BA Abschlussvortrag, Benedikt Mitterbauer, Ort: online, Datum: 08.06.2022, Zeit: 10:30 Uhr

Durch zunehmende Automatisierung von Produktionsstätten wird es immer wichtiger, Produktionsprozesse effektiv zu überwachen. Durch äußere Einflüsse werden Prozesse ständig beeinflusst. Sind diese zu groß, kann das dazu führen, dass diese Prozesse nicht mehr qualitätsfähig sind. Das bedeutet, dass Produkte, die aus diesem Prozess entstehen, nicht mehr den nötigen Qualitätsanforderungen entsprechen, wodurch sie Ausschuss sind oder Nacharbeiten benötigen. Dies führt zu zusätzlichen Kosten. Um diese Kosten zu minimieren, ist es wichtig, die Prozesse zu überwachen und zu lenken.
Dies kann mit der Statistischen Prozesslenkung (SPC, englisch: statistical process control) erreicht werden. Dabei werden anhand statistischer Methoden Kennzahlen berechnet, die den Prozess bewerten, und Regelkarten erstellt, welche Messgrößen visualisieren, damit sie grafisch ausgewertet werden können. Da Sensoren eine sehr große Anzahl an Messpunkten liefern können, ist es oft kaum möglich, die Methoden der Statistischen Prozesslenkung manuell auszuführen.
In dieser Arbeit wird ein Python-Service entwickelt, der die Funktionen zur Verfügung stellt, mit denen die Statistische Prozesskontrolle automatisiert erfolgen kann. Dabei wird zu Beginn die Vorbereitung der Daten behandelt, damit die Methoden der Statistischen Prozesskontrolle auf sie angewendet werden können. Anschließend werden die Kennzahlenberechnung und Regelkartenerstellung thematisiert.