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AWK‘21: Datenanalyse steigert unternehmerische Nachhaltigkeit

AWK‘21/Session 3: Data Science in Production
Datenanalyse steigert unternehmerische Nachhaltigkeit

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Predictive Quality befähigt Unternehmen, soziale, ökologische und ökonomische Aspekte ihrer Strategie umzusetzen. Bild: WZL/IPT

Zunehmende Produktkomplexität und -vielfalt, komplexere Herstellungsprozesse und steigende Nachhaltigkeitsforderungen stellen zentrale Herausforderungen fürs kontinuierliche Verbessern der prozess- und produktbezogenen Qualität dar. Predictive Quality beschreibt hier das Befähigen des Anwenders, datengetriebener Prognosen als Entscheidungsgrundlage für Handlungsmaßnahmen zu nutzen, um so die produkt- und prozessbezogene Qualität zu optimieren.

Indem Anwender in die Lage versetzt werden, künftige Ereignisse in ihrem Sinn zu steuern, lassen sich in der Praxis vielfältige Potenziale realisieren. Durch das Ausschöpfen dieser Potenziale lässt sich die produkt- und prozessbezogene Qualität optimieren sowie die unternehmerische Nachhaltigkeit im Sinne eines synergetischen Zusammenspiels steigern. Dies zeigt sich beispielsweise in der Reduktion von Ausschuss oder der Optimierung des Ressourceneinsatzes.

Im Rahmen des Vortrags zeigen Anwendungsbeispiele aus unterschiedlichen Branchen exemplarisch, wie Unternehmen durch den Einsatz von Predictive Quality zur Steigerung der unternehmerischen Nachhaltigkeit und damit zur Umsetzung sozialer, ökologischer und ökonomischer Aspekte der Unternehmensstrategie befähigt werden können. Ausgehend von diesen Beispielen werden konkrete Voraussetzungen für eine erfolgreiche Umsetzung abgeleitet und die größten technischen sowie unternehmenskulturellen Herausforderungen diskutiert.

Kontakt:

WZL – Werkzeugmaschinenlabor der RWTH Aachen
Steinbachstr. 19
52074 Aachen
www.wzl.rwth-aachen.de

www.awk-aachen.com

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie (IPT)
Steinbachstr. 17
52074 Aachen
www.ipt.fraunhofer.de

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