Qualitätsmanagement

    Erfahren Sie, wie Unternehmen aus unserem Netzwerk durch den Einsatz moderner IoT-Sensoren und Datenanalyse ihre Produktionsqualität optimieren und Fehlerquellen frühzeitig identifizieren. Können Sie möglicherweise Ausschuss reduzieren, indem Sie Qualitätsabweichungen in Echtzeit erkennen und direkt gegensteuern?

    IIoT-Erfolgsgeschichten aus der Praxis

    Unternehmen aus unserem Netzwerk, die IIoT-Ansätze erfolgreich in die Praxis umgesetzt und einen Mehrwert geschaffen haben.

    Schaeffler GruppeSozialwerk St. Georg e.V.ifm-UnternehmensgruppeMesutronic GmbHBWI GroupDr. Schneider UnternehmensgruppeFizyrBWTMKNElectroluxBenzingerCO.DON GmbHCarl Zeiss AGPhilipp Morris InternationalCSL BehringBergi-Plast GmbHTurckFORVIA HELLATetra PakALPS InspectionMehler EPKNFFRÄNKISCHE Industrial PipesSKZGroupe SEBTefalSONEMSight MachineInstitut für FlugzeugbauNorican GroupMK Plast GmbH & Co. KGJUMOSchaeffler GruppeSozialwerk St. Georg e.V.ifm-UnternehmensgruppeMesutronic GmbHBWI GroupDr. Schneider UnternehmensgruppeFizyrBWTMKNElectroluxBenzingerCO.DON GmbHCarl Zeiss AGPhilipp Morris InternationalCSL BehringBergi-Plast GmbHTurckFORVIA HELLATetra PakALPS InspectionMehler EPKNFFRÄNKISCHE Industrial PipesSKZGroupe SEBTefalSONEMSight MachineInstitut für FlugzeugbauNorican GroupMK Plast GmbH & Co. KGJUMO

    Die Herausforderungen der Industrie – Kommen Ihnen diese bekannt vor?

    Typische Herausforderungen beim Qualitätsmanagement

    • Wie erkenne ich Qualitätsabweichungen frühzeitig?
    • Wie integriere ich Predictive-Quality-Systeme in bestehende Produktionsprozesse?
    • Welche Technologien und Partner unterstützen mich bei der Umsetzung?

    Unsere Plattform bietet Antworten. Entdecken Sie bewährte IIoT-Lösungen, die Ihre Produktionsqualität verbessern und Fehler reduzieren – unterstützt von führenden Experten und Technologien.

    Ihr Use Case wurde bereits in der Praxis umgesetzt

    Entdecken Sie Lösungsbeispiele aus unserem Netzwerk

    Kamerabasierte Prozessüberwachung steigert Qualität und Effizienz von Vakuumanlagen
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    Kamerabasierte Prozessüberwachung steigert Qualität und Effizienz von Vakuumanlagen

    01.04.2026Mehr lesen →
    Ausschuss und CO₂ in Extrusionslinien mit Maschinendaten reduzieren
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    Ausschuss und CO₂ in Extrusionslinien mit Maschinendaten reduzieren

    05.02.2026Mehr lesen →
    Reklamationen in der Klebebandfertigung durch Prozessdatenanalyse reduzieren
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    Reklamationen in der Klebebandfertigung durch Prozessdatenanalyse reduzieren

    19.01.2026Mehr lesen →
    Materialherkunft nachweisen – mit ECLASS und standardisierten Produktdaten für die Holz- und Möbelindustrie
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    09.01.2026Mehr lesen →
    OPC UA schafft Basis für Datenkommunikation im Manufacturing
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    OPC UA schafft Basis für Datenkommunikation im Manufacturing

    07.01.2026Mehr lesen →
    IoT-basierte HMI-Plattform modernisiert Remote-Wartung in der Leckageprüfung
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    IoT-basierte HMI-Plattform modernisiert Remote-Wartung in der Leckageprüfung

    15.12.2025Mehr lesen →
    Verpackungsdruck mit Echtzeitdaten: Mehr First-Time-Right, weniger Stillstände
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    11.12.2025Mehr lesen →
    Prozessmonitoring mit On-Premises-IoT erhöht Sicherheit und Qualität
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    27.11.2025Mehr lesen →
    IoT-gestützte Wärmekammer für optimierte Chemieproduktion und -verarbeitung
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    24.11.2025Mehr lesen →
    Manufacturing Data Platform skaliert mehrere Use Cases in der Lebensmittelproduktion
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    Manufacturing Data Platform skaliert mehrere Use Cases in der Lebensmittelproduktion

    20.11.2025Mehr lesen →
    Maschinen-KPIs und Prozessdaten aus der Produktion sicher erfassen
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    28.10.2025Mehr lesen →
    Verpackungslinien optimieren mit IoT-basierter OEE-Überwachung
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    17.10.2025Mehr lesen →

    Bewährte Anwendungsfälle für Qualitätsmanagement

    Ausschussreduktion

    20 Lösungsbeispiele

    Hohe Ausschussraten belasten die Produktion vieler Betriebe bei uns im Netzwerk und steigern die Kosten. IoT-Sensoren und Datenanalysen helfen, Fehlerquellen frühzeitig zu erkennen und zu eliminieren. Durch Echtzeit-Überwachung von Maschinenparametern lassen sich Qualitätsschwankungen minimieren und Ausschuss nachhaltig senken.

    Vakuumlecks

    In vielen Fertigungsprozessen – bspw. in vakuumbasierten Anlagen – sind selbst kleinste Lecks kritisch, da sie die Materialqualität und Prozessstabilität beeinträchtigen. IoT-Sensoren überwachen den Unterdruck kontinuierlich und detektieren Lecks sofort, um Produktionsausfälle und Qualitätseinbußen zu verhindern.

    Unsichtbare Mikrorisse

    Mikrorisse sind oft mit bloßem Auge nicht erkennbar, können aber die Belastbarkeit und Lebensdauer von Bauteilen erheblich reduzieren. Durch IoT-gestützte Bilderkennung und zerstörungsfreie Prüfmethoden lassen sich Mikrorisse frühzeitig detektieren, bevor sie zu strukturellen Problemen führen.

    Korrelation von Produktionsparametern

    47 Lösungsbeispiele

    IoT-gestützte Analysen untersuchen die Zusammenhänge zwischen Maschineneinstellungen und Produktqualität. Diese Daten helfen, fehlerhafte Prozesse zu identifizieren und gezielte Anpassungen vorzunehmen, um eine gleichbleibend hohe Qualität zu sichern.

    Materialverzug und Verformung

    Schwankungen in Temperatur oder Druck können Materialverzug und Produktionsfehler verursachen. IoT-Sensoren und zugehörige Software überwachen während der Produktion kritische Parameter – etwa bei der Beschichtung von Turbinenschaufeln – und passen Prozesse dynamisch an, um Verformungen oder Rissbildung zu verhindern.

    Wasserqualität und Reinheitsgrade

    3 Lösungsbeispiele

    Mit smarten IoT-Sensoren wird die Wasserqualität in Echtzeit überwacht. Parameter wie pH-Wert, Nitratgehalt, gelöster Sauerstoff und Leitfähigkeit werden kontinuierlich gemessen, um Abweichungen frühzeitig zu erkennen und die Einhaltung von Qualitätsstandards sicherzustellen.

    Materialreste erkennen

    Materialrückstände in Behältern oder größeren Maschinen- und Anlagen der Unternehmen in unserem Netzwerk stören Prozesse und beeinträchtigen die Qualität der Endprodukte. IoT-Systeme identifizieren Rückstände durch optische oder chemische Analysen und sorgen für eine rechtzeitige Reinigung oder Anpassung der Produktionsparameter.

    Beschichtungsüberwachung

    2 Lösungsbeispiele

    Unregelmäßigkeiten in bspw. Lackierprozessen führen zu Qualitätsmängeln. IoT-gestützte Sensorik misst Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Partikelkonzentration in Echtzeit. Automatische Anpassungen der Lackierparameter sorgen für eine gleichmäßige, fehlerfreie Beschichtung.

    Luftfeuchtigkeits- und Partikelmessung

    4 Lösungsbeispiele

    Schwankungen in der Luftfeuchtigkeit oder eine zu hohe Partikelkonzentration können Produktionsprozesse beeinträchtigen und zu fehlerhaften Beschichtungen oder Materialverunreinigungen führen. IoT-Sensoren messen diese Umgebungsparameter in Echtzeit und ermöglichen eine automatische Anpassung der Prozessbedingungen, um Ausschuss zu vermeiden.

    Vorteile von Qualitätsmanagement

    Konkrete Vorteile, die dieser Use Case für Ihr Unternehmen bietet.

    Frühzeitige Fehlererkennung

    IoT-Sensoren überwachen Parameter wie Temperatur, Druck, Feuchtigkeit oder Vibrationen in Echtzeit. So werden Abweichungen erkannt, bevor sie sich negativ auf die Produktqualität auswirken. Dies spart Kosten durch die Vermeidung von Fehlproduktionen und erhöht die Zuverlässigkeit Ihrer Prozesse.

    Optimierung von Produktionsparametern

    Predictive Quality ermöglicht die Analyse und Korrelation von Maschineneinstellungen und Produktqualität. So lassen sich Optimierungspotenziale identifizieren und Umstellungen vornehmen, um die Qualität konstant zu gewährleisten.

    Fehlerprävention durch Simulationen

    Mit Digital Twins können Produktionsprozesse simuliert werden, um potenzielle Fehlerquellen im Voraus zu identifizieren. Dies hilft, ungewollte Produktionsausfälle zu vermeiden und die Effizienz zu steigern.

    Effiziente Ursachenanalyse (Root Cause Analysis)

    Predictive Quality nutzt IoT-Daten, um die Ursachen von Qualitätsproblemen schneller und genauer zu analysieren. So können Produktionsprobleme systematisch beseitigt und zukünftige Fehler vermieden werden.

    Verbesserte Ressourcennutzung

    Durch präzise Analysen und Prozesskontrollen reduziert Predictive Quality den Ausschuss und optimiert den Einsatz von Material und Energie. Das senkt die Kosten und steigert die Nachhaltigkeit der Produktion.

    Inspirieren lassen oder gezielt Lösungen finden

    – Ihre IIoT-Use Cases auf einen Blick

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    IoT Use Case

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