Plus de sécurité, plus de confort et de nouvelles fonctionnalités: La complexité croissante des systèmes techniques dans les véhicules représente un défi de plus en plus grand pour les constructeurs et sous-traitants.
La qualité et la fiabilité des composants de véhicules (groupes d’assemblage, modules et éléments) sont devenues un facteur décisif de compétitivité.
A l’aide de la fonction Part Average Analysis développée en 2001, les défauts stochastiques et systématiques, les défauts dits „latents“, peuvent être reconnus prématurément. La qualité de produit des pièces neuves et le processus de création de valeur des systèmes techniques peuvent être nettement améliorés par cette approche méthodique.
Ainsi les défauts dus à des dysfonctionnements techniques de sous assemblages ou de composants, apparaissant souvent dans les premières heures d’utilisation d’un véhicule chez le client final, ils peuvent être réduits au minimum par l’utilisation de la fonction PAA. Dans ce cas l’objectif d’une production zéro défaut se rapproche.
La fonction PAA est donc en même temps une méthode d’analyse et une mesure préventive.
Les méthodes d’analyse PAA sont intégrées de façon standard dans le logiciel iTAC.MES.Suite. La reconnaissance en ligne de composants anomaux assurée par un couplement bidirectionnel des systèmes de contrôle joue ici un rôle décisif. Elle permet d’agir directement de façon préventive sur le processus de fabrication, c’est-à-dire d’éliminer les pièces suspectes pour les étapes de fabrication ultérieures. Elle contribue ainsi de manière élémentaire à une production zéro défaut permettant une prévention de défauts. Un monitoring PAA de tous les sous-traitants devient ainsi possible.
La fonction PAA 2.0 est basée sur la comparaison de valeurs mesurées. Elle analyse les valeurs de pièces estimées „bonnes“, dont les valeurs paramétriques se trouvent à l’intérieur des tolérances, mais dont le comportement en comparaison avec les autres pièces est considéré comme suspect.
Dans le logiciel standard iTAC.MES.Suite basé sur le Web les analyses d’anomalies et de capabilité de processus sont réalisées par deux fonctions différentes:
