Bei einer Prozessanalyse wird versucht, sich ein möglichst klares Bild der ablaufenden Vorgänge zu machen und diesen Ist-Zustand auf Schwachstellen und Einsparpotentiale hin zu überprüfen. Um Praxisdaten zum Abgleich mit den Prozessmodellen zu erlangen, ist ein Prozessdatenerfassungssystem mit umfangreichen Analysemöglichkeiten gefragt. Schnelle Fehleranalyse und Kostenersparnis durch gezielte Fehlersuche sind die Vorteile des iba-Systems, das den Prozess an mehreren Stellen isochron überwacht, um die relevanten Prozesskomponenten zueinander in Beziehung zu setzen. Mithilfe der zur Verfügung gestellten Applikationen kann das dynamische Prozessverhalten sowohl interaktiv als auch automatisch ausgewertet werden. Basierend auf Standard-Analysen können in weiterführenden Schritten aus den Messdaten sowohl Qualitätsdaten als auch weitere Informationen interaktiv und automatisch gewonnen werden. Daraus lässt sich systematisch Wissen ableiten, mit dessen Hilfe der automatisierte technische Prozess und, im Falle eines Fertigungsprozesses, auch das hergestellte Produkt bewertet und optimiert werden können. Aufgezeichnete Messdaten müssen nach unterschiedlichen Kriterien und unter ganz unterschiedlichen Gesichtspunkten ausgewertet werden. Dabei bestimmt neben der Zielsetzung der Prozessanalyse im Allgemeinen auch die Branche, wie die Messdaten ausgewertet werden müssen. Denn jede Branche hat in der Regel zum einen spezifische Kennwerte, zum anderen auch spezielle Anforderungen an die Datenanalyse, Datenaggregierung sowie an die Berechnung der Kennwerte. Daher muss die Datenauswertung nach unterschiedlichen Kriterien möglich sein, wie z. B.:
- Offline-Auswertung der in einem bestimmten Zeitraum, in einer bestimmten Prozessphase aufgezeichneten oder der zu einem Produkt bzw. einer Charge gehörenden Daten
- Interaktive Auswertung
- Signalorientierte Auswertung
- Statistische Auswertung
- Online-Auswertung während der Datenerfassung
Um diesen verschiedenen Anforderungen gerecht werden zu können, müssen Auswertewerkzeuge flexibel, modular und offen konfigurierbar sein, so dass Erweiterungen jederzeit möglich sind. Eine weitere Anforderung ist, dass die Auswertungen effizient und schnell durchgeführt werden. Da Daten kontinuierlich über einen langen Zeitraum erfasst werden, müssen alle verwendeten Auswertewerkzeuge in der Lage sein, mit sehr großen Datenmengen (Big Data) zurechtzukommen. Im Folgenden soll die Realisierung einiger der in der Praxis relevanten Auswertemethoden näher erläutert und am Ende anhand von Beispielen konkretisiert werden.
Interaktive Offline-Auswertung
Für die interaktive Datenauswertung ist ein flexibles und einfach zu bedienendes Auswertewerkzeug notwendig. Nach Möglichkeit sollte dasselbe Werkzeug sowohl für die interaktive, die signalorientierte als auch die statistische Auswertung angewendet werden, um dem Anwender die Einarbeitung in verschiedene Programme mit unterschiedlichen Bedienphilosophien zu ersparen. Da der Anwenderkreis sehr groß sein kann und demgemäß Messdaten von verschiedensten Arbeitsplätzen an unterschiedlichen Standorten genutzt werden, sollte ein zeitgemäßes Analysesystem auf jedem beliebigen PC installiert und ohne eine Verbindung zum Datenerfassungsgerät gestartet werden können. Damit ist eine Auswertung aufgezeichneter Messdateien auch außerhalb des Aufzeichnungsnetzwerks möglich. Messdateien können einfach kopiert oder per E-Mail verschickt und offline an einem anderen Ort analysiert werden. Um den Aufwand zur Erstellung einer fundierten handerstellten Analyse zu amortisieren, sollte ein Analysewerkzeug auch für die automatische, nicht-interaktive Auswertung von Messdaten zur Informationsgewinnung eingesetzt werden (post-processing). Einmal durchgeführte Analysen und Auswertungen können in Dateien (Analysevorschriften) gespeichert werden, um sie später in identischer Weise auf andere Messdaten – entweder interaktiv oder automatisch – anwenden zu können.
Signalorientierte Auswertung
Eine typische Arbeitsweise bei der Analyse von aufgetretenen Fehlern ist die sogenannte signalorientierte Auswertung. Dabei werden die einzelnen Messdaten mittels einer grafischen Oberfläche verwaltet, Signale können aus dem Signalbaum per Doppelklick oder drag&drop ausgewählt werden. Um Signale miteinander in Beziehung zu setzen, können diese mit einer oder mehreren Skalen in einer Grafik oder in mehreren Grafiken dargestellt sowie digitale und analoge Signale in einer Grafik miteinander kombiniert werden. Eine wichtige Funktion bei der signalorientierten, interaktiven Auswertung ist das Vermessen von Signalen in Ordinaten und Abszissenrichtung. Mithilfe von Signalmarkern können Zeit- und Längenabschnitte genau vermessen werden, um Abstände und Zeitdauern zwischen Ereignissen zu bestimmen. Hilfreich ist auch, wenn die Marker zusätzlich für die Berechnung statistischer Kennwerte (Minimum, Maximum und Standardabweichung) für markierte Signalabschnitte genutzt werden können. Die gleichzeitige Verschiebung beider Marker ermöglicht den statistischen Vergleich verschiedener Zeit- oder Längenbereiche eines Produktionsablaufs. Zur detaillierteren Analyse ist es erforderlich aus den gemessenen Signalen mit Hilfe eines mathematischen Formeleditors und logischer Verknüpfungen neue, virtuelle Signale zu erstellen. Dazu bieten Analysewerkzeuge neben den üblichen arithmetischen und logischen Operationen auch Funktionen wie Integral, Differential, trigonometrische Berechnungen, Frequenzfilter, Fourier-Transformation und statistische Funktionen wie Minimum, Maximum, Mittelwert, Perzentile, Standardabweichung und Korrelation. Außerdem gibt es anwendungsspezifische, technologische Funktionen. Im iba-System werden Daten isochron zeitäquidistant aufgezeichnet. Untersucht man die Qualität länglicher Produkte, wie z.B. von Stahlcoils oder Papierrollen, interessiert man sich jedoch meist für die Messgrößen in Bezug auf die Länge des Produktes. Steht als Messsignal die Maschinengeschwindigkeit oder ein Längensignal des Produktes zur Verfügung, so können die zeitbasiert aufgezeichneten Daten mit Hilfe von Umrechnungsfunktionen auch längenbasiert dargestellt werden. Dies ist die Grundlage zur Berechnung von längenbasierten Qualitätsdaten wie Toleranzüberschreitungen oder der Berechnung von Anfangs- und Endlängenabschnitten (Kopf-/Fuß-Länge). Werden Vektordaten aufgenommen, so können diese Daten in einer 2D-Draufsicht oder 3D-Falschfarbendarstellung (siehe Bild 2) dargestellt werden.
Online-Visualisierung
Die Onlinevisualisierung während der Datenerfassung und -aufzeichnung ist ein erster Schritt der Datenauswertung, denn die Visualisierung stellt nur einen – vom Designer der Visualisierung ausgewählten – Ausschnitt der erfassten und aufgezeichneten Datenmenge dar. Auch führt die Visualisierung durch die implizite grafische Aufbereitung der Daten bereits eine Ordnung der Daten (Darstellung in einem Koordinatensystem) bzw. eine Datenaggregation (d.h. eine Verdichtung der Daten) durch. Diese Methoden helfen dem Anwender schneller, die Auffälligkeiten und Schwachpunkte des Prozesses zu erkennen. Überdies kann bereits mit Hilfe einer Online-Visualisierung die Qualität des Produkts direkt während der Entstehung beobachtet und im Falle von Qualitätsabweichungen entsprechend reagiert werden.
