Simulationen zur Ermittlung der Ursache von Produktversagen

Ihr Produkt befindet sich am Markt. Ihr Entwicklungsteam hat sein Bestes gegeben. Die Kollegen in der Fertigung ebenfalls. Und doch treten Fehler auf. Die Gewährleistungsforderungen explodieren und gefährden die Gewinne, und Sie sollen herausfinden, was falsch läuft und wie sich der Fehler in Zukunft vermeiden lässt. Wenn man eine Führungskraft fragt, was sie nachts wach hält, wird sie in der Regel immer wieder die eine oder andere Variante dieses Szenarios nennen. Sie können diese Probleme ab sofort in den Griff bekommen und vorbeugende Maßnahmen für die Zukunft treffen.

Das Gute ist, dass Produkte, die während des Gewährleistungszeitraums ausfallen, häufig an den Hersteller zurückgeschickt werden. Dadurch ist eine Analyse des Fehlers möglich. Hierzu können Sie die „Five Ways“-Methode von Six Sigma verwenden: Fragen Sie jedes Mal, wenn Sie etwas entdecken oder eine Annahme treffen, nach dem Warum. Die Zahl fünf ist nichts Besonderes. Es handelt sich nur um eine Faustformel. Mit diesem Verfahren tragen Sie die Symptome schichtweise ab, bis sie zur Wurzel des Problems gelangen. Hat der Kunde das Produkt nicht wie vorgesehen verwendet? War das Material von minderer Qualität? Sind die Fehler strukturell bedingt? Treten alle Fehler ungefähr an derselben Stelle auf?

Sobald Sie ein Gespür für die Ursache entwickelt haben, sollten Sie versuchen, das aufgetretene Verhalten mithilfe von Simulationen zu reproduzieren. Die erste Frage, die Ihnen Ihr Vorgesetzter wahrscheinlich stellen wird, ist: „Können wir diesen Ergebnissen vertrauen?“ Die Antwort ist ein klares „Ja“. Denn Sie optimieren die Simulationskonfiguration so lange, bis Sie den Fehler genau so, wie er tatsächlich abgelaufen ist, vorhersagen können. Nun können Sie durch Ändern der Lasten, Randbedingungen, Netze und anderen Parameter die Simulation in den Konstruktionsprozess einbinden. Statt nachträglich zu fragen, was passiert ist, können Sie untersuchen, was geschehen könnte. Fehlermöglichkeiten können proaktiv vorhergesagt und mithilfe von Änderungen an der Konstruktion oder am Fertigungsprozess vermieden werden, noch ehe das Produkt zu den Kunden gelangt.

Die nächste Frage Ihres Vorgesetzten dürfte sein: „Bekommen wir die Ergebnisse rechtzeitig, sodass wir Konstruktionsänderungen vornehmen können, ohne Termine verschieben zu müssen?“ Diese Frage ist schwieriger, da die Antwort davon abhängt, wie häufig der Entwurf geändert wird, wie erfahren Sie mit Simulationen sind und wie groß die verfügbare Rechenleistung ist. Die Feinheiten können vielleicht abweichen, aber de Antwort lautet dennoch „Ja“, da so viele andere Unternehmen bereits Workflows entwickelt haben, bei denen Simulation eine integrale Rolle im Konstruktionsprozess übernimmt. Vielleicht wird nicht jede Iteration jedes einzelnen Entwurfs simuliert, vielleicht werden in Spitzenzeiten CPUs in der Cloud zugeschaltet – es gibt immer einen Weg, dass dies funktioniert. Wenn es Ihnen wichtig genug ist, finden Sie auch einen Weg.

Die nächste Frage lautet: „Wie beschaffen wir uns die Daten für unsere Simulationen?“ Mit dem CAD-Modell für das Produkt, die Komponente oder die Baugruppe besitzen Sie bereits einen Großteil der benötigten Daten. Sie müssen sich genauer mit dem Anwendungsfall auseinandersetzen. Wie groß ist beispielsweise die Zentrifugalkraft in einer Waschmaschinentrommel, die mit nassen Handtüchern gefüllt ist? Wie groß ist die Zugfestigkeit des Stahls in der Auflagekonsole? Diese Daten lassen sich ohne allzu großen Aufwand beschaffen.

„Schaffen wir das?“ Dies ist tatsächlich die schwierigste Frage. Es geht darum, ob Simulationen für jedes Projekt eingesetzt werden, um Probleme zu erkennen und zu korrigieren, bevor sie in die Produktion gelangen. Simulationen sind nur ein Tool, das man gut oder schlecht nutzen kann. Wenn Sie die falschen Randbedingungen einstellen oder die Kräfte unterschätzen, können die Ergebnisse der Simulation zwar korrekt sein, aber doch von der Realität abweichen. Sie müssen wissen, wie Ihre Simulationslösung funktioniert. Das ist in einer integrierten CAD/CAE-Umgebung sehr viel einfacher. Diese Integration bedeutet auch, dass Daten niemals konvertiert werden müssen und die Entwicklungsumgebung niemals verlassen. Dies ermöglicht Simulationen früh im Entwicklungszyklus und die Erhöhung der Häufigkeit, je näher die Konstruktionsfreigabe rückt. Das Team kann den Entwurf innovativ weiterentwickeln und zur gleichen Zeit die Qualität und die Leistung des Produkts verbessern.

Die letzte Frage Ihres Chefs ist wahrscheinlich der Kommentar: „Das wird bestimmt teuer!“ Diese Antwort ist am einfachsten: Software mit Schulungen und Hardware ist billiger als der Bau all der physischen Prototypen, die Ihr Team derzeit anfertigt. Wahrscheinlich werden Sie nie ganz auf physikalische Tests verzichten können, aber allein schon ein kleiner Rückgang kann bares Geld sparen. Aber wenn Sie genauer hinschauen, ist die Entscheidung in den seltensten Fällen eine Frage des Geldes. Es geht um das Markenimage, die Kundenzufriedenheit und darum, dass alles getan wird, damit das Produkt ein Erfolg wird.

Anm. d. Red.: Möchten Sie mehr über die Simulationsstrategie von PTC erfahren? Dann lesen Sie dieses Interview mit Mark Fischer, dem Director of Strategy für PTC Simulationsprodukte und CAD-Partner. Lesen Sie außerdem den Blog von Geoff Hedges, in dem er darüber berichtet, wie American Wave Machines mit PTC Simulationssoftware hohe Wellen schlägt.

Über die Autorin: Monica Schnitger ist Gründerin, President und Hauptanalystin der Schnitger Corporation. Seit 1999 entwickelt sie Industrieprognosen, Marktmodelle und -statistiken für den Softwaremarkt in den Bereichen CAD/CAM, CAE, PLM, GIS, Infrastruktur sowie Architektur, Technik, Bauwesen und Anlagenentwurf. Frau Schnitger hat zahlreiche Artikel zu diesen Themen verfasst und Vorträge für Technologieeinkäufer, Investoren und Entwickler gehalten. Zudem betreut sie Kunden jeder Größe in aller Welt.

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Ein Kommentar

  1. Erstellt am April 11, 2014 um 9:46 am | Permanent-Link

    Hi Monica:

    The only nit I’ll pick is your statement „That’s because you’ll keep tweaking your simulation setup until you predict failure exactly as it happened.“ I’ll propose that what we want to do is validate and verify our tools to within predictable error bounds and relative to their ability to predict trends. Tweaking scares me in that one can fine tune a simulation for one condition only to find that those tweaks make things worse for another – you can end up chasing your own tail.

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