization of production-relevant data enable industries to remove limitations on the production chain and increase their flexibility. Organizations introduce digital measurement processes in order to increase the transparency of their production, enabling themselves to make production relevant decisions based on the available data. Since the introduction of new measurement processes is affiliated with a qualification thereof, the industry faces challenges due to the complexity of the digital measurement processes. The capability verification of the measurement process regarding the defined measurement task is one of the qualification steps. In order to investigate the capability, the measurement uncertainty has to be determined in most cases. For this purpose, a measurement model needs to be set up and uncertainties should be quantified thereafter. At the current state for diverse reasons, the determination of the measurement uncertainty is not applicable for the majority of digital measurement processes. The author investigates current challenges for the qualification of digital measurement processes for an industry-oriented environment and develops a structured procedure to tackle identified challenges. The agile design of the procedure complies the current challenge of resource efficient application by introducing phases and quality gates into the procedure. The model of the measurement will be derived from uncorrelated uncertainty components, which are identified based on a measurement process chain analysis. Furthermore, the procedure outlines uncertainty components and describes an experimental approach, which is divided into four phases to quantify the components. The relation of the measurement uncertainty and the capability of the measurement process will be evaluated in each phase. For assuring a continuous capability of the measurement process, the last phase states appropriate measures to monitor the measurement uncertainty. In the end the procedure is validated by applying it to industry originated use cases. The successful qualification of three digital measurement processes in industrial environment highlights the effectiveness of the developed procedure.

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