Verfahren und Vorrichtung zur Herstellung eines Produkts so wie Computerprogrammprodukt

Die US 2017/123411 Al offenbart ein Verfahren und ein System zur Analyse von Variationsursachen eines Herstellungsprozes ses, um einen Hauptgrund für defekte Produkte zu identifizie ren. Dabei wird ein Klassifizieren eingesetzt, um anhand von Herstellungsprozessdaten das jeweils hergestellte Produkt zu klassifizieren.

Die US 2018/284091 Al beschreibt die Überwachung der Herstel lung eines Nahrungsmittelprodukts. Dazu werden Sensordaten (z.B. Bilder) an eine Steuerung übermittelt. Diese Bilder werden mit gespeicherten Daten verglichen, wobei abhängig von diesem Vergleich die Einhaltung eines Qualitätsniveaus be stimmt wird.

Die WO 2018/150210 Al offenbart die Beurteilung eines herge stellten Halbleitersubstrats, indem ein Bild des Halbleiter substrats erfasst und ausgewertet wird. Dabei wird auch eine Information über die Qualität des hergestellten Halbleiter substrats bereitgestellt.

Die US 2018/307203 Al beschreibt die Bestimmung eines Fehlers bezüglich einer bearbeiteten Oberfläche eines Werkstücks ab hängig von einem Prüfergebnis. Dabei kann das Prüfergebnis ein Bildmerkmal des Werkstücks umfassen.

Die US 2018/292812 Al, die US 2014/064445 Al und die US

2003/150909 Al beschreiben den technologischen Hintergrund der vorliegenden Erfindung.

Bei der Herstellung eines Produktes wird in der Regel nach der Herstellung des Produktes und/oder nach einzelnen Produk tionsschritten eine Qualitätskontrolle durchgeführt. Die Qua litätskontrolle erfolgt beispielhaft durch ein bildgebendes Verfahren, wobei anhand eines erzeugten Bildes festgestellt wird, ob das hergestellte Produkt den Qualitätsanforderungen entspricht. Insbesondere bei Produkten, bei denen eine Bild- gebung von Außenseiten des Produkts nicht ausreichend ist, können Bilder mit Hilfe von Röntgenstrahlung erstellt werden.

Nachteilhaft ist die Qualitätskontrolle oft aufwendig und er fordert zum Teil hohe Sicherheitsstandards. Insbesondere der Einsatz von Röntgenstrahlung ist bei der Qualitätskontrolle nachteilhaft. Überdies stellt eine Qualitätskontrolle einen erheblichen Kostenfaktor dar.

Demnach ist es Aufgabe der Erfindung den Aufwand bei der Her stellung eines Produkts zu verringern.

Die Aufgabe wird durch ein Verfahren nach Anspruch 1 gelöst. Weiter wird die Aufgabe mit Hilfe eines Computerprogrammpro duktes nach Anspruch 14 gelöst. Darüber hinaus wird diese Aufgabe durch eine Vorrichtung gemäß Anspruch 15 gelöst.

Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.

Das Verfahren umfasst zumindest die folgenden Schritte:

- Produktion eines Produktes in einem Produktionsschritt oder in mehreren Produktionsschritten;

- jeweils eine Bereitstellung von Produktionsdaten während zumindest des einen Produktionsschrittes, insbesondere mit Hilfe zumindest eines Sensors;

- Berechnung eines Qualitätsindikators auf Grundlage der je weiligen Produktionsdaten und Zuweisung des Qualitätsindi kators zu dem jeweiligen Produkt.

Unter einem Produkt wird eine mit elektrischen und/oder elektronischen Bauteilen bestückte Leiterplatte verstanden.

Unter einem Produktionsschritt kann unter anderem das Wickeln eines isolierten elektrischen Leiters, der Auftrag einer Löt- paste auf eine Leiterplatte, eine Isolation eines elektri schen Leiters, die Positionierung und/oder die Befestigung von Bauteilen miteinander verstanden werden.

Produktionsdaten sind vorzugsweise:

- Abmessungen des Produkts,

- Position eines Bauteils, insbesondere in Bezug zur Position anderer Bauteile,

- eine Position und oder eine Abweichung von einer Soll- Position eines Befestigungsmittels, wie eines Klebstoffes oder einer Lötpaste,

- Ort und Menge eines Isolationsmittels auf einem elektri schen Leiter,

- eine Festigkeit einer Verbindung zweier Bauteile,

- eine Durchflussmenge,

- eine Drehzahl oder ein Drehmoment.

In Bezug zur Herstellung der Leiterplatte sind Produktionsda ten :

- die Position einer Lötpaste der auf der Leiterplatte,

- die Abweichung der aufgetragenen Lötpaste in Bezug zu einer Soll-Position bzw. einem Soll-Verlauf, die Dicke der aufge tragenen Schicht der Lötpaste,

- und/oder eine Temperatur oder eine Luftfeuchtigkeit der je weiligen Umgebung des Produktes.

Produktionsdaten können durch einen Sensor ermittelt werden. Alternativ oder zusätzlich können Produktionsdaten anhand von Steuerungsdaten bzw. Steuerungsbefehlen ermittelt werden.

Ein Sensor ist vorzugsweise als Kamera, als Temperatursensor, als Positionssensor, als Abstandssensor, als Vibrationssensor oder als Durchflusssensor ausgebildet.

Der Qualitätsindikator gibt vorzugsweise an, ob das Produkt den Qualitätserfordernissen entspricht. Ein Qualitätsindika tor ist vorzugsweise durch „0" oder „1" (in dualer Darstel lung) darstellbar. „0" heißt beispielsweise, dass das jewei- lige Produkt den Qualitätserfordernissen nicht entspricht und „1" heißt, dass das jeweilige Produkt den Qualitätserforder nissen entspricht.

Der Qualitätsindikator gibt beispielsweise an, ob alle Ver bindungen der Bauteile ausreichend ausgebildet sind. Der Qua- litätsindikator kann auch angeben, ob ein Produkt nach der Herstellung funktionsfähig sein wird.

Die Berechnung des Qualitätsindikators erfolgt vorzugsweise mit Hilfe eines Computerprogrammprodukts, wobei das Computer programmprodukt auf einer Recheneinheit installiert und/oder ausführbar ist.

Die Berechnung des Qualitätsindikators erfolgt auf Grundlage der Produktionsdaten. Vorzugsweise erfolgt die Berechnung mit einem lernfähigen Algorithmus. Alternativ oder zusätzlich kann der Algorithmus auch generische Anteile aufweisen.

Durch die Erfindung kann eine, den Produktionsschritten nach folgende, Qualitätsprüfung vorteilhaft zumindest teilweise entfallen. Insbesondere kann eine Qualitätskontrolleinheit entlastet oder gar eingespart werden.

Bei einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird der jeweilige Qualitätsindikator dem jeweiligen Produkt mit Hilfe einer Datenbank oder mit Hilfe einer Markierung auf dem Pro dukt zugeordnet.

Die Zuordnung des jeweiligen Qualitätsindikators auf dem je weiligen Produkt kann durch einen QR-Code oder einen Strich code auf dem Produkt aufgebracht werden. Alternativ oder zu sätzlich kann der Qualitätsindikator dem Produkt mit Hilfe eines RFID-Chips zugeordnet werden.

Die Datenbank ist vorzugsweise der Recheneinheit zugeordnet, wobei die Datenbankeinträge für das jeweilige Produkt einen dem Produkt entsprechenden Qualitätsindikator umfassen. Die Zuweisung des Qualitätsindikators zu dem jeweiligen Pro dukt dient einer verbesserten Klassifizierung des jeweiligen Produkts .

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung erfolgt nach zumindest einem Produktionsschritt eine Quali tätskontrolle, wobei bei der Qualitätskontrolle dem jeweili gen Produkt jeweils ein Qualitätsindex zugeordnet wird.

Die Qualitätskontrolle erfolgt vorteilhaft mit einer Quali- tätskontrolleinheit . Vorteilhaft erfolgt die Qualitätskon trolle nach Durchlauf der Produktionsschritte.

Durch die Qualitätskontrolle wird dem jeweiligen Produkt ein Qualitätsindex zugeordnet. Der Qualitätsindex gibt an, ob das jeweilige Produkt den Qualitätserfordernissen entspricht. Der Qualitätsindex ist vorteilhaft in einer dualen Darstellung darstellbar. Analog zum Qualitätsindikator kann „0" bedeuten, dass das jeweilige Produkt den Qualitätsanforderungen nicht entspricht. Ein Qualitätsindex gleich „1" kann bedeuten, dass das jeweilige Produkt den Qualitätserfordernissen entspricht.

Durch die Qualitätskontrolle kann die Berechnung des Quali- tätsindikators überprüft werden. Insbesondere bei der Berech nung des Qualitätsindikators mit Hilfe eines lernfähigen Al gorithmus kann mit Hilfe des Qualitätsindex der lernfähige Algorithmus angelernt und oder verbessert werden.

Durch den Einsatz einer Qualitätskontrolle kann die gleich bleibende Qualität des jeweiligen Produkts selbst bei einem Ausfall der Recheneinheit, die den Qualitätsindikator ermit telt, gesichert werden.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird der Qualitätsindikator mit Hilfe eines lernfähigen Algo rithmus bestimmt, wobei der lernfähige Algorithmus durch Ver- gleich von Produktionsdaten, den Qualitätsindices und optio nal dem jeweiligen Qualitätsindikator anlernbar ist.

Ein lernfähiger Algorithmus wird vorteilhaft anhand eines Vergleiches von dem jeweiligen Qualitätsindikator eines Pro duktes mit dem ermittelten Qualitätsindex desselben Produktes angelernt. Durch den selbstlernenden Algorithmus können eine Vielzahl von unterschiedlichen Produkten mit einem Qualitäts indikator beaufschlagt werden.

Der lernfähige Algorithmus kann vorteilhaft auf einer Rechen einheit ausgeführt werden, wobei die Recheneinheit zumindest einer Produktionseinheit zugeordnet ist.

Eine solche Recheneinheit ist vorzugsweise als EDGE-Device ausgebildet .

Zum Anlernen des lernfähigen Algorithmus dient vorteilhaft eine weitere Recheneinheit. Die weitere Recheneinheit ist vorzugsweise als dezentraler Server, insbesondere als Cloud, ausgebildet. Beim Anlernen erfolgt vorteilhaft ein Vergleich des Qualitätsindikators mit dem Qualitätsindex unter Berück sichtigung der Produktionsdaten.

Durch die Verwendung eines selbstlernenden Algorithmus kann die Berechnung des Qualitätsindikators schrittweise verbes sert werden.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird der lernfähige Algorithmus derart angelernt, dass der jeweilige Qualitätsindikator dem jeweiligen Qualitätsindex des jeweiligen Produktes entspricht.

Der jeweilige Qualitätsindex des jeweiligen Produktes dient zum Anlernen des lernfähigen Algorithmus. Der jeweilige Qua litätsindex wird vorzugsweise von der Qualitätskontrollein- heit bereitgestellt. Durch einen Vergleich des jeweiligen Qualitätsindex mit dem jeweiligen Qualitätsindikator erfolgt ein besonders effizientes Anlernen des lernfähigen Algorith mus .

Vorteilhaft kann das Anlernen unabhängig vom Betrieb der Vor richtung bzw. des lernfähigen Algorithmus erfolgen. So sind nur minimale Ressourcen der Recheneinheit zur Bestimmung des Produktionsindikators erforderlich .

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird einem Benutzer der Qualitätsindikator und/oder der Qua litätsindex des jeweiligen Produktes angezeigt, wobei der Be nutzer anhand des Qualitätsindikators auswählen kann, was mit dem Produkt geschieht.

Vorteilhaft entscheidet ein Benutzer anhand des Qualitätsin dikators, ob ein Produkt das jeweilige Qualitätserfordernis erfüllt .

Vorteilhaft erfolgt die Anzeige des Qualitätsindikators des jeweiligen Produktes mit einer Empfehlung, sodass der Benut zer lediglich eine Freigabe erteilt.

Die Entscheidung des Benutzers, ob ein Qualitätserfordernis eines Produktes mit einem bestimmten Qualitätsindikator er füllt ist, kann auch zum Anlernen des lernfähigen Algorithmus dienen .

Durch den Einbezug des Benutzers kann der Algorithmus zur Be rechnung des Qualitätsindikators verbessert werden.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird anhand des Qualitätsindikators und/oder der Auswahl des Benutzers entschieden, ob eine Qualitätskontrolle des Produk tes erfolgt.

Durch den Einbezug des Benutzers kann insbesondere während des Anlernens des Algorithmus die Effizienz der Qualitätskon trolle verbessert werden. Der Benutzer kann durch seine Eingaben vorteilhaft den lern fähigen Algorithmus unterstützen.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung bestimmt zumindest ein Sensor zumindest einen Umwelteinfluss, wobei der Sensor den Umwelteinfluss als Teil der Produktions daten bereitstellt .

Neben den Produktionsdaten können Umwelteinflüsse auf die Qualität des jeweiligen Produktes einwirken.

Umwelteinflüsse sind beispielhaft:

- Umgebungstemperatur,

- Luftfeuchtigkeit,

- Vibrationen oder Erschütterungen.

Der jeweilige Umwelteinfluss wird vorteilhaft mit einem Sen sor ermittelt, der der jeweiligen Produktionseinheit zugeord net ist.

Eine Bestimmung und Berücksichtigung des jeweiligen Umwelt einflusses kann die Bestimmung des jeweiligen Qualitätsindi kators erheblich verbessern. So kann der lernfähige Algorith mus verbessert werden.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung umfassen die Produktionsdaten Position und Ausprägung eines Befestigungsmittels, insbesondere eine Position und eine Men ge einer aufgetragenen Lötpaste, oder Position und/oder Menge eines Isolationsmaterials.

Die Haltbarkeit eines Produktes wird vorteilhaft durch die Befestigung von Bauteilen untereinander definiert. Die Le bensdauer einer elektrischen Maschine oder eines Produkts mit einem elektrischen Leiter ist in der Regel von der Ausprägung einer desolaten Schicht des elektrischen Leiters abhängig. Insbesondere bei der Produktion von bestückten Leiterplatten ist eine Kontaktierung der Bauteile mit der Leiterplatte von entscheidender Bedeutung für die Qualität des Produktes. Da her ist die Betrachtung des Auftragens der Lötpaste erheblich für die spätere Qualität und Langlebigkeit der mit Bauteilen bestückten Leiterplatte.

Insbesondere bei der Produktion von Leiterplatten kann die Kontaktierung der Bauteile mit der Leiterplatte anhand der Position und oder Dicke der aufgetragenen Lötpaste gut vor herbestimmt werden.

Darüber hinaus bestimmt die Isolation eines elektrischen Lei ters, insbesondere eines Leiters in einer Wicklung, die Le bensdauer der elektrischen Maschine.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung basiert der lernfähige Algorithmus auf einem Decision-Tree, einem neuronalen Netz und/oder einem Support-Vector- Algorithmus .

Da ein Zusammenhang zwischen Produktionsdaten und dem jewei ligen Qualitätsindikator oft nicht vollständig generisch er mittelbar ist, ist ein lernfähiger Algorithmus zur Zuordnung des Qualitätsindikators vorteilhaft.

Ein lernfähiger Algorithmus auf Basis eines Decision Trees umfasst eine verzweigte Struktur, welche an einer Eingangs seite, die dem jeweiligen Produktionsschritt zugeordnete Pro duktionsdaten aufnimmt. Vorteilhaft weist der Decision Tree Eingänge für die dem Produkt zugeordneten Produktionsdaten auf. Die Produktionsdaten werden anhand von zunächst ge schätzten Parametern verknüpft. Vorteilhaft dienen zur Be rechnung des jeweiligen Qualitätsindikators eine Mehrzahl von solchen Decision Trees mit jeweils unterschiedlichem Aufbau. Der Qualitätsindikator ist das Ergebnis der verknüpften Pro duktionsdaten. Die Parameter werden durch den Vergleich der Produktionsdaten mit dem entsprechenden Qualitätsindex be- stimmt. Der jeweilige Qualitätsindex zu den jeweiligen Pro duktionsdaten wird beim Anlernen des Decision Trees bereitge stellt. Die Bestimmung der jeweiligen Parameter erfolgt vor zugsweise mit Hilfe eines zyklisch ablaufenden Anlernens, wo bei vorteilhaft bei jedem Zyklus unterschiedliche Produkti onsdaten mit dem Qualitätsindex des Produkts verglichen wer den. Nach Durchlauf einer Vielzahl von Zyklen kann der selbstlernende Algorithmus anhand der Produktionsdaten einen Qualitätsindikator berechnen, der einem Qualitätsindex des jeweiligen Produktes entspricht.

Weiter kann der selbstlernende Algorithmus ein neuronales Netz umfassen. Das neuronale Netz kann ebenfalls zyklisch durch einen Vergleich von Produktionsdaten des jeweiligen Produktes mit dem Qualitätsindex des Produktes angelernt wer den. Vorzugsweise umfasst ein neuronales Netz eine Mehrzahl von Schichten, wobei die jeweilige Schicht zumindest ein Neu ron umfasst. Beim Anlernen des neuronalen Netzes werden die Verknüpfungen der Neuronen zueinander parametriert . Das neu ronale Netz weist eine Eingangsschicht zur Aufnahme der Pro duktionsdaten und eine Ausgangsschicht zur Ausgabe des Quali- tätsindikators auf.

Eine Support-Vector-Maschine kann ebenfalls zur Berechnung des jeweiligen Qualitätsindikators vorgesehen sein. Die je weiligen Produktionsdaten können, vorzugsweise als Vektoren in einem affinen Raum, als ein Ensemble von Punkten darge stellt werden. Hierbei entspricht ein Vektor jeweils einem Produkt. Die einzelnen Produktionsdaten xl,...,xn bilden einen n-dimensionalen Raum, der den jeweiligen Vektor umfasst. Der Qualitätsindikator wird beim Anlernen der Support-Vektor- Maschine den jeweiligen Produktionsdaten zugeordnet. Der je weilige Qualitätsindex liegt in dualer Darstellung vor und ist entweder „0" oder „1". Durch das Anlernen wird eine Hy perebene bestimmt, welche die Produktionsdaten in zwei Teile einteilt: die Produktionsdaten mit einem Qualitätsindikator „0" auf der einen Seite und die Produktionsdaten mit dem Qua- litätsindikator „1" auf der anderen Seite der Hyperebene. Durch die Definition der Hyperebene können neue Produktions daten schnell und einfach einem der beiden Qualitätsindikato ren zugewiesen werden.

Vorteilhaft kann eine Kombination von mehreren der vorgenann ten lernfähigen Algorithmen zur Anwendung kommen.

Durch den Einsatz von zumindest einem der vorstehend genann ten Algorithmen kann ein Qualitätsindikator besonders einfach bestimmt werden.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung umfasst die Qualitätskontrolle ein optisches oder Röntgen optisches Verfahren und/oder eine elektrische Prüfung des Produktes .

Die Qualitätskontrolle erfolgt vorteilhaft in einer Quali- tätskontrolleinheit . Die Qualitätskontrolleinheit dient zur Feststellung, ob das Produkt den Qualitätserfordernissen ent spricht. Die Qualitätskontrolleinheit dient zur Bereitstel lung des Qualitätsindex für das jeweilige Produkt.

Der jeweilige Qualitätsindex wird vorzugsweise dem jeweiligen Produkt zugeordnet. Der Qualitätsindex wird vorteilhaft der Recheneinheit und/oder einer weiteren Recheneinheit bereitge stellt. Die weitere Recheneinheit kann zum Anlernen des lern fähigen Algorithmus dienen.

Vorteilhaft wird bei der Qualitätskontrolle mit Hilfe eines optischen oder eines Röntgen-optischen Verfahrens ein Bild von dem jeweiligen Produkt aufgenommen. Vorteilhaft wird aus dem Bild der Qualitätsindex des jeweiligen Produkts bestimmt. Das Bild kann dergestalt ausgewertet werden, ob eine Lötver bindung die zu verlötenden Bauteile ausreichend verbindet.

Ein optisches oder Röntgen-optisches Verfahren erfolgt vor zugsweise bei der Prüfung von Leiterplatten, insbesondere bei Printed Circuit Bards . Alternativ oder zusätzlich kann eine elektrische Prüfung zur Feststellung der Isolation des elektrischen Leiters erfolgen. Eine elektrische Prüfung erfolgt vorteilhaft so, dass einzel ne Punkte eines elektrischen Leiters mit einer elektrischen Spannung beaufschlagt werden und an anderer Stelle bestimmt wird, ob die richtige elektrische Spannung anliegt.

Eine elektrische Prüfung ist bei der Prüfung von einer aus reichenden Isolation eines elektrischen Leiters vorteilhaft. Insbesondere bei einem Einsatz eines elektrischen Leiters in einer Wicklung einer elektrischen Maschine können mit einer solchen Qualitätskontrolle Fehlfunktionen der elektrischen Maschine vermieden werden.

Mit Hilfe der Erfindung können solche Qualitätsprüfungen auf ein Minimum reduziert werden. So kann eine zum Teil aufwendi ge Qualitätsprüfung entfallen, ohne dass Nachteile bezüglich der Qualität des jeweiligen Produktes in Kauf genommen werden müssen .

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung umfasst das Produkt eine elektrische Schaltung auf einer Lei terplatte, insbesondere ein Printed Circuit Board.

Eine vorteilhafte Anwendung des vorstehend ausgeführten Ver fahrens ist die Herstellung von Leiterplatten.

Bei der Herstellung von Leiterplatten wird eine Lötpaste auf elektrische Leiter, die auf der Leiterplatte positioniert sind, aufgebracht. Nach Positionierung der elektrischen und/oder elektronischen Bauteile auf die Leiterplatte erfolgt vorteilhaft die Verbindung der elektrischen und oder elektro nischen Bauteile mit dem elektrischen Leiter durch ein

Schmelzen der Lötpaste.

Bei einem herkömmlichen Herstellungsverfahren von Leiterplat ten erfolgt eine Qualitätskontrolle nach dem Schmelzen der Lötpaste. Mit Hilfe der Qualitätskontrolle wird festgestellt ob die Lötverbindungen den Qualitätserfordernissen entspre chen .

Durch den Einsatz der Erfindung kann die Qualitätskontrolle stark eingeschränkt werden oder gar entfallen. Somit können Qualitätskontrolleinheiten eingespart werden.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung sind mit Hilfe eines Konvertierungsmoduls Produktionsdaten von einer Mehrzahl von unterschiedlichen Sensoren auf einen Datentyp, insbesondere einen gemeinsamen Datentyp, wandelbar.

Oft stellen unterschiedliche Typen von Sensoren unterschied liche Datentypen bereit. Um eine schnelle und sichere Bestim mung des Qualitätsindikators sicherzustellen, werden die un terschiedlichen Datentypen auf einen gemeinsamen Datentyp ge wandelt .

Durch die Wandelung können für das jeweilige Produkt relevan te Produktionsdaten extrahiert werden. Beispielhaft werden Werte aus Bilddateien extrahiert.

Datentypen können Bilddateien, XML-Dateien, Textdateien, ASCII-Dateien sein. Vorteilhaft erfolgt eine Zerlegung von XML-Dateien in die für die Bereitstellung des Qualitätsindi kators relevanten Anteile.

Die Wandlung der unterschiedlichen Datentypen erfolgt mit ei nem sogenannten Parsing-Verfahren. Das Parsing-Verfahren wan delt den jeweiligen Datentyp in einen gemeinsamen Datentyp um und stellt damit vorteilhaft gleichartige Produktionsdaten bereit .

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird anhand des berechneten Qualitätsindikators ein Produkti onsschritt angepasst. Vorteilhaft erfolgt eine Veränderung des jeweiligen Produkti onsschrittes falls ein vorhergehender Produktionsschritt ge gebenenfalls nicht die Qualitätsanforderungen des Produkts erfüllt .

Falls eine Lötverbindung die Qualitätserfordernisse für das jeweilige Produkt öfters nicht erfüllt, kann beim Auftrag der Lötpaste die jeweilige Stelle mit einem verstärkten Auftrag von Lötpaste korrigiert und somit eine Verbesserung der Qua lität bewirkt werden.

Falls bei der Qualitätskontrolle und/oder bei der Berechnung des Qualitätsindikators festgestellt wird, dass eine Isolati onsschicht in einem bestimmten Bereich zu schwach ausgeprägt ist, so kann der Auftrag der Isolation an ebendieser Stelle verstärkt werden.

Allgemein kann durch den lernfähigen Algorithmus eine Rück wirkung der Erkenntnisse auf den jeweiligen Produktions schritt erfolgen.

Durch die Erfindung wird die Möglichkeit geschaffen, den je weiligen Produktionsschritt selbstlernend so anzupassen, dass die Qualität des jeweiligen Produktes erhöht wird.

Das Computerprogrammprodukt ist zur Ausführung auf einer Re cheneinheit ausgebildet, wobei das Computerprogrammprodukt zur Ausführung eines hier beschrieben Verfahrens vorgesehen ist .

Das Computerprogrammprodukt ist vorzugsweise auf einem compu terlesbaren Medium speicherbar. Das Computerprogrammprodukt wird zur Ausführung des hier beschriebenen Verfahrens vor zugsweise in den Arbeitsspeicher einer Recheneinheit geladen und mit einem Prozessor der Recheneinheit ausgeführt. Vorteilhaft umfasst das Computerprogrammprodukt den lernfähi gen Algorithmus. Der lernfähige Algorithmus kann mit Hilfe einer weiteren Recheneinheit angelernt werden.

Das Computerprogrammprodukt kann vorteilhaft zumindest teil weise auf der Steuereinheit der jeweiligen Produktionseinheit oder einer Vorrichtung zur Herstellung des Produktes ablau fen .

Die Vorrichtung dient zur Herstellung eines Produktes. Die Vorrichtung umfasst:

- eine Produktionseinheit oder mehrere Produktionseinheiten zur Herstellung des Produkts;

- eine Recheneinheit zur Berechnung und/oder Bereitstellung eines Qualitätsindikators des jeweilig hergestellten Pro dukts;

- Datenerfassungsmittel zur Bereitstellung von Produktionsda ten für die Recheneinheit,

wobei die Berechnung und/oder Bereitstellung des Qualitätsin dikators mit Hilfe eines hier beschriebenen Verfahrens vorge sehen ist.

Die Recheneinheit kann der Vorrichtung auch lediglich zuge ordnet sein. Die Verbindung der Vorrichtung mit der Rechen einheit erfolgt über eine technische Datenverbindung, wie ein Intranet oder das Internet.

Vorteilhaft ist das vorstehend beschriebene Computerprogramm programm auf der Recheneinheit installiert und ablauffähig.

Die Recheneinheit dient zur Bereitstellung des jeweiligen Qualitätsindikators auf Grundlage der Produktionsdaten.

Die Produktionsdaten werden vorteilhaft anhand von Steuersig nalen für die jeweilige Produktionseinheit ermittelt. Alter nativ oder zusätzlich werden Produktionsdaten mit Hilfe von Sensoren bereitgestellt. Die Sensoren sind vorteilhaft der jeweiligen Produktionseinheit zugeordnet. Ein Sensor kann als Positionssensor, als Kamera, als Geber zur Erfassung einer Bewegung, als Feuchte-Sensor oder als Temperatursensor ausgebildet sein.

Vorzugsweise erfolgt zumindest ein Produktionsschritt in ei ner Produktionseinheit. Vorteilhaft erfolgt eine Weitergabe des Produkts von einer Produktionseinheit an eine weitere Produktionseinheit nach Ablauf des zumindest einen Produkti onsschrittes, der der Produktionseinheit zugeordnet ist.

Eine Qualitätskontrolle des Produkts erfolgt vorzugsweise nach Durchlauf der Produktionseinheiten und/oder nach dem je weiligen Produktionsschritt.

Mit Hilfe der Vorrichtung kann ein Produkt besonders schnell und preisgünstig hergestellt werden, da die Qualitätskontrol le, zumindest zum Teil, entfallen kann.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung umfasst die Vorrichtung weiter eine Qualitätskontrolleinheit, wobei die Qualitätskontrolleinheit zur Bestimmung eines Qua litätsindex des jeweiligen Produktes ausgebildet ist.

Die Qualitätskontrolleinheit stellt vorteilhaft den jeweili gen Qualitätsindex des Produktes bereit. Die Bereitstellung erfolgt vorzugsweise an die Recheneinheit. Vorteilhaft wird der jeweilige Qualitätsindex dem jeweiligen Produkt zugeord net. Vorzugsweise erfolgt die Zuordnung mit Hilfe einer Da tenbank .

Durch die Bestimmung des Qualitätsindex kann der lernfähige Algorithmus verbessert werden und/oder die Berechnung des Qualitätsindikators überprüft werden.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung sind die Recheneinheit und die Qualitätskontrolleinheit der art zusammenwirkend ausgebildet oder betreibbar, so dass der von der Recheneinheit bereitgestellte Qualitätsindikator und der von der Qualitätskontrolleinheit bereitgestellte Quali tätsindex den selben Wert annehmen.

Das Zusammenwirken erfolgt vorteilhaft durch das Anlernen des lernfähigen Algorithmus. Durch die Bereitstellung des jewei ligen Qualitätsindex des jeweiligen Produkts an die Rechen einheit oder an eine weitere Recheneinheit, kann der lernfä hige Algorithmus verbessert werden.

Ziel der Verbesserung des lernfähigen Algorithmus ist es das mit einer an „1" grenzenden Wahrscheinlichkeit der Qualitäts indikator dem Qualitätsindex entspricht.

Das Zusammenwirken erfolgt vorzugsweise durch das Anlernen des lernfähigen Algorithmus auf der weiteren Recheneinheit, insbesondere der Cloud.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung erfolgt das Zusammenwirken der Qualitätskontrolleinheit und der Recheneinheit derart, dass bei einer Projektierung der Vorrichtung zur Herstellung des Produktes die Qualitätskon trolleinheit so ausgebildet sein kann, dass nur ein vorgebba- rer Teil der Produkte einer Qualitätskontrolle bedürfen, ohne dass das Qualitätserfordernis des jeweiligen Produkts unter schritten wird.

Ein Zusammenwirken der Qualitätskontrolleinheit und der Re cheneinheit erfolgt vorzugsweise durch das kontinuierliche Anlernen des lernfähigen Algorithmus. Ein angelernter lernfä higer Algorithmus, der auf einer Recheneinheit installiert ist, kann mit Hilfe von Produktionsdaten vorteilhaft die Qua litätskontrolleinheit zumindest teilweise ersetzen.

Vorteilhaft erfolgt eine Projektierung der Vorrichtung der art, so dass eine Bestimmung des Qualitätsindikators mit Hil fe des lernfähigen Algorithmus die Anzahl produzierter Pro- dukte erhöht, da eine Durchsatzbegrenzung der Qualitätskon- trolleinheit vorteilhaft entfällt.

Da eine Qualitätskontrolleinheit in der Regel erheblich teu rer ist als eine Recheneinheit, kann die Vorrichtung zur Her stellung des Produktes kostensparend ausgebildet werden.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist das jeweilige Datenerfassungsmittel als Sensor ausgebil det .

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung weist die Vorrichtung einen Bildschirm auf, wobei der Bild schirm zur Anzeige des jeweiligen Qualitätsindex und/oder des jeweiligen Qualitätsindikators ausgebildet ist, und wobei der Benutzer auf Grundlage des angezeigten Qualitätsindex ent scheiden kann, was mit dem jeweiligen Produkt geschieht.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist die Recheneinheit mit einer weiteren Recheneinheit, ins besondere einem dezentralen Server oder einer Cloud, gekop pelt, wobei die weitere Recheneinheit zum Anlernen des lern fähigen Algorithmus vorgesehen ist.

Die weitere Recheneinheit dient vorteilhaft zur Aufnahme von Produktionsdaten und den entsprechenden Qualitätsindices der entsprechenden Produkte. Vorteilhaft umfasst die weitere Re cheneinheit die Datenbank.

Durch die weitere Recheneinheit kann die Recheneinheit, wel che den Produktionseinheiten zugeordnet ist, leistungsschwä cher ausgebildet werden.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung dient die Vorrichtung zur Produktion von Leiterplatten mit Bauteilen. Die Produktionsdaten dienen zur Beschreibung eines Auftragens einer Lötpaste auf die Leiterplatte, wobei der Qualitätsindikator und/oder der Qualitätsindex zur Beschrei- bung einer ausreichenden Kontaktierung der Bauteile mit der Leiterplatte nach einem Lötprozess vorgesehen sind.

Die Qualitätskontrolleinheit dient vorteilhaft zur Überprü fung der jeweiligen Verbindung des jeweiligen Bauteils mit dem elektrischen Leiter der Leiterplatte.

Der Qualitätsindikator gibt bei diesem Ausführungsbeispiel beispielhaft an, ob alle Kontakte zwischen der Leiterplatte und dem jeweiligen Bauteil entsprechend der Qualitätserfor dernisse ausgebildet sind.

So kann beispielhaft bei einem Auftrag der Lötpaste mit einem zu großen Abstand zum Kontaktelement des jeweiligen Bauteils davon ausgegangen werden, dass die entfernt aufgebrachte Löt paste nicht ausreichend ist, eine ausreichende Kontaktierung zu ermöglichen.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist der Qualitätsindex des jeweiligen Produktes mit Hilfe der Qualitätskontrolleinheit, insbesondere mittels eines opti schen und/oder Röntgen-optischen Verfahrens, bestätigbar.

Das optische oder das Röntgen-optische Verfahren dient vor zugsweise zur Prüfung, wie die Lötverbindung ausgeprägt ist. Entsprechend einer Sichtprüfung einer Lötstelle kann die Ver teilung des (aus der Lötpaste freigesetzten) Metalls mit Hil fe der Qualitätskontrolleinheit bestimmt werden.

Vorteilhaft erfolgt mit Hilfe der Qualitätskontrolleinheit lediglich eine Bestätigung des Qualitätsindikators. Die Über einstimmung des jeweiligen Qualitätsindikators mit dem ent sprechenden Qualitätsindex wird vorzugsweise geprüft. Die Prüfung erfolgt vorteilhaft mit einer statistischen Auswer tung .

Durch die Bestätigung des jeweiligen Qualitätsindikators kann vorteilhaft ermittelt werden, wie gut der lernfähige Algo rithmus angelernt ist. Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist eine erste Produktionseinheit zum Aufträgen einer Lötpas te auf eine Leiterplatte vorgesehen, wobei zumindest eine zweite Produktionseinheit zur Bestückung der Leiterplatte mit Bauteilen vorgesehen ist, wobei eine dritte Produktionsein heit als Ofen ausgebildet ist, wobei der Ofen zur Ausbildung einer elektrischen Verbindung der Leiterplatte mit dem jewei ligen Bauteil mit Hilfe der Lötpaste dient.

Die Lötpaste umfasst vorteilhaft Metallpartikel in einem vis kosen Medium. In dem ersten Produktionsschritt erfolgt ein Aufträgen der Lötpaste auf der Leiterplatte. Die Lötpaste wird vorzugsweise in den Bereichen aufgetragen, in denen eine Lötverbindung zwischen den Bauteilen und der Leiterplatte er folgt .

In einem zweiten Produktionsschritt werden die Bauteile auf der Leiterplatte positioniert und/oder befestigt. Der zweite Produktionsschritt erfolgt in einer zweiten Produktionsein heit, wobei die zweite Produktionseinheit beispielhaft als Bestückungsautomat ausgebildet ist.

In einem dritten Produktionsschritt wird die Leiterplatte in einem Ofen erwärmt, sodass die Lötpaste eine stabile Lötver bindung zwischen der Leiterplatte und dem jeweiligen Bauteil ausformt .

Gemäß dem Stand der Technik erfolgt nach Durchlauf des Ofens eine Qualitätskontrolle mit Hilfe einer Qualitätskontrollein- heit. Um die Qualitätskontrolleinheit einzusparen, erfolgt vorteilhaft die Bestimmung des Qualitätsindikators gemäß ei nem hier beschriebenen Verfahren.

Durch die Erfindung kann die Herstellung von Leiterplatten ohne eine Qualitätskontrolleinheit erfolgen. Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist die Produktionseinheit zur Isolation eines elektrischen Leiters, insbesondere einer Wicklung für eine elektrische Ma schine, ausgebildet, wobei der Qualitätsindex und/oder der Qualitätsindikator jeweils ein Maß für die Isolation des Lei ters sind.

Vorteilhaft werden elektrische Leiter vor dem Wickeln einer Spule oder einer Wicklung an seiner Oberfläche isoliert. Die Isolation des elektrischen Leiters dient vorteilhaft zum Schutz weiterer Bauteile, wie ein Blechpaket, vor der Berüh rung mit dem elektrischen Leiter.

Insbesondere vor dem Einsatz der Wicklung in den Starter oder in den Rotor einer elektrischen Maschine erfolgt eine Prüfung der Isolation. Die Prüfung der Isolation erfolgt vorteilhaft durch Aufschlagen einer elektrischen Spannung und dem punkt weisen messen von elektrischen Potenzialen an der Wicklung oder an weiteren Bauteilen.

Eine solche elektrische Prüfung ist kompliziert und kann vor teilhaft durch die Bestimmung des Qualitätsindikators zumin dest teilweise entfallen.

Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung umfasst die Vorrichtung zumindest zwei Herstellungslinien, wobei die jeweilige Herstellungslinie jeweils eine Produkti onseinheit oder jeweils mehrere Produktionseinheiten umfasst, wobei die zumindest zwei Herstellungslinien jeweils Produkti onseinheiten zur jeweiligen Herstellung des Produktes umfas sen, und wobei eine Qualitätskontrolleinheit den zumindest zwei Herstellungslinien zugeordnet ist, wobei die zumindest zwei Herstellungslinien die Qualitätskontrolleinheit nutzen, wobei die Qualitätskontrolleinheit lediglich zur Qualitäts kontrolle einer Anzahl von Produkten einer einzelnen Herstel lungslinie ausgebildet ist. Vorteilhaft dienen die Herstellungslinien zur Herstellung von zumindest ähnlichen Produkten. Vorzugsweise sind die Herstel lungslinien einer Qualitätskontrolleinheit zugeordnet.

Vorteilhaft stellen die zumindest zwei Herstellungslinien ei ne Anzahl von Produkten bereit, welche durch eine einzelne Qualitätskontrolleinheit nicht auf die jeweiligen Qualitäts erfordernisse kontrollierbar wären.

Durch die Berechnung des Qualitätsindikators des jeweiligen Produktes kann die Qualitätskontrolleinheit entlastet werden. Demnach ist die Zuordnung einer Qualitätskontrolleinrichtung zu einer Mehrzahl von Herstellungslinien durch Berechnung des jeweiligen Qualitätsindikators möglich.

Vorteilhaft ist eine Recheneinheit gemeinsam für die Herstel lungslinien zugeordnet. Der lernfähige Algorithmus ist vor teilhaft auf der Recheneinheit installiert. Der lernfähige Algorithmus bestimmt den jeweiligen Qualitätsindikator für die jeweiligen Produkte der zumindest zwei Herstellungsli nien .

Vorteilhaft kann der jeweiligen Herstellungslinie eine eigene Recheneinheit zugeordnet werden. Vorzugweise erfolgt das An lernen des lernfähigen Algorithmus auf einer weiteren Rechen einheit, insbesondere mit Hilfe einer dezentralen Rechenein heit.

Vorteilhaft kann, je nach Anlern-Zustand des lernfähigen Al gorithmus, der jeweilige Qualitätsindikator des jeweiligen Produktes bestimmt werden. Insofern der Anlern-Zustand aus reichend ist, kann auf die Bestimmung des jeweiligen Quali tätsindex verzichtet werden. Mithin können eine Mehrzahl von Herstellungslinien einer Qualitätskontrolleinheit zugeordnet werden .

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung umfasst die Vorrichtung: - eine erste Anzahl an Produktionseinheiten mit einer maxima len Produktionskapazität einer zweiten Anzahl von Produkten pro Zeiteinheit,

- eine dritte Anzahl an Qualitätskontrolleinheiten zur Be stimmung der jeweiligen Qualitätsindices der jeweiligen Produkte,

- wobei eine Kontrollkapazität der dritten Anzahl von Quali tätskontrolleinheiten pro Zeiteinheit eine vierte Anzahl bildet,

- wobei das Produkt der ersten Anzahl und der zweiten Anzahl kleiner als die vierte Anzahl ist.

Eine Zeiteinheit kann eine Minute oder eine Stunde sein. Vor zugsweise dienen die Produktionseinheiten zur Herstellung ei nes Produkts, wobei die Produktionseinheiten in paralleler Weise zur Herstellung von Produkten ausgebildet sein können.

Mit Hilfe der ersten Anzahl von Produktionseinheiten können beispielhaft eine zweite Anzahl von Produkten pro Zeiteinheit hergestellt werden.

Mit der dritten Anzahl von Qualitätskontrolleinheiten können lediglich eine vierte Anzahl von Qualitätskontrolleinheiten hergestellt werden.

Mit Hilfe der Erfindung ist es möglich, dass trotz der Si cherstellung der Qualitätserfordernisse des Produktes weniger Produkte geprüft als hergestellt werden. Mit Hilfe der Erfin dung ist also entweder keine Qualitätskontrolle mit Hilfe der Qualitätskontrolleinheit notwendig oder lediglich eine redu zierte Qualitätskontrolle einer reduzierten Anzahl von Pro dukten .

Durch den Einsatz der Erfindung ist es überhaupt möglich, die Kapazität von Qualitätskontrolleinrichtungen zu reduzieren.

Eine weitere mögliche Lösung der eingangs genannten Aufgabe der Erfindung kann ein computerlesbares Medium sein, wobei das computerlesbare Medium das vorstehend beschriebene Compu terprogrammprodukt umfasst.

Das computerlesbare Medium kann als CD-Rom, als DVD-Rom oder als USB-Stick ausgebildet sein.

Alternativ oder zusätzlich kann das Computerprogrammprodukt zum Download über das Internet bereitgestellt sein und von dort auf einer lokalen Festplatte der Recheneinheit oder der weiteren Recheneinheit gespeichert und/oder ausgeführt wer den .

Zur Lösung der vorstehend genannten Aufgabe kann auch ein Da tenverarbeitungsprodukt dienen, wobei das Datenverarbeitungs produkt zum Anlernen des vorstehend beschriebenen lernfähigen Algorithmus ausgebildet ist, wobei das Anlernen des lernfähi gen Algorithmus einen Vergleich von Produktionsdaten und dem jeweils entsprechenden Qualitätsindex des Produktes umfasst.

Das Datenverarbeitungsprodukt ist vorzugsweise auf der weite ren Recheneinheit installiert und dort ablauffähig.

Im Folgenden wird die Erfindung anhand von Figuren näher be schrieben und erläutert. Die jeweils in den Figuren gezeigten Ausführungen sind lediglich beispielhaft und schränken die Erfindung keinesfalls ein. Einzelne, in den Figuren gezeigte Merkmale können zu neuen Ausführungsformen der Erfindung kom biniert werden. Es zeigen:

FIG 1 eine beispielhafte Vorrichtung,

FIG 2 ein beispielhaftes Verfahren,

FIG 3 ein beispielhafter lernfähiger Algorithmus,

FIG 4 eine weitere beispielhafte Vorrichtung sowie

FIG 5 eine weitere beispielhafte Vorrichtung.

FIG 1 zeigt eine beispielhafte Vorrichtung. Die Vorrichtung umfasst drei Produktionseinheiten PE1, PE2, PE3. Die Vorrich tung umfasst weiter eine Qualitätskontrolleinheit QME . In der ersten Produktionseinheit PE1 erfolgt ein erster Produktions schritt PI. Beim ersten Produktionsschritt PI wird ein Befes tigungsmittel BM auf ein Produkt P aufgebracht. Ein mögliches Befestigungsmittel BM ist ein Klebstoff oder eine Lötpaste. Ein erster Sensor S1 erfasst den Ort und die Menge des aufge tragenen Befestigungsmittels BM auf das Produkt P. Der erste Sensor S1 stellt die Produktionsdaten XI des ersten Produkti onsschrittes PI an die Recheneinheit RE bereit. Das Produkt P wird danach einer zweiten Produktionseinheit PE2 zugeführt.

Ein zweiter Sensor S2 dient hier zur Bestimmung eines Umwelt einflusses wie einer Temperatur oder der Luftfeuchtigkeit. Vorteilhaft erfolgt eine Erfassung des Umwelteinflusses inso fern, als dass der Umwelteinfluss einen der Produktions schritte PI, P2, P3 beeinflusst.

In der zweiten Produktionseinheit PE2 erfolgt ein zweiter Produktionsschritt P2. Beim zweiten Produktionsschritt P2 wird das Produkt P weiterbearbeitet. Dem Produkt P wird dar über hinaus ein Qualitätsindex QI zugewiesen. Der Qualitäts index QI wird von der Recheneinheit RE bereitgestellt und dem Produkt P während dem Durchlauf der Produktionsschritte zuge ordnet. Das Produkt P wird weiter in eine dritte Produktions einheit PE3 überführt. In der dritten Produktionseinheit PE3 erfolgt ein dritter Produktionsschritt P3. Der dritten Pro duktionseinheit PE3 ist ein dritter Sensor S3 zugeordnet.

Nach Durchlauf des dritten Produktionsschrittes P3 erfolgt eine Qualitätskontrolle QM in einer Qualitätskontrolleinheit QME . Die Qualitätskontrolleinheit QME umfasst einen weiteren Sensor, wobei der weitere Sensor zur Überprüfung des Quali tätsindex QI des jeweiligen Produkts P ausgebildet ist. Hier erfolgt die Qualitätskontrolle QM mit Hilfe einer Röntgenana lyse. In diesem Fall ist der weitere Sensor als Röntgen- Detektor ausgebildet.

Vorteilhaft kann mit Hilfe des dem Produkt P zugeordneten Qualitätsindex QI entschieden werden, ob für das Produkt P nach Durchlauf der dritten Produktionseinheit PE3 eine Quali tätskontrolle QM in der Qualitätskontrolleinheit QME notwen dig ist oder nicht.

FIG 2 zeigt ein beispielhaftes Verfahren. In einem ersten Verfahrensschritt VI werden Produktionsdaten xl,...,xn von Sen soren Sl, S2, S3 einer Recheneinheit RE bereitgestellt. Opti onal werden im ersten Verfahrensschritt VI die Produktionsda ten xl,...,xn auf einen einheitlichen Datentyp konvertiert. In einem zweiten Verfahrensschritt V2 wird mit Hilfe des lernfä higen Algorithmus A aus den Produktionsdaten xl,...,xn der Qua litätsindex QI berechnet. Der Qualitätsindex QI wird dem je weiligen Produkt P zugeordnet, bei dessen Produktion die Pro duktionsdaten xl,...,xn ermittelt worden sind. Die Zuordnung des Qualitätsindex QI zu dem Produkt P kann durch Eintrag in eine Datenbank (nicht gezeigt) oder durch eine Markierung des Qualitätsindex QI an dem Produkt P selbst erfolgen. In einem dritten Verfahrensschritt V3 wird anhand des Qualitätsindex QI entschieden, ob eine Qualitätskontrolle QM für das jewei lige Produkt P erfolgt oder nicht. Bei der Entscheidung, ob eine Qualitätskontrolle QM erfolgt, kann auch ein Benutzer B anhand der ihm angezeigten Qualitätsindizes QI die Durchfüh rung einer Qualitätskontrolle QM bestätigen.

FIG 3 zeigt einen beispielhaften, lernfähigen Algorithmus A. Algorithmus A dient zur Berechnung des Qualitätsindex QI aus den Produktionsdaten xl,...,xn. Die Produktionsdaten xl,...,xn werden dabei bei der Produktion des jeweiligen Produkts von den Sensoren Sl, S2, S3 ermittelt. Nach der Berechnung des jeweiligen Qualitätsindex QI wird dieser Qualitätsindex QI dem Produkt P zugeordnet.

Optional erfolgt mit Hilfe eines Konvertierungsmoduls Par ei ne Konvertierung der Produktionsdaten xl,...,xn in einen ver einheitlichten Datentyp. Die Produktionsdaten xl,...,xn in dem vereinheitlichten Datentyp werden dem lernfähigen Algorithmus A zugeführt. Um den lernfähigen Algorithmus A zu verbessern, erfolgt vor teilhaft ein Anlernen des lernfähigen Algorithmus A. Das An lernen des lernfähigen Algorithmus A erfolgt vorzugsweise in einer weiteren Recheneinheit CL, beispielsweise einer Cloud. Zur Verbesserung des lernfähigen Algorithmus A werden gemes sene Produktionsdaten xl,...,xn mit Qualitätsindizes QI vergli chen, welche bei einer Qualitätskontrolle QM ermittelt worden sind. Sowohl die Produktionsdaten xl,...,xn als auch die zuge ordneten Qualitätsindizes QI werden einem neuronalen Netz, einem Algorithmus, der auf künstlicher Intelligenz basiert, oder einem Support-Vektor-Algorithmus bereitgestellt. Der lernfähige Algorithmus A verbessert sich durch den Vergleich der mit Hilfe von Sensoren ermittelten Produktionsdaten

XI,..., xn und den ebenfalls experimentell ermittelten Quali tätsindizes QI. Vorzugsweise erfolgt ein regelmäßiger Aus tausch des lernfähigen Algorithmus A der Recheneinheit RE mit dem trainierten, lernfähigen Algorithmus A aus der weiteren Recheneinheit CL .

FIG 4 zeigt eine weitere beispielhafte Vorrichtung. Die Vor richtung umfasst zwei Herstellungslinien HL1, HL2 und eine Qualitätskontrolleinheit QME .

Die erste Herstellungslinie HL1 und die zweite Herstellungs linie HL2 umfassen jeweils drei Produktionseinheiten PE1,

PE2, PE3. Die Produktionseinheiten PE1, PE2, PE3 dienen je weils zur Herstellung von Produkten P.

Die Produktionseinheiten PE1, PE2, PE3 stellen jeweils Pro duktionsdaten xl,...,xn an eine Recheneinheit RE bereit. Die Recheneinheit RE dient zur Bestimmung eines Qualitätsindika tors QI für das jeweilige Produkt P. Der Qualitätsindikator QI wird dem jeweiligen Produkt P zugeordnet. Die Zuordnung erfolgt vorteilhaft mit Hilfe einer Datenbank DB.

Ein lernfähiger Algorithmus A ist, vorzugsweise in Form eines Computerprogrammproduktes, auf der Recheneinheit RE instal liert. Mit Hilfe des lernfähigen Algorithmus A stellt die Re- cheneinheit für das jeweilige Produkt einen Qualitätsindika tor QX bereit.

Der lernfähige Algorithmus A wird vorzugsweise mit Hilfe ei ner weiteren Recheneinheit CL angelernt. Die weitere Rechen einheit CL ist vorteilhaft mit der Recheneinheit RE zumindest zeitweise datentechnisch verbunden. Die Recheneinheit RE stellt die Produktionsdaten xl,...,xn an die weitere Rechenein heit CL bereit.

Die Produkte P von der ersten Herstellungslinie HL1 und der zweiten Herstellungslinie HL2 werden einer Qualitätskontrol- leinheit QME bereitgestellt.

Die Qualitätskontrolleinheit QME dient zur Qualitätskontrolle QM von einzelnen Produkten P. Die Qualitätskontrolleinheit QME ordnet demnach einem Teil der Produkte P einen Qualitäts index QX zu. Die Qualitätskontrolleinheit QME stellt den je weiligen Qualitätsindex QX für das jeweilige Produkt der wei teren Recheneinheit CL bereit. Die weitere Recheneinheit CL dient vorteilhaft einem Vergleich der Qualitätsindikatoren QI mit dem jeweils bestimmten Qualitätsindex QX.

Durch den Vergleich des Qualitätsindex QX mit dem entspre chenden Qualitätsindikator QI kann die weitere Recheneinheit CL prüfen, wie gut die Bestimmung des Qualitätsindikators QI ist .

FIG 5 zeigt eine weitere beispielhafte Vorrichtung. Die Vor richtung umfasst eine erste Anzahl a von Produktionseinheiten PE1, PE2, PE3. In dem gezeigten Beispiel ist die erste Anzahl a gleich zwei. Die erste Anzahl von Produktionseinheiten PE1, PE2, PE3 ist zur Herstellung einer zweiten Anzahl b von Pro dukten P pro Zeiteinheit t ausgebildet. Die zweite Anzahl ist hier als zwei gezeigt, d.h. eine Produktionseinheit PE1, PE2, PE3 kann maximal zwei Produkte pro Zeiteinheit t hersteilen. Die drei Produktionseinheiten PE1, PE2, PE3 stellen beispiel haft gemeinsam sechs Produkte pro Zeiteinheit t her.

Die sechs Produkte P pro Zeiteinheit t werden an eine dritte Anzahl c Qualitätskontrolleinheiten QME bereitgestellt. Die Qualitätskontrolleinheiten QME können beispielhaft lediglich eine Qualitätskontrolle QM einer vierten Anzahl d von Produk ten P in der Zeiteinheit t durchführen. In diesem Beispiel ist die vierte Anzahl gleich 4. Demnach durchlaufen eine grö ßere Anzahl von Produkten P, nämlich dem Produkt der ersten Anzahl a und der zweiten Anzahl b von Produkten P, eine Qua litätskontrolle QM in einer der Qualitätskontrolleinheiten QME. Das Produkt der ersten Anzahl a und der zweiten Anzahl b ist vorteilhaft höher als die Kapazität der Qualitätskontrol leinheiten QME in ihrer Gesamtheit. Die Kapazität ist durch die vierte Anzahl d angebbar. In dem hier gezeigten Beispiel ist die vierte Anzahl gleich 4 und somit geringer als das Produkt der ersten Anzahl a und der zweiten Anzahl b (a*b=6) .

Durch die Erfindung kann mit Hilfe der Berechnung und Zuwei sung des jeweiligen Qualitätsindikators zu dem jeweiligen Produkt P die Produktivität der Vorrichtung vorteilhaft er höht sein.

Zusammenfassend betrifft die Erfindung ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Herstellung eines Produktes P sowie ein Com puterprogrammprodukt. Das Produkt P wird hierbei in zumindest einem Produktionsschritt PI, P2, P3 hergestellt. Optional er folgt nach zumindest einem der Produktionsschritte PI, P2, P3 eine Qualitätskontrolle QM zur Ermittlung eines Qualitätsin dex QX des jeweiligen Produktes P. Um die Qualitätskontrolle QM einzusparen, erfolgt eine Bestimmung eines Qualitätsindi kators QI des jeweiligen Produktes P anhand von Produktions daten xl,...,xn. Die Produktionsdaten xl,...,xn werden vorteil haft von Sensoren Sl, S2, S3 bereitgestellt. Die Berechnung des Qualitätsindikators QI des jeweiligen Produktes P erfolgt vorzugsweise mit Hilfe eines lernfähigen Algorithmus A. Der lernfähige Algorithmus A kann mit Qualitätsindices QX aus ei- ner Qualitätskontrolle QM und den entsprechenden Produktions daten xl,...,xn angelernt und/oder verbessert werden. Das An lernen des lernfähigen Algorithmus A erfolgt vorzugsweise mit Hilfe einer weiteren Recheneinheit CL, insbesondere in einer Cloud.