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Dieses Protokoll beschreibt die halbautomatische Simulation einer skalierten Produktionslinie für die Montage eines pädagogischen Schneckenradsatzes unter Verwendung eines kollaborativen Roboterarms und eines Computer-Vision-Systems, um die Produktqualität zu überwachen, indem zwei Hauptkriterien bewertet werden: Form und Farbe. Ziel dieser Studie ist es, konsistente und zuverlässige Daten zu generieren, um die Leistungsfähigkeit, Stabilität und Konformität des Prozesses gemäß den Kundenspezifikationen zu bewerten. Das Protokoll bietet einen klaren methodischen Rahmen für die Erfassung und Analyse von Schlüsselindikatoren durch statistische Prozesskontrolle (SPC) unter Verwendung von Fähigkeitsindizes wie Prozessfähigkeit (Cp), Prozessfähigkeitsindex angepasst für die Zentrierung (Cpk), obere Prozessfähigkeit (Cpu) und untere Prozessfähigkeit (Cpl) sowie grafische Werkzeuge wie Histogramme und Regelkarten. Diese ermöglichen die Identifizierung von Abweichungen und Trends bei kritischen Produkteigenschaften. Die Ergebnisse der Formauswertung deuten darauf hin, dass der automatisierte Prozess unter statistischer Kontrolle steht, wenn auch mit einer Tendenz zur oberen Spezifikationsgrenze, was darauf hindeutet, dass der Prozessmittelwert angepasst werden muss. Im Gegensatz dazu zeigt die Farbauswertung eine größere Variabilität, eine geringe Prozessfähigkeit (Cpk = 0,539) und Punkte außerhalb der Kontrolle, was auf eine Instabilität hinweist, die sofortige Korrekturmaßnahmen erfordert. Basierend auf diesen Erkenntnissen wird empfohlen, Korrekturmaßnahmen zur Reduzierung der Farbvariabilität zu ergreifen, wie z. B. eine strengere Kontrolle der Eingaben, die Standardisierung der Lichtverhältnisse und die Überprüfung der Betriebsmethoden. Im Allgemeinen unterstreichen die Ergebnisse die Bedeutung der Integration automatisierter Technologien mit statistischen Tools wie SPC, um kritische Abweichungen zu identifizieren, Prozesse zu optimieren und die Produktkonformität sicherzustellen. Diese Synergie zwischen Automatisierung und statistischer Analyse bildet eine wichtige Säule, um die Wettbewerbsfähigkeit in immer anspruchsvolleren Industrieumgebungen zu erhalten. Darüber hinaus bietet dieses Protokoll eine solide Grundlage für die Implementierung von Verbesserungen in realen Produktionslinien.