Optimierung der Produktqualität durch KI-Analyse

Mit Predictive Quality können Schweizer KMU die Produktqualität optimieren, indem sie potenzielle Fehler vor ihrer Entstehung erkennen und beheben. Der vorausschauende Ansatz nutzt Künstliche Intelligenz (KI), um Qualitätsprobleme frühzeitig zu identifizieren und deren Ursachen zu analysieren.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von Predictive Quality ist die mangelhafte Datenqualität. Ohne saubere, konsistente und relevante Daten kann die KI keine verlässlichen Vorhersagen treffen. Die Korrektur besteht darin, ein robustes System zur Datenerfassung und -verwaltung aufzubauen, das auch in regelmässigen Abständen auf Konsistenz geprüft wird.

Ein weiterer Fehler ist die unzureichende Integration von Predictive-Quality-Tools in bestehende Produktionsprozesse. Wenn solche Tools isoliert eingesetzt werden, können deren Potenziale nicht voll ausgeschöpft werden. Die Lösung liegt in der engen Verzahnung mit bestehenden Systemen wie Enterprise Resource Planning (ERP) und Manufacturing Execution Systems (MES). Dadurch werden reibungslose Abläufe gewährleistet, und die Vorhersagen können unmittelbar operationalisiert werden.

Ein dritter, oft beobachteter Fehler ist das Fehlen einer klaren Verantwortlichkeit innerhalb des Unternehmens. Wenn nicht eindeutig festgelegt ist, wer für die Überwachung und Implementierung der KI-Lösungen zuständig ist, bleibt das System meist hinter seinen Möglichkeiten zurück. Es ist entscheidend, ein definiertes Team oder eine Abteilung zu benennen, das sich kontinuierlich mit dem Thema beschäftigt und die Ergebnisse interpretiert sowie Massnahmen ergreift.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Erste Woche: Bestandsaufnahme und Planung

• Erfassen Sie den aktuellen Stand Ihrer Datenlandschaft. Identifizieren Sie Datenquellen und beurteilen Sie deren Qualität.
• Analysieren Sie bestehende Qualitätskontrollverfahren und identifizieren Sie Schnittstellen für die Integration von KI-Lösungen.
• Stellen Sie ein interdisziplinäres Team zusammen, um die Anstrengungen zu koordinieren. Legen Sie Verantwortlichkeiten fest.

1. Zweite bis dritte Woche: Implementierungsphase

• Beginnen Sie mit der Bereinigung und Organisation Ihrer Datensätze. Setzen Sie auf Datenqualitäts-Tools, um sicherzustellen, dass die Informationen konsistent und präzise sind.
• Implementieren Sie die Schnittstellen zwischen Ihren bestehenden Systemen und der Predictive-Quality-Lösung. Führen Sie dabei umfassende Tests durch.
• Schulen Sie Ihr Team im Umgang mit den neuen Tools, damit es die Analysen korrekt interpretieren kann.

1. Vierte Woche: Evaluierung und Anpassung

• Führen Sie eine erste Evaluierung der Ergebnisse durch. Überprüfen Sie, inwiefern die implementierten Lösungen den Produktionsprozess und die Qualitätskontrolle verbessert haben.
• Sammeln Sie Feedback von Ihrem Team und identifizieren Sie mögliche Verbesserungsbereiche.
• Planen Sie regelmässige Reviews, um die Systemleistung kontinuierlich zu überwachen und an neue Anforderungen anzupassen.

Durch die strukturierte Einführung von Predictive Quality können Schweizer KMU nicht nur ihre Produktqualität verbessern, sondern auch effizienter arbeiten und mögliche Ausfälle minimieren. Eine fokussierte Herangehensweise und die Einbindung aller relevanter Abteilungen sind dabei entscheidend für den Erfolg.