Manchmal muss es im Labor richtig krachen, damit später niemand zu Schaden kommt: Wie heiß der Reifen laufen darf, bevor er platzt, wie viel Gewicht die Schraube tragen kann, bevor sie nachgibt… so etwas will man lieber unter kontrollierten Bedingungen herausfinden als im echten Leben. Und deshalb ist die zerstörende Prüfung manchmal tatsächlich immer noch lebenswichtig.

Aber die Digitalisierung stößt auch in diesem Bereich so weitreichende Entwicklungen an, dass es längst nicht mehr nur darum geht herauszufinden, wie ein Werkstoff reagiert, wenn man darauf herumklopft. In Deutschland beschäftigt sich mit der testXpo eine ganze Messe mit dem Thema, und bei Germanedge geht Produktpartner QDA SOLUTIONS unter anderem der Frage nach, wie neuronale Netzwerke das Prinzip der Predictive Maintenance vorantreiben können.

Dass man überhaupt noch ein Produkt kaputtmachen muss, um herauszufinden, wie man es in optimaler Qualität produzieren kann, erscheint angesichts der Evolution digitalisierungsgetriebener, zerstörungsfreier Verfahren auf den ersten Blick fast archaisch. Aber die zerstörende Prüfung bleibt notwendig, solange es Menschen gibt, denn um zu ermitteln, wann ein Mensch aufgrund eines defekten Werkteils zu Schaden kommen könnte, muss dieser Defekt erst einmal vorsätzlich herbeigeführt werden, oder anders gesagt: Man muss wissen, was mit dem Material passiert, damit dem Menschen nichts passiert.

Natürlich geht es bei der zerstörenden Prüfung nicht immer gleich um den Schutz von Menschenleben. Wenn der zu dünnwandig produzierte Joghurtbecher in der Einkaufstasche platzt, wird niemand verletzt, und wenn eine Maschine zuviel Kleber auf die Klebefolie aufbringt und damit unnötig hohe Kosten verursacht, leiden nur Zahlen. Aber das Interessante ist die Einsicht: Egal welchen Aspekt der Produktion man betrachtet, der Mensch ist und bleibt bestimmender Faktor. Welches Verfahren wie und wo angewandt wird, hängt immer von menschlichen Bedürfnissen ab. Trotzdem muss man natürlich nicht alles weiterhin allein den Menschen überlassen. Warum sich erst mühsam in unzähligen Wiederholungen an den Wert herantesten, der den Bruch der Metallschiene markiert, warum wieder und wieder die Folie von der Wand reißen, bis das optimale Verhältnis von Klebermenge und Haftkraft ermittelt ist?

Schon heute kann eine Software wie die von QDA SOLUTIONS nicht nur die Materialqualität prüfen (und zwar egal ob im Labor oder bei laufender Produktion) und in einem wachsenden Dschungel von Vorschriften und Normen entsprechend zertifizieren, sondern auch sicherstellen, dass die Produktion innerhalb festgelegter Toleranzen verläuft. Oder frühzeitig genug Notifications absetzen, wenn sich Abweichungen abzeichnen, und zwar egal in welchem Bereich Ihrer Produktion, ob direkt an der Maschine beim Maschinenführer, beim Schichtleiter oder in übergeordneten Ebenen. Und das ist erst der Anfang. In Kooperation mit dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA hat QDA SOLUTIONS kürzlich ein Big-Data-Projekt konzipiert, das Daten aus mit Sensoren zur Produktionsüberwachung ausgestatteten Maschinen an ein neuronales Netzwerk liefert, welches daraus Vorhersagen von Wartungsbedarfen ermittelt. Die diesem Prinzip der Predictive Maintenance zugrundeliegende Frage „Wann wird was passieren?“ lässt sich sowohl auf das Verhalten des Materials als auch alle Schritte des Produktionsprozesses anwenden – man muss nur wissen, welche der manchmal Tausenden pro Sekunde generierten Daten für die Evaluation relevant sind und was genau sie einem verraten.

Für unsere Kunden soll das natürlich kein Geheimnis bleiben: QDA SOLUTIONS ist bei der eingangs erwähnten Messe testXpo der Firma ZwickRoell vom 14.-17. Oktober 2019 in Ulm vertreten und informiert Sie gern über Funktionsweisen, Einsatzmöglichkeiten und Entwicklungen der QDA-Lösungen in diesem Bereich.