Seit Jahrzehnten konzentriert sich die Ma\u00dftechnik darauf, Abweichungen bereits vor Produktionsbeginn vorherzusagen. Dank fortschrittlicher Werkzeuge zur Toleranzanalyse sind Ingenieure in der Lage, die Robustheit von Konstruktionen zu bewerten, Toleranzen zu optimieren und Fertigungsrisiken zu minimieren \u2013 und zwar lange bevor das erste Bauteil hergestellt wird. Auch wenn diese Vorhersagem\u00f6glichkeiten nach wie vor unverzichtbar sind, ist eine entscheidende Frage bislang weitgehend unbeantwortet geblieben: <\/p>\n\n
Kein Fertigungsprozess l\u00e4uft unter Nennbedingungen vollkommen reibungslos ab. Schwankungen bei den Lieferanten, Materialabweichungen, Werkzeugverschlei\u00df, Bewegungen der Vorrichtungen, Umgebungsbedingungen und normale Prozessabweichungen beeinflussen kontinuierlich die Montagequalit\u00e4t. Wenn sich diese Abweichungen summieren, geraten Hersteller h\u00e4ufig in einen reaktiven Kreislauf aus Fehlerbehebung, Anpassungen der Vorrichtungen, wiederholten Fertigungsl\u00e4ufen und technischen Untersuchungen. Die Folge sind Produktionsausf\u00e4lle, erh\u00f6hte Kosten und unn\u00f6tige Qualit\u00e4tsrisiken. <\/p>\n\n
Jeder Fertigungsingenieur hat diese Situation schon einmal erlebt.<\/p>\n\n
Eine Baugruppe, die beim Start einwandfrei funktionierte, beginnt allm\u00e4hlich zu driften. Die Spalt- und Passgenauigkeit \u00e4ndern sich. Kritische Funktionsma\u00dfe weichen von den Toleranzen ab. Die Messwerte entsprechen nicht mehr den technischen Vorgaben. <\/p>\n\n
Die herk\u00f6mmliche Vorgehensweise ist bekannt: Messberichte pr\u00fcfen, mehrere Ma\u00dfe unabh\u00e4ngig voneinander analysieren, eine Halterung anpassen, die Baugruppe neu zusammenbauen, erneut messen; und diesen Vorgang wiederholen, bis ein akzeptables Ergebnis vorliegt. Dieser Prozess st\u00fctzt sich stark auf Erfahrung und das Verfahren von Versuch und Irrtum, da die Ma\u00dfe der Baugruppe eng miteinander verkn\u00fcpft sind. Eine kleine Verschiebung an einer Positioniervorrichtung kann zahlreiche Messwerte in der gesamten Baugruppe beeinflussen. Die Verbesserung eines Ma\u00dfes kann unbeabsichtigt zu einer Verschlechterung eines anderen f\u00fchren. <\/p>\n\n
Ohne ein Verst\u00e4ndnis dieser Wechselwirkungen wird die Ermittlung der richtigen Anpassung sowohl zeitaufwendig als auch unsicher.<\/p>\n\n
Herk\u00f6mmliche Software zur Ma\u00dfanalyse bietet Ingenieuren schon seit langem die M\u00f6glichkeit, Fragen zu beantworten. Erf\u00fcllt dieser Entwurf die Anforderungen? Welche Toleranzen tragen am st\u00e4rksten zur Streuung bei? Ist die Baugruppe robust genug f\u00fcr die Produktion? <\/p>\n\n
Dies sind Fragen zur Vorhersage. Sobald die Produktion jedoch beginnt, stehen die Hersteller vor einer ganz anderen Herausforderung: Welche Vorrichtung sollte angepasst werden? Um wie viel sollte sie verschoben werden? Wie viele \u00c4nderungen sind mindestens erforderlich? Und wie wird das Ma\u00dfergebnis aussehen, bevor physische \u00c4nderungen vorgenommen werden? <\/p>\n\n
Dies sind kritische Fragen. Und wir ben\u00f6tigen einen neuen Ansatz, um sie zu beantworten. <\/p>\n\n
Bei der herk\u00f6mmlichen Fehlerbehebung liegt der Schwerpunkt h\u00e4ufig auf der Ermittlung der Ursache von Abweichungen. Nun m\u00fcssen wir uns jedoch auf etwas noch Wertvolleres konzentrieren: die Ermittlung des schnellsten Weges zur\u00fcck zur Nennleistung.<\/strong> <\/p>\n\n Anstatt zu fragen: \u201eWas ist schiefgelaufen?\u201c, m\u00fcssen Hersteller nun in der Lage sein, zu fragen: \u201eWas ist die Mindestma\u00dfnahme, die erforderlich ist, um die Leistung wiederherzustellen?\u201c Diese Unterscheidung reduziert den technischen Aufwand erheblich und verbessert gleichzeitig die Reaktionsf\u00e4higkeit der Produktion. <\/p>\n\n \u201eDrive to Nominal\u201c ist eine intelligente Optimierungsfunktion innerhalb von 3DCS, die tats\u00e4chliche Produktionsmessdaten in Verbindung mit vorhandenen Modellen zur Ma\u00dfabweichung nutzt, um die optimalen Einstellungen f\u00fcr Spannvorrichtungen und Positionierer zu berechnen, die erforderlich sind, um eine Baugruppe wieder in ihren Sollzustand zu versetzen.<\/p>\n\n Anstatt sich auf ingenieurtechnisches Gesp\u00fcr oder wiederholte Versuche zu verlassen, ermittelt \u201eDrive to Nominal\u201c auf mathematischer Basis, welche Positionierelemente den gr\u00f6\u00dften Einfluss auf die Montageleistung haben, wie viele Anpassungen an der Vorrichtung mindestens erforderlich sind, um wie viel sich jedes Positionierelement genau bewegen sollte und welche Ma\u00dfverbesserung zu erwarten ist, bevor die \u00c4nderungen umgesetzt werden<\/p>\n\n Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Optimierungsmethoden, die neue Analysemodelle erfordern, arbeitet \u201eDrive to Nominal\u201c direkt auf der Grundlage des bestehenden 3DCS-Ma\u00dfabweichungsmodells eines Unternehmens und wandelt das Ma\u00dfengineering von einer vorausschauenden Disziplin in eine kontinuierliche operative F\u00e4higkeit um. Dadurch k\u00f6nnen Hersteller schneller reagieren, intelligenter optimieren und w\u00e4hrend der gesamten Laufzeit eines Programms eine hervorragende Produktionsqualit\u00e4t aufrechterhalten.<\/p>\n\n Das Modell zur Ma\u00dfabweichung endet nicht mit dem Produktionsbeginn, sondern liefert w\u00e4hrend des gesamten Fertigungszyklus weiterhin einen Mehrwert \u2013 es dient als Leitfaden f\u00fcr Korrekturma\u00dfnahmen, reduziert Prozessschwankungen und gew\u00e4hrleistet die Produktqualit\u00e4t.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Seit Jahrzehnten konzentriert sich die Ma\u00dftechnik darauf, Abweichungen bereits vor Produktionsbeginn vorherzusagen. Dank fortschrittlicher Werkzeuge zur Toleranzanalyse sind Ingenieure in der Lage, die Robustheit von Konstruktionen zu bewerten, Toleranzen zu optimieren und Fertigungsrisiken zu minimieren \u2013 und zwar lange bevor das erste Bauteil hergestellt wird. 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