KI-gestützte Qualitätskontrolle: Predictive Quality im Einsatz
Kernaussage: Der Einsatz von Predictive Quality in der Qualitätskontrolle ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben, was die Effizienz steigert und die Qualität der Produkte nachhaltig verbessert.
Typische Fehler in der Implementierung
Ein häufiger Fehler bei der Einführung von Predictive Quality ist die unzureichende Datenbasis. Ohne eine ausreichende Menge an qualitativ hochwertigen Daten können die zugrunde liegenden Algorithmen nicht präzise arbeiten. Dies führt zu ungenauen Vorhersagen und eventuell falschen Entscheidungen. Um diesen Fehler zu korrigieren, sollten zunächst alle relevanten Datenpunkte identifiziert und erfasst werden. Idealerweise benötigt es einen Datensatz, der über einen längeren Zeitraum hinweg sorgfältig gepflegt wurde, um verwertbare Ergebnisse zu erzielen.
Ein weiterer Fehler besteht in der unklaren Zielsetzung. Viele Unternehmen beginnen mit der Implementierung von Predictive Quality, ohne klar definierte Ziele und KPIs (Key Performance Indicators) zu haben. Dies kann dazu führen, dass der Nutzen der Implementierung nicht gemessen werden kann. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen zunächst klare, messbare Ziele festlegen, wie z.B. die Reduzierung der Ausschussrate um einen bestimmten Prozentsatz oder die Verkürzung der Durchlaufzeiten.
Korrekturmassnahmen
Die Korrektur einer unzureichenden Datenbasis beginnt mit der Konsolidierung aller verfügbaren Datenquellen. In den ersten Schritten sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie Zugriff auf alle relevanten historischen und Echtzeitdaten zur Produktion und Qualitätskontrolle haben. Dazu gehören Daten aus Produktionsanlagen, ERP-Systemen und ggf. von Lieferanten.
Bei unklarer Zielsetzung sollten Organisationen einen Workshop oder ein Meeting mit allen beteiligten Abteilungen abhalten, um die genauen Anforderungen und Ziele zu definieren. In diesem Rahmen sollten auch die Erwartungen und möglichen Herausforderungen diskutiert werden, um den Erfolg der Implementierung zu sichern.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
In den kommenden zwei Wochen sollte ein Unternehmen damit beginnen, alle relevanten Daten zu organisieren und in ein zentrales System zu integrieren. Parallel dazu ist es wichtig, ein interdisziplinäres Team zusammenzustellen, das für die Implementierung verantwortlich ist. Dieses Team sollte aus Fachexperten für Qualitätskontrolle, IT-Fachkräften und Managerinnen bzw. Managern bestehen.
Zwischen der dritten und vierten Woche sollte das Team die erfassten Daten analysieren und erste Testläufe mit dem Predictive Quality-System durchführen. Diese Tests sollten dazu verwendet werden, die Genauigkeit der Vorhersagen zu prüfen und eventuelle Anpassungen vorzunehmen. Des Weiteren sollte eine Schulung für die Mitarbeitenden geplant werden, um deren Verständnis der neuen Technologie zu fördern und den Umgang mit dem System zu optimieren.
Durch die Befolgung dieser Schritte kann ein Unternehmen einen effektiven Einstieg in die Predictive Quality erreichen und in absehbarer Zeit von präziseren Qualitätssicherungsprozessen und einer verbesserten Produktionsqualität profitieren.