KI im Dienst der vorausschauenden Qualitätskontrolle

Predictive Quality als Instrument der vorausschauenden Qualitätskontrolle gewinnt in der Schweizer Industrie zunehmend an Bedeutung. Mit Hilfe von KI-Technologien können Unternehmen potenzielle Qualitätsmängel frühzeitig erkennen und beheben, bevor sie in die Produktion eingreifen. Dadurch lassen sich Fehlerkosten reduzieren und die Produktqualität steigern.

Typische Fehler in der Implementierung

Einer der häufigsten Fehler bei der Implementierung von Predictive Quality ist die unzureichende Datenqualität. Unternehmen nutzen oft historische Daten, die nicht sauber erfasst oder unvollständig sind. Dies kann dazu führen, dass die Vorhersagemodelle der KI falsche oder unpräzise Ergebnisse liefern. Zur Korrektur sollten Firmen sicherstellen, dass sie hochwertige, präzise und vollständige Daten verwenden. Der Aufbau und die Pflege eines dedizierten Datenqualitätsmanagement-Systems können hier Abhilfe schaffen.

Ein weiterer häufiger Fehler ist die fehlerhafte Integration der KI-Modelle in bestehende Produktionsprozesse. Häufig werden KI-Lösungen als Standalone-Tools betrachtet, anstatt sie nahtlos in die bestehende Infrastruktur einzubinden. Um dies zu vermeiden, sollte unbedingt eine enge Zusammenarbeit zwischen der IT-Abteilung und den Produktionsverantwortlichen stattfinden. Dies stellt sicher, dass die KI-Modelle nicht nur entwickelt, sondern auch effektiv genutzt werden.

Handlungsanleitung für die kommenden 14–30 Tage

1. Datenanalyse initiieren: In den ersten zwei Wochen sollten alle relevanten Produktionsdaten gesammelt und auf ihre Qualität hin überprüft werden. Dies beinhaltet das Identifizieren von Datenlücken und das Korrigieren fehlerhafter Datenpunkte. Ein zentralisiertes Datenlager kann hier unterstützend wirken.
2. Schulung der Mitarbeitenden: Innerhalb der folgenden sieben Tage sollte ein Schulungsprogramm für die Mitarbeitenden gestartet werden. Ziel ist, das Verständnis für die Funktionsweise von Predictive Quality und die Bedeutung von Datenqualität zu erhöhen. Dies fördert die Akzeptanz und Bereitschaft, neue Prozesse zu integrieren.
3. Pilotprojekt aufsetzen: Im letzten Abschnitt dieses Zeitrahmens sollte ein kleines Pilotprojekt im Unternehmen gestartet werden, um die Funktionalität der KI-gestützten Qualitätskontrolle zu testen. Ziel ist es, Praxiserfahrungen zu sammeln und die Vorhersagegenauigkeit der eingesetzten Modelle zu evaluieren.

Durch die Fokussierung auf Datenmanagement, Mitarbeiterschulung und den schrittweisen Einsatz eines Pilotprojekts kann Predictive Quality effektiv in bestehende Prozesse eingebunden werden. Unternehmen sind so in der Lage, Qualitätsprobleme schon im Voraus zu erkennen und zu minimieren, was letztlich auf die Wettbewerbsfähigkeit und die Produktqualität einzahlt.