Abstract The aim in automotive engineering is to achieve an error rate of "zero defects". Automated Assembly and Workpiece Inspection Systems (AAWIS) can contribute significantly to this. The considerable investment expenditure in these systems has to be quickly compensated by a high quality performance and availability. The quality characteristics of an AAWIS's operating behavior are determined by the quality capability of measuring devices, machines, and processes, the availability behavior and the performance capability. In addition, there is a differentiation between machine-related an not machine-related influencing factors as well as a new calculation of the quality performance. The combination of the quality characteristics of AAWIS determines the system capability. Dividing AAWIS into the functional areas of measuring chain, station, process and manual interference facilitates the reduction of various error possibilities to few but significant final errors. To avoid final errors, the systematization of known methods and the development of new methods in error detection is carried out. The methods are divided up into redundancy concepts, self-tests and plausibility criteria. Two new monitoring algorithms execute a combination of different error detection methods, according to the needs and risks. One is the standard monitoring algorithm that is valid for all AAWIS, the other is an extended monitoring algorithm which is planned with a newly developed computer program. This results in fail-safe AAWIS that detect errors automatically. The monitoring algorithms help to increase quality performance my minimizing the number of Not-OK parts due to immediate error detection (fail-safety). They also help to increase availability by shortening and reducing manual monitoring measures. When the monitoring algorithms were tested in an AAWIS for camshaft adjustment systems, an availability gain of about seven percent with a very good quality performance was shown.
Das Qualitätsniveau von Lieferungen in der Automobilindustrie strebt eine Fehlerquote von „Null Fehlern" an. Einen wesentlichen Beitrag dazu liefern automatisierte Montage- und Prüfsysteme (AMPS). Der große Investitionsaufwand in diese Systeme muss durch eine hohe Qualitätsleistung und Verfügbarkeit möglichst schnell kompensiert werden. Stand der Technik für die Beschreibung der Qualitätsmerkmale des Betriebsverhaltens von AMPS sind die Qualitätsfähigkeit von Messmitteln, Maschinen und Prozessen, das Verfügbarkeitsverhalten und die Leistungsfähigkeit. Als Ergänzung wird eine Differenzierung zwischen maschinenbedingten und nicht maschinenbedingten Einflussgrößen sowie eine neue Berechnung der Qualitätsleistung vorgenommen. Die Zusammenfassung der Qualitätsmerkmale des Betriebsverhaltens von AMPS ergibt die Systemfähigkeit. Die Strukturierung von AMPS in die Funktionsbereiche Messkette, Station, Prozess und manueller Eingriff erleichtert die Reduktion der vielfältigen Fehlermöglichkeiten in AMPS auf wenige, aber signifikante finale Fehler. Zur Vermeidung der finalen Fehler wird die Systematisierung von bekannten und die Entwicklung von neuen Methoden der Fehlererkennung durchgeführt. Die Methoden sind gegliedert in Redundanzkonzepte, Selbsttests und Plausibilitätskriterien. Zwei neuartige Absicherungs-Algorithmen führen eine bedarfs- und risikogerechte Kombination verschiedener Methoden der Fehlererkennung durch. Dies ist zum einen ein Standard-Absicherungs-Algorithmus, der für alle AMPS gilt, und zum anderen ein Erweiterter-Absicherungs-Algorithmus, dessen Planung mithilfe eines neu entwickelten Computerprogramms durchführt wird. Ergebnis sind fehlersichere AMPS, die auftretende Fehler selbstständig erkennen. Der Beitrag der Absicherungs-Algorithmen zur Steigerung der Qualitätsleistung besteht in der Minimierung der Produktion von Schlechtteilen durch die sofortige Fehlererkennung (Fehlersicherheit). Der Beitrag zur Steigerung der Verfügbarkeit ist die zeitliche Verkürzung und die Reduktion der Häufigkeit manueller Überwachungsmaßnahmen. Die praktische Erprobung der Absicherungs-Algorithmen am Beispiel eines AMPS für Nockenwellenverstellsysteme ergibt einen Verfügbarkeitsgewinn von etwa sieben Prozent bei gleichzeitig sehr guter Qualitätsleistung.