Automatisierte Datenprüfung in der Produktion

Qualitätsdaten automatisiert prüfen: Effizienz steigern und Fehler reduzieren

In der modernen Fertigungsindustrie spielt die kontinuierliche Verbesserung der Produktqualität eine zentrale Rolle. Die automatisierte Prüfung von Qualitätsdaten mittels Künstlicher Intelligenz (KI) bietet eine effiziente Möglichkeit, um Fehler frühzeitig zu identifizieren und zu korrigieren, was schlussendlich die Produktqualität erhöht und Ausschuss minimiert.

Typische Fehler in der Qualitätsprüfung

1. Datenunsicherheit und Inkonsistenz: Ein häufig auftretendes Problem ist die mangelnde Qualität und Konsistenz der erfassten Daten. Fehlende, unvollständige oder inkonsistente Datensätze können die Effektivität von KI-Algorithmen erheblich beeinträchtigen. Eine Lösung besteht in der Einführung automatisierter Validierungsverfahren bereits bei der Datenerfassung. Diese verifizieren die Datenqualität in Echtzeit und melden Unregelmässigkeiten sofort.
2. Fehlende Integration zwischen Systemen: Oftmals operieren Qualitätsmanagementsysteme isoliert von anderen Produktionssystemen, was zu unvollständigen oder gar fehlerhaften Analysen führt. Eine Lösung bietet die nahtlose Integration von Systemen mittels IoT-Technologie (Internet of Things). Sensoren sammeln kontinuierlich Daten von Maschinen, die dann an eine zentrale Plattform übermittelt werden, auf der die KI mit dem gesamten Produktionskontext arbeiten kann.
3. Unzureichende Anpassung an spezifische Fertigungsprozesse: Standardisierte KI-Lösungen werden auf generic Datenmodellen trainiert und berücksichtigen oft nicht die Besonderheiten einzelner Produktionsprozesse. Dies führt zu Fehlinterpretationen und gegebenenfalls zu falschen Entscheidungen. Um diesem Problem zu begegnen, ist es entscheidend, AI-Modelle auf Basis firmeneigener Anwendungsfälle und historischer Daten zu trainieren.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Initiierung eines Piloten: Beginnen Sie mit einem kleinen Pilotprojekt, um die automatisierte Qualitätsprüfung mittels KI zu testen. Wählen Sie einen klar abgegrenzten Bereich oder spezifische Produktionslinie, an dem der Mehrwert von KI ohne grösseres Risiko evaluiert werden kann.
2. Datenqualität sicherstellen: Stellen Sie sicher, dass die erhobenen Daten konstant auf Vollständigkeit und Konsistenz überprüft werden. Implementieren Sie automatisierte Validierungsmechanismen als integralen Bestandteil des Datenerfassungsprozesses.
3. Schulung und Integration: Schulen Sie Ihr Team zu den neuen Technologien und implementierten Systemen. Fördern Sie die Akzeptanz durch Praxisworkshops und integrieren Sie das Feedback Ihrer Mitarbeitenden, um Prozesse weiter zu optimieren.
4. Erfolgskriterien definieren: Legen Sie klare Erfolgskennzahlen fest, um den Fortschritt des Projektes messbar zu gestalten. Diese können beispielsweise die Reduktion von Ausschuss, verbesserte Durchlaufzeiten oder reduzierte Stillstandszeiten umfassen.

Durch einen gezielten Ansatz bei der Implementierung von KI-gestützten Qualitätskontrollsystemen können Unternehmen nicht nur ihre Effizienz erheblich steigern, sondern auch die Basis für eine kontinuierliche Verbesserung ihrer Produktionsprozesse schaffen.