Bild 3 | Potentieller zeitlicher Verlauf der Kreuztabellen (Bild: MSTVision GmbH)
Analyse des Prüfprozesses
Ein Mittel zur Analyse des Prüfprozesses sind Kreuztabellen. Dazu wird für eine Stichprobe zu prüfender Teile die Referenzaussage (Spalten) mit dem Prüfergebnis des Systems (Zeilen) verglichen. Referenzaussagen können beispielsweise von Sichtprüfern stammen. Im Idealfall stimmen beide überein, dann sind nur die Diagonalelemente ungleich Null. Das Produktionsmanagement interessiert sich vor allem für die Kreuztabelle auf Teile-Ebene (Bild 3). In ihr ist leicht zu erkennen, wie viele IO-Teile fälschlicherweise als NIO (Fehlausschuss) und wie viele NIO-Teile fälschlich als IO bewertet wurden und zum Kunden gehen (Durchschlupf). In diese Darstellung gehen aber auch die Eigenschaften des Produktionsprozesses ein, sie eignet sich nicht zur Analyse des Prüfprozesses. Detailliertere Aussagen lassen sich aus der Kreuztabelle auf der Ereignis-Ebene ablesen (Bild 2). So ist zu sehen, dass die Detektionsrate für Blasen und Kratzer relativ hoch ist. Allerdings werden relativ viele NIO-Kratzer als IO eingestuft, die Klassifikation zwischen beiden Kratzertypen ist also unzuverlässig. Ferner ist die Detektionsrate für Kantenfehler nicht akzeptabel. Hier muss überprüft werden, ob z.B. eine Kamera ein Problem hat, oder ob die Detektionsschwellen anzupassen sind. Eine weitere Auffälligkeit ist die hohe Anzahl an Wassertropfen und Schmutz, die zu viele Fehlklassifikationen nach sich zieht. Hier wird die vorausgesetzte Sauberkeit nicht erfüllt und es muss in den Reinigungsprozess eingegriffen werden. Die Ereignisklassen Wassertropfen, Schmutz und Fasern sind in dieser Version des Klassifikators noch gar nicht vorgesehen, sodass es zwingend zu Fehlklassifikationen in die Klassen Kantenfehler und Kratzer kommen muss. Die Pseudofehlerrate zeigt, dass einige vom System gemeldete Ereignisse von der Referenz nicht gefunden wurden. Da diese Ereignisse immer der Klasse Kratzer zugewiesen wurden, ist es möglich, dass während der Prüfung zuerst lose Fasern auflagen, die danach jedoch ihre Position verändert haben. Basierend auf dieser Analyse kann der Prüfprozess optimiert werden. In unserem Beispiel müsste der Betreiber den Reinigungsprozess verbessern, der Systemhersteller die Detektionsempfindlichkeit für Kantenfehler erhöhen und den Klassifikator um die Ereignistypen Fasern und Wassertropfen erweitern. Die Gründe für die schlechte Übereinstimmung zwischen NIO- und IO-Kratzern müsste anhand von Musterteilen und den zugehörigen Fehlerbildern untersucht werden.
Fazit
Die Leistungsfähigkeit eines Inspektionssystems muss bei der Inbetriebnahme validiert und immer wieder neu überprüft werden. Die entsprechende Analyse wird durch die vorgestellten Kreuztabellen unterstützt, die zudem noch bei der Optimierung des Prüfprozesses helfen. Ein zuverlässiges Inspektionssystem liefert darüber hinaus wertvolles Prozessfeedback. Dieses kann dann für eine Optimierung des eigentlichen Produktionsprozesses verwendet werden, so dass der Anteil der NIO-Teile kontinuierlich abnimmt.
