Der Einsatz von Predictive Quality zur Fehlervermeidung

Kernaussage: Die Implementierung von Predictive Quality in der Qualitätskontrolle hilft Unternehmen, potenzielle Produktmängel frühzeitig zu identifizieren und somit Kosten und Ressourcen zu sparen.

Einführung und Anwendung der Predictive Quality

Predictive Quality nutzt Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Muster in Produktionsdaten zu erkennen und Mängel vorherzusagen, bevor sie auftreten. Diese proaktive Vorgehensweise wird zunehmend von Schweizer KMUs verwendet, um die Qualität ihrer Produkte zu optimieren und Reklamationen zu reduzieren. Indem historische Daten analysiert und bestehende Produktionsprozesse überwacht werden, können potentielle Fehler im Vorfeld identifiziert werden.

Typische Fehler bei der Implementierung

1. Unzureichende Datenbasis: Ein häufiges Problem stellt die fehlende oder unzureichende Datenhistorie dar. Ohne ausreichende Datenmenge wird die Vorhersagegenauigkeit der KI beeinträchtigt. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datensammelmethoden umfassend und genau sind. Langfristige und konsistente Datenerfassung verbessert die KI-Modellgenauigkeit.
2. Fehlende Integration in bestehende Systeme: Oftmals sind KI-Systeme nicht optimal in bestehende digitale Infrastruktur integriert, was zu ineffizienten Prozessen führt. Dies kann behoben werden, indem interdisziplinäre Teams bestehend aus IT, Produktion und Qualitätsmanagement zusammenarbeiten, um eine nahtlose Integration zu gewährleisten.
3. Mangelnde Schulung der Mitarbeitenden: Ohne ausreichendes Training verstehen Mitarbeitende die Bedeutung und Funktionsweise von Predictive Quality nicht, was die Akzeptanz und Effektivität mindert. Eine Lösung ist gezielte Schulungsprogramme zur Sensibilisierung und Kompetenzentwicklung im Umgang mit neuen Technologien.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Tag 1–7: Beginnen Sie mit der Sammlung und Bereinigung bestehender Produktionsdaten. Nutzen Sie anfangs einfache Werkzeuge und fokussieren Sie darauf, konsistente und relevante Datenpunkte zu sammeln. Bestimmen Sie zudem einen Verantwortlichen für das Datenmanagement.

Tag 8–14: Integrationsplanung: Erstellen Sie eine Roadmap zur Integration der Predictive Quality in Ihr bestehendes System. Identifizieren Sie Berührungspunkte und Engpässe und legen Sie Schritte zur Optimierung fest.

Tag 15–21: Schulungsphase: Organisieren Sie Schulungen und Workshops für die beteiligten Mitarbeitenden. Fokussieren Sie auf die Vermittlung grundlegender KI-Konzepte sowie deren spezifische Anwendung in Ihrem Qualitätskontrollprozess.

Tag 22–30: Pilotphase: Führen Sie einen ersten kleinen Pilotversuch mit Ihrem Predictive Quality System durch. Analysieren Sie dabei die Ergebnisse und sammeln Sie Feedback von Ihren Teams. Definieren Sie danach Anpassungen für eine grössere Implementierungsphase.

Predictive Quality bietet immense Vorteile, einschließlich der Senkung von Produktionskosten und der Verbesserung der Produktqualität. Durch die Behebung typischer Implementierungsfehler und eine strukturierte Vorgehensweise können KMUs entscheidende Wettbewerbsvorteile erzielen.