Qualitätsdaten intelligent prüfen für optimale Prozesse

Qualitätsdaten sind das Rückgrat eines effektiven Qualitätsmanagements. Automatisierte Prüfungen mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) versprechen Effizienzsteigerungen allein durch die Reduzierung manueller Fehler und die raschere Identifikation von Abweichungen. Die korrekte Implementierung solcher Systeme ist jedoch entscheidend, um die gewünschten Erfolge zu erzielen.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Unzureichende Datengrundlage: Ein häufiger Fehler ist die Verwendung ungenügender oder ungeeigneter Daten für die KI-Modelle. Für effektive Ergebnisse müssen die Daten nicht nur quantitativ ausreichend, sondern auch qualitativ hochwertig sein. Die Daten sollten vielfältig und repräsentativ für die relevanten Produktionsbedingungen sein. Um diesen Fehler zu korrigieren, ist eine gründliche Überprüfung und Bereinigung der Datensätze notwendig. Es lohnt sich, in die Bereitstellung von Sensoren und der Sammlung konsistenter Daten zu investieren.
2. Mangelnde Trainings- und Testzyklen: Manche Unternehmen unterschätzen die Notwendigkeit umfassender Trainings- und Testläufe der KI-Modelle. Ohne ausreichende Testphasen könnten Algorithmen falsche Schlussfolgerungen ziehen. Eine regelmässige Validierung des Modells anhand eines separaten Testdatensatzes ist essenziell, um die Genauigkeit kontinuierlich sicherzustellen. Fehlerhafte Erkennungen oder hohe False-Positive-Raten lassen sich durch gezielte Anpassungen und wiederkehrendes Training reduzieren.
3. Vernachlässigung der Integration in bestehende Systeme: Die Integration eines KI-gestützten Systems in das bestehende IT-Umfeld wird häufig unterschätzt. Es kann zu Kompatibilitätsproblemen kommen oder bestehende Prozesse können gestört werden. Daher ist es entscheidend, von Anfang an auf eine nahtlose Integration zu achten und, wenn nötig, Schnittstellen zu den Unternehmenssystemen zu entwickeln. Software-Kompatibilität und Laufzeitverhalten sollten im Vorfeld getestet werden.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Tag 1–7: Datenanalyse – Starten Sie mit einer umfassenden Analyse der vorhandenen Qualitätsdaten. Identifizieren Sie Lücken in der Datensammlung und beginnen Sie mit der Datenbereinigung. Stellen Sie sicher, dass die Daten sowohl in ihrer Breite als auch in ihrer Tiefe die Produktionsprozesse widerspiegeln.

Tag 8–14: Modellentwicklung und -training – Entwickeln Sie ein initiales KI-Modell. Nutzen Sie diesen Zeitraum, um das Modell mithilfe der bereinigten Daten zu trainieren. Sorgen Sie für einen separaten Testdatensatz, um während dieser Woche erste Validierungsläufe durchzuführen.

Tag 15–21: Integrationstests und Fehlerkorrektur – Testen Sie das System intensiv in Ihrer IT-Umgebung. Achten Sie auf Fehlfunktionen oder negative Auswirkungen auf bestehende Abläufe. Beheben Sie erkannte Probleme unmittelbar und passen Sie das Modell und die Systemintegrationen ggf. an.

Tag 22–30: Kontinuierliches Monitoring – Beginnen Sie mit der Überwachung des Systems im Echtbetrieb. Sammeln Sie Feedback von den Anwendern und werten Sie die Leistungskennzahlen des KI-Systems aus. Streben Sie nach kontinuierlichen Optimierungen basierend auf den gesammelten Erkenntnissen.

Die Automatisierung der Qualitätskontrolle durch KI hat das Potenzial, bedeutende Effizienzen und Qualitätsverbesserungen zu erzielen. Mit gründlicher Vorbereitung, fundiertem Vorgehen und kontinuierlichem Monitoring können mögliche Stolpersteine aus dem Weg geräumt werden, um den vollen Nutzen der Technologie zu realisieren.