Seminar Tractus-X – Qualitätsmanagement, Traceability und Data Chain

Unternehmensübergreifende Qualität benötigt eindeutige Produktbezüge, vollständige Rückverfolgung und abgestimmte Ereignisprozesse. Das Seminar verbindet Industry Core, Traceability, Data Chain und Data Driven Quality zu einer kontrollierten Analyse- und Maßnahmenkette.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Qualitätsdaten mit eindeutigen Asset- und Partnerbezügen modellieren
• One-up/One-down- und Stücklistenbeziehungen für Rückverfolgung aufbauen
• Qualitätsmeldung, Betroffenheitsanalyse und Ursachenklärung steuern
• Data Chain, Policies, Tests und Monitoring in den Regelbetrieb integrieren

Zielgruppe

Qualitätsmanagement, Traceability, Produktion, Lieferantenmanagement, Datenarchitektur, PLM- und MES-Integration sowie Softwareentwicklung.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Industry Core, Digital Twin, Connector und industriellen Qualitätsprozessen.

Seminarinhalte

Schritt 1: Qualitätsanwendungsfall und Datenumfang

• Fehlerbild, Qualitätsmerkmal und Prozessstufe definieren
• Datenquellen, Partner und Zeitbezüge erfassen
• Schutzbedarf und zulässige Nutzung festlegen

Schritt 2: Asset- und Partneridentität

• Produkt, Teil, Charge und Serienobjekt kennzeichnen
• BPNs und Standorte den Ereignissen zuordnen
• Interne und globale Identifikatoren abbilden

Schritt 3: Traceability-Strukturen

• As-Planned- und As-Built-Beziehungen nutzen
• One-up/One-down-Verknüpfungen bereitstellen
• Lücken, Mehrdeutigkeiten und Korrekturen behandeln

Schritt 4: Qualitätsereignis und Meldung

• Fehler, Befund, Schweregrad und Status strukturieren
• Meldung, Empfang und Bestätigung definieren
• Anhänge und Nachweise zuordnen

Schritt 5: Betroffenheitsanalyse

• Kettendaten nach Zeitraum, Teil und Partner auswerten
• Betroffene Objekte und Lieferungen bestimmen
• Unsicherheit und Datenlücken kennzeichnen

Schritt 6: Ursachenanalyse

• Messwerte, Prozessdaten und Ereignisse korrelieren
• Hypothesen und Prüfungen dokumentieren
• Partnerbeiträge und lokale Analysen zusammenführen

Schritt 7: Maßnahmen und Abschluss

• Sofort-, Korrektur- und Vorbeugemaßnahmen unterscheiden
• Verantwortung, Frist und Wirksamkeitsprüfung steuern
• Abschluss und Wiedereröffnung behandeln

Schritt 8: Data Chain und Datenherkunft

• Quelle, Zeitpunkt und Änderung nachweisen
• Korrekturen ohne Verlust der Historie durchführen
• Vertrauen und Nachweisprüfung einbinden

Schritt 9: Policies und Zusammenarbeit

• Datenzugriff nach Zweck und Partnerrolle begrenzen
• Nutzungsbedingungen für Qualitätsszenarien gestalten
• Eskalation bei fehlenden Daten festlegen

Schritt 10: Tests, Monitoring und Kennzahlen

• Positive, negative und unvollständige Ketten testen
• Datenqualität und Bearbeitungsstatus überwachen
• Kennzahlen für Reaktionszeit und Wirksamkeit definieren

Praxisübungen

• Aufbau einer Traceability-Kette
• Erstellung einer strukturierten Qualitätsmeldung
• Durchführung einer Betroffenheits- und Ursachenanalyse
• Steuerung der Maßnahmen bis zur Wirksamkeitsprüfung

Methodik

Strukturierter Fachvortrag, Architektur- und Prozessdarstellungen, geführte Demonstrationen, schrittweise Übungen, gemeinsame Fehleranalyse und Übertragung auf ein durchgängiges Praxisszenario.