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Ab 2022 müssen Automobilhersteller für die Typzulassung nachweisen, dass sie ihre Fahrzeuge vor Cyberangriffen schützen könnnen und in der Lage sind, Cybersecurity zu managen. Derzeit gibt es mehrere nationale und internationale Aktivitäten zur Standardisierung von Cybersecurity-Managementsystemen und deren Auditierung mit unterschiedlichen Adressanten und Zielsetzungen.

Wie in der Autoindustrie Cybersecurity-Managementsysteme auditiert werden

Cyber Security für die Qualitätssicherung

Schutz vor Cyber-Attacken  im Automobil

Prozessorientierung und Dynamisierung als MES-Stellschrauben für effizienzorientierte Abläufe im Qualitäts- und Produktionsmanagement

Reporting-Tools

Reklamations-, Beschwerdemanagement

Six Sigma

Fehlerbaumanalyse

Workflow- / Prozessmanagement

Aufbau QM-System

Produktionssystem

Künstliche Intelligenz für die Qualitätssicherung

Koordinatenmessgeräte

Aufbau CAQ-System

Qualitätsplanung

Erstbemusterung, Erstmusterprüfbericht

Endmaße

Kennzahlen, Q-Leitstand, Q-Monitor

Beratung und Consulting

APQP / PPAP

Total Productive Maintanance

Lieferantenbeurteilung

Prüfmittelverwaltung

Teleservice für die Qualitätssicherung

Messdatenerfassung, Software

Auswerte- und Analysesoftware

Rückverfolgbarkeit, Traceability

QM-Handbuch

EFQM

Wareneingangs- / -ausgangsprüfung

Form- / Oberflächenmesstechnik

2D/3D-Messtechnik

IoT-Plattformen für die Qualitätssicherung

8D-Report

Prüfpunkte / Bauteilstempel

Audit / Auditierung

Augmented Reality für die Qualitätssicherung

FMEA-Systeme

Optoelektronische Bilderkennung, Bildverarbeitungssysteme

Lehren

TQM / Null-Fehler-Strategie

Feintaster / Mikrotaster

Vorbeugende Instandhaltung für die Qualitätssicherung

Industrie 4.0

CAQ (Computer Aided Quality Assurance)

Virtual Reality für die Qualitätssicherung

Statistische Methoden

QDX / Datenaustauschformat

Kontinuierlicher Verbesserungsprozess

CAQ-Seminare

Prüfdatenauswertung

Requirement / Anforderungsmanagement

Machine Learning für die Qualitätssicherung

SPC, Statistische Prozesssteuerung

Modulare Q-Informationssysteme

Stakeholder-Analyse

Big Data für die Qualitätssicherung

Audit-Software, Auditmanagement

Cloud für die Qualitätssicherung

Dickenmessgeräte

Qualitätsnachweise

Prüfplanung

Prüfmittelüberwachung

Dokumentenmanagement, CAQ

Condition Monitoring für die Qualitätssicherung

Von Produktionsdaten zum Betriebserfolg

Kann man mithilfe von KI Lottozahlen vorhersagen, und wo wird Machine Learning bereits heute in der Qualitätssicherung angewendet? Die QZ sprach mit Prof. Reiner Kurzhals und Daniel Philippi

Mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning zur Predictive Quality

Machine Learning / Künstliche Intelligenz für die spanende Fertigung

„Menschliche Intelligenz  ist unschlagbar!“

Die in-situ Überwachung des Laserschweißens und die Echtzeitdatenverarbeitung stellen eine besondere Herausforderung dar. Nun ermöglicht eine KI-basierte Prozessüberwachung in Echtzeit z.B. die automatisierte Bewertung von Schweißnähten an Automobilbauteilen.

KI-basierte Prozessüberwachung von Laserstrahl-Schweißnähten

Identifikation  von Prozessfehlern

Ein Autohersteller beauftragte einen Zulieferer mit der Produktion eines Kunststoffteils, das an fünf weltweiten Standorten verbaut werden sollte. Der Lieferant musste daher in seinen Werken für einheitliche Produktionsbedingungen und ein hohes Qualitätsniveau sorgen.

Wie ein Cloud-basiertes System die Qualität und Produktivität verbessert

Cloud

Effizienter mit der Cloud

Die Probleme einer aufwändigen Installation, einer zu hohen Fehlerquote der Ergebnisse sowie unflexible Systeme adressiert nun eine modulare Plattform für Computer Vision.

Modulare Plattform für Computer Vision.

Oberflächeninspektion

KI-Plattform für die  Oberflächenprüfung

Cyber Security hat in einer digital-vernetzten, mit dem Internet verbundenen Fertigung höchste Priorität. Prinzipiell kann jede Maschine zum Ziel einer Cyber-Attacke werden, wenn sie nicht geschützt ist. In dieser Serie erfahren Sie, worauf Sie achten sollten, um Ihre Produktion zu sichern.