Predictive Quality für bessere Produktstandards

Einsatz von Predictive Quality in der Qualitätskontrolle

Predictive Quality, als Teilgebiet der KI-gestützten Qualitätskontrolle, bietet Unternehmen die Möglichkeit, Qualitätsmängel vorauszusehen und somit frühzeitig zu reagieren. Dies verbessert nicht nur die Produktqualität, sondern verringert auch Kosten durch Ausschuss und Nacharbeit. Der präzise Einsatz von Predictive Quality kann als wichtiger Wettbewerbsvorteil dienen.

Typische Fehler bei der Implementierung

Ein häufiger Fehler bei der Einführung von Predictive Quality ist die unzureichende Datenqualität. Sind die Daten, auf denen die Analysen basieren, fehlerhaft oder unvollständig, werden die Prognosen zwangsläufig unzuverlässig. Unternehmen sollten daher sicherstellen, dass die erfassten Daten genau und konsistent sind. Regelmässige Datenprüfungen und -bereinigungen können hier Abhilfe schaffen.

Ein weiterer typischer Fehler ist die missbräuchliche Interpretation der Vorhersagen. Predictive-Quality-Systeme liefern Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten. Daher sollte jede Vorhersage im Kontext gesehen werden. Mitarbeiter sollten geschult werden, Vorhersagen korrekt zu interpretieren und in Entscheidungsprozesse einzubeziehen, ohne sich einzig und allein auf die Algorithmen zu verlassen.

Schliesslich verfehlen einige Unternehmen den Nutzen von Predictive Quality, weil sie keine klaren Handlungsanweisungen für den Fall von voraussichtlichen Problemen bereitstellen. Ein Vorhersagesystem ist nur dann wirksam, wenn es Teil eines grösseren Reaktionsplans ist. So sollten beispielsweise konkrete Schritte festgelegt werden, die bei einer Qualitätswarnung zu ergreifen sind.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

In den nächsten zwei Wochen sollten Unternehmen zunächst ihre Datenquellen überprüfen und sicherstellen, dass die Datenqualität den Anforderungen entspricht. Dies kann durch Stichprobenkontrollen und die Implementierung von Datenbereinigungsprozeduren geschehen.

In der darauffolgenden Woche empfiehlt es sich, gezielte Mitarbeiterschulungen durchzuführen, um allen Beteiligten den korrekten Umgang mit den Vorhersagen nahezubringen. Dies schliesst das Verstehen von Wahrscheinlichkeiten, der Abgleich mit weiteren Informationen und die Integration in strategische Entscheidungen ein.

Bis zum Ende des Monats sollten Unternehmen schliesslich ihre Prozesse für die Implementierung automatischer oder halbautomatischer Reaktionen auf erkannte Qualitätsprobleme überprüfen und verbessern. Dies gewährleistet, dass bei einer Frühwarnung sofort Handlungsschritte eingeleitet werden und die Vorhersagetechnologie effektiv genutzt wird.

Durch die präzise Umsetzung dieser Schritte haben Unternehmen die Möglichkeit, die Effektivität von Predictive Quality deutlich zu steigern und sich somit optimal auf mögliche Qualitätsprobleme vorzubereiten.