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Prüfplanung auf Basis der Geometrischen Produktspezifikation als Schlüsselkompetenz in Industrie 4.0

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Potenziale Künstlicher Intelligenz für die Qualitätswissenschaft

Zusammenfassung

Die Prüfplanung ist ein in der Produktentwicklung verankerter Prozess, der die Festlegung aller für die Durchführung von Prüfungen benötigten Rahmenbedingungen beinhaltet. Aktuell ist dieser Prozess allerdings, insbesondere aufgrund des Fehlens standardisierter Modelle und Abläufe, erheblich von unternehmensinternen Festlegungen, zumeist beruhend auf Trial-and-Error, sowie von den beteiligten Personen abhängig. Diese Defizite können in der Folge zu unvollständigen, fehlerbehafteten sowie nicht vergleichbaren Prüfungen führen. Aktuelle Prüfpläne sind zudem überwiegend auf die Bewertung der Konformität von Produkten auf Basis der Technischen Produktspezifikation limitiert. Potentiale zur Planung von darüber hinausgehenden fertigungsprozessbezogenen Prüfungen sind in Prüfplanungsprozessen aktuell unzureichend abgebildet. Durch die zentrale wirtschaftliche Bedeutung von Prüfungen für den Unternehmenserfolg ergibt sich der Bedarf, die aufgeführten Defizite durch standardisierte Abläufe und Methoden zu überwinden und weiterhin die Prüfplanung hinsichtlich der Anforderungen und Potentiale von Industrie 4.0 vorzubereiten.

Dafür ist im ersten Schritt eine systematische Aufstellung von allgemeinen Prüfzwecken zu erarbeiten. Somit wird sichergestellt, dass über die Konformität von Produkten hinaus auch prozessbezogene Prüfmerkmale (Überwachung, Steuerung etc.) und weitere, während der Produktentstehung relevante Prüfungen (Wareneingangsprüfung, Prototypenbeurteilung etc.), innerhalb der Prüfplanung systematisch erarbeitet werden können. Auch die folgenden Festlegungen von Prüfplanungsinhalten sind wesentlich vom Prüfzweck abhängig.

Für die Methoden der zukünftigen Prüfmerkmalsdefinition stellt die Integration der Geometrischen Produktspezifikation in die Praxis des Unternehmens die notwendige Basis dar. Durch dieses umfangreiche Normenwerk werden die eindeutige Beschreibung der Geometrie in Abhängigkeit der Anforderungen erreicht und weiterhin Werkzeuge präsentiert, die auch für die Prüfplanung essentiell sind.

Insofern ist es das Ziel des Beitrags, aufbauend auf einer allgemeingültigen Prüfzweckklassifizierung, die Bedeutung und den potentiellen Mehrwert vollständiger Prüfmerkmalsaufstellungen für die Qualität von Produkten und Prozessen zu belegen sowie Strategien zur auf dem System der Geometrischen Produktspezifikation (GPS) basierenden Prüfmerkmalsdefinition zu erarbeiten.

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Literatur

  • [1] R. Leach, „Information-rich manufacturing metrology“, in Internation Precision Assembly Conference, Chamonix, Frankreich, 2018.

    Google Scholar 

  • [2] K. Bettenhausen, R. Schmitt und J. Berthold, Fertigungsmesstechnik 2020 – Technologie-Roadmap für die Messtechnik in der industriellen Praxis, VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik, April 20011.

    Google Scholar 

  • [3] R. Schmitt, S. Nisch, M. Heizmann, H. Bosse und D. Imkamp, „Production Metrology – Future Trends and Challenges“, in Proceedings of the 10th International Symposium on Measurement Technology and Intelligent Instruments, Daejeon, Südkorea, 2011.

    Google Scholar 

  • [4] D. Imkamp, R. Schmitt und J. Berthold, „Blick in die Zukunft der Fertigungsmesstechnik“, Technisches Messen, Bd. 10, Nr. 79, pp. 433-439, 2012.

    Article  Google Scholar 

  • [5] Fraunhofer-Allianz Vision, „Marktstudie 3D-Messtechnik in der deutschen Automobil- und Zulieferindustrie“, Erlangen: Fraunhofer Verlag, Stuttgart, 2010.

    Google Scholar 

  • [6] „DIN EN ISO 9001: Qualitätsmanagementsysteme – Anforderungen“, Deutsches Institut für Normung, Beuth-Verlag.

    Google Scholar 

  • [7] „IATF 16949: Anforderungen an Qualitätsmanagementsysteme für die Serienund Ersatzteilproduktion in der Automobilindustrie“, Deutsches Institut für Normung, Beuth-Verlag.

    Google Scholar 

  • [8] R. Edgeworth und R. Wilhelm, „Adaptive sampling for coordinate metrology“, in Precision Engnieering, 1999.

    Article  Google Scholar 

  • [9] M.A. Badar, S. Raman und P. Pulat, „Experimental verification of manufacturing error pattern and its utilization in form tolerance sampling“, International Journal of Machine Tools and Manufacture, pp. 63-73, Januar 2005.

    Article  Google Scholar 

  • [10] S. Richter und S. Wischmann, „Additive Fertigungsmethoden – Entwicklungsstand, Marktperspektiven für den industriellen Einsatz und IKTspezifische Herausforderungen Forschung und Entwicklung“, Begleitforschung AUTONOMIK für Industrie 4.0; Institut für Innovation und Technik (iit) (Herausgeber), 2016, p. 5.

    Google Scholar 

  • [11] D. Clark, S. D. Sharples und D. C. Wright, „Development of online inspection for additive manufacturing products“, Insight – Non-Destructive Testing and Condition Monitoring, Bd. 53, Nr. 11, pp. 610-613, 2011.

    Article  Google Scholar 

  • [12] Z. Yang, C. Hyuk,, A.S. Ki Moon, „Process monitoring and inspection systems in metal additive manufacturing: Status and applications“, International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology, Bd. 2, Nr. 4, pp. 235-245, 2017.

    Google Scholar 

  • [13] A. Townsend, N. Senin, L. Blunt, R. Leach, „Surface texture metrology for metal additive manufacturing: a review“, in Precision Engineering, 2016.

    Google Scholar 

  • [14] A. Townsend et all, „An interlaboratory comparison of X-ray computed tomography measurement for texture and dimensional characterisation of additively manufactured parts“, 2018.

    Article  Google Scholar 

  • [15] B. Marr, “Big Data: Using smart Big Data, Analytics and Metrics to make better decisions and improve performance”, John Wiley and Sons, 2015.

    Google Scholar 

  • [16] K. Beule, „Der Techniker kommt, bevor die Waschmaschine streikt – Industrie 4.0: Wie Unternehmen Datensätze für die Zukunft nutzen“, Der Patriot, Bd. Tageszeitung, Nr. 09.11.2017.

    Google Scholar 

  • [17] „VDI 2619: Prüfplanung (zurückgezogen)“, VDI/VDE-Gesellschaft Messund Automatisierungstechnik, 1985.

    Google Scholar 

  • [18] T. Pfeifer und R. Schmitt, „Fertigungsmesstechnik“, Oldenbourg Verlag, 2010.

    Google Scholar 

  • [19] „DIN ISO 2768: Allgemeintoleranzen; Toleranzen für Längen- und Winkelmaße ohne einzelne Toleranzeintragung“, Deutsches Institut für Normung, Beuth-Verlag.

    Google Scholar 

  • [20] „DIN EN ISO 8015: Geometrische Produktspezifikation (GPS) – Grundlagen – Konzepte, Prinzipien und Regeln“, Deutsches Institut für Normung, Beuth-Verlag.

    Google Scholar 

  • [21] „DIN EN ISO 17450: Geometrische Produktspezifikation (GPS) – Grundlagen – Teil 1: Modell für die geometrische Spezifikation und Prüfung“, Deutsches Institut für Normung, Beuth-Verlag.

    Google Scholar 

  • [22] H. Nielsen, The ISO Geometrical Product Specifications Handbook. Find your way in GPS, ISO/Danish Standards, 2012.

    Google Scholar 

  • [23] A. Sersch und P. Gust, Empirische Untersuchung zur Überprüfung des Anwendungsgrades der Geometrischen Produktspezifikation (GPS), Bergische Universität Wuppertal, Lehrstuhl Konstruktion (Design), Mai 2018.

    Google Scholar 

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Hofmann, R., Gröger, S. (2020). Prüfplanung auf Basis der Geometrischen Produktspezifikation als Schlüsselkompetenz in Industrie 4.0. In: Schmitt, R. (eds) Potenziale Künstlicher Intelligenz für die Qualitätswissenschaft. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-60692-6_5

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  • Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg

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