Smart Production VDA 5.3: Präzisierte Anforderungen an optische Sensoren

Die VDA 5.3, die jüngste Überarbeitung des zentralen Leitfadens für Mess- und Prüfprozesse in der Automobilindustrie, setzt neue Maßstäbe für die Qualitätssicherung. Insbesondere für die Schweißnahtprüfung spielt die Leitlinie eine entscheidende Rolle, da sie klare Anforderungen an die Eignung und kontinuierliche Überwachung von Prüfprozessen formuliert. Automatisierte Prüfverfahren profitieren direkt von diesen Standards, da sie präzisere und effizientere Methoden ermöglichen, um die Qualität sicherzustellen und Kosten zu senken.

Die Schweißnahtprüfung ist ein Schlüsselfaktor für die Sicherheit und Langlebigkeit von Bauteilen wie Batteriegehäusen und Achsen. Die VDA 5.3 empfiehlt hier nicht nur den Nachweis der Messmittel-Eignung, sondern auch die Berücksichtigung von Umgebungsbedingungen und Störeinflüssen wie Lichtverhältnissen oder Verschmutzungen. Dies unterstreicht die Bedeutung moderner optischer Sensorik, die in der Lage ist, Schweißnähte automatisiert zu prüfen, kleinste Abweichungen zu erkennen und Verunreinigungen wie Schweißspritzer zuverlässig zu detektieren.

Die Empfehlung unterstützt Hersteller dabei, Prüfprozesse nicht nur einzurichten, sondern auch kontinuierlich zu optimieren, um den steigenden Anforderungen an Qualität und Nachhaltigkeit gerecht zu werden. Automatisierte Lösungen erfüllen dabei nicht nur die Normanforderungen, sondern bieten durch ihre Skalierbarkeit und Präzision einen echten Wettbewerbsvorteil.

Mit der neuen VDA 5.3 wird deutlich: Prüfprozesse, insbesondere in der Schweißnahtprüfung, können nicht mehr auf manuelle Verfahren oder unzureichende Systeme setzen. Fortschrittliche, optische Prüfmethoden sind der Schlüssel, um die Anforderungen der Norm zu erfüllen und gleichzeitig die Produktionsprozesse zukunftsfähig zu gestalten.

Zusammenfassung der wichtigsten Aspekte für den Anwender.

Eignungsnachweis:

Der VDA 5.3 betont die Notwendigkeit, die Eignung von Mess- und Prüfprozessen nachzuweisen. Dies umfasst sowohl attributive Prüfungen als auch solche, die auf maschinellem Lernen basieren. Anwender müssen sicherstellen, dass die eingesetzten Systeme den festgelegten Anforderungen entsprechen und kontinuierlich im Prozess überwacht werden.

Prüfprozessmanagement:

Ein klar definierter Prüfprozess ist entscheidend. Anwender sollten Rollen und Verantwortlichkeiten im Prüfprozessmanagement festlegen, um die Effizienz zu steigern. Die Planung und Durchführung von Prüfungen sollte systematisch erfolgen, um Fehlerquellen frühzeitig zu identifizieren.

Einflussfaktoren:

Der VDA 5.3 behandelt auch die Einflussfaktoren auf optische Sensoren, wie Lichtverhältnisse und Umgebungsbedingungen, die die Messgenauigkeit beeinflussen können. Anwender sollten sich dieser Faktoren bewusst sein und geeignete Maßnahmen zur Minimierung von Störungen ergreifen.

Regeln und Richtlinien:

Die Anwendung der VDA-Empfehlungen ist freiwillig. Jedoch wird empfohlen, diese als Best-Practice-Leitfaden zu nutzen. Anwender sind verantwortlich für die korrekte Anwendung der Methoden und müssen sicherstellen, dass alle relevanten Normen und Richtlinien eingehalten werden.

Fortlaufende Eignung:

Es ist wichtig, die fortlaufende Eignung der Prüfprozesse zu gewährleisten. Dies kann durch regelmäßige Überprüfungen und Anpassungen der Prüfmethoden erfolgen. Anwender sollten auch auf nicht geeignete Systeme reagieren und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen.

Der VDA 5.3 bietet eine umfassende Grundlage für die Qualitätssicherung in der Automobilindustrie. Durch die Beachtung der genannten Aspekte und Regeln können Anwender sicherstellen, dass ihre Mess- und Prüfprozesse effektiv und zuverlässig sind. Die Implementierung dieser Standards trägt nicht nur zur Verbesserung der Produktqualität bei, sondern auch zur Erhöhung der Kundenzufriedenheit.

Wie kann sichergestellt werden, dass Prüfmethoden laut VDA 5.3 präzise, zuverlässig und zukunftsfähig sind?

Gerade um das Wachstumsthema des maschinellen Lernens sowie KI herum, hat man in der Ausarbeitung der VDA 5.3 erkannt, dass Fähigkeitsnachweise von Systemen wichtig sind, um nachhaltig weiterhin hohe Qualität zu gewährleisten. KI-basierte optische Systeme funktionieren im Schwerpunkt nach Wahrscheinlichkeiten und Korrelationen. Fixe Eigenschaften spielen dabei eine untergeordnete Rolle. Jedoch ist das richtige „Abschätzen“ eines Prüfmerkmals möglich. Gerade im Bereich der Oberflächeninspektion ist eine geringe Fehlerabweichung notwendig um etwaige False-Positive- oder False-Negativ-Aussagen zu minimieren, damit automatisch zum richtigen Zeitpunkt der richtige Prüfwert ausgegeben werden kann.

Egal ob Zelloberflächen in der Industrie oder Schweißnahterscheinung - das System muss nicht nur in der Lage sein den Fehler an sich zu detektieren, sondern es muss auch nachgewiesen werden können, mit welcher Wiederholgenauigkeit bei Abweichung vom Training es weiterhin erfolgreich schafft. Diese hohen Standards sind maßgeblich in unserer Entwicklungsphilosophie seit Jahren verankert.

Die automatisierte Schweißnahtprüfung VIRO WSI erfüllt die Anforderungen des VDA-Bandes an Sensorik Mit hochpräzisen optischen Sensoren und modernster Bildverarbeitungstechnologie gewährleistet das System eine zuverlässige und kontinuierliche Prüfung von Schweißnähten. Dank automatisierter Überwachungsmechanismen können Abweichungen frühzeitig identifiziert und die Prüfprozesse an neue Anforderungen angepasst werden. Die Nutzung von maschinellem Lernen ermöglicht zudem eine stetige Optimierung der Prüfmethoden, was das System nicht nur leistungsstark, sondern auch zukunftsfähig macht.

Somit bietet das VIRO WSI-System mittels kalibrierter Körper und Messsystemanalyse (MSA) als Messmittel eine umfassende Lösung für die Umsetzung der VDA 5.3-Anforderungen und trägt entscheidend zur Qualitätssicherung bei.