Vorausschauende Qualitätskontrolle durch KI

Im Bereich der Qualitätssicherung verspricht Predictive Quality, also die vorausschauende Qualitätskontrolle, beachtliche Effizienzsteigerungen. Mithilfe von künstlicher Intelligenz lassen sich Qualitätsmängel schon im Vorfeld identifizieren und korrigieren, bevor sie tatsächlich eintreten. Der Einsatz von Predictive Quality bietet nicht nur eine Reduktion von Ausschuss, sondern auch eine Optimierung der Produktionsprozesse.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufiger Fehler in der Implementierung von Predictive Quality ist die unzureichende Datengrundlage. Viele Unternehmen beginnen mit diesem Ansatz, ohne über ausreichende, relevante Daten zu verfügen. Für eine präzise Vorhersagequalität ist es jedoch entscheidend, dass die KI mit gut strukturierten und umfassenden Datensätzen gespeist wird. Die Korrektur besteht darin, zunächst sicherzustellen, dass eine breite Palette historischer Produktions- und Qualitätsdaten zur Verfügung steht und diese kontinuierlich aktualisiert werden.

Ein weiterer typischer Fehler ist die Überschätzung der Leistungsfähigkeit der KI-Modelle. Viele Unternehmen erwarten sofortige und perfekte Ergebnisse. In der Realität benötigen die Modelle Zeit, um sich zu entwickeln und effektive Vorhersagen zu treffen. Unternehmen sollten darauf vorbereitet sein, die Modelle kontinuierlich zu überwachen, zu testen und zu verfeinern, um deren Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Datenanalyse (Tag 1–5): Starten Sie mit einer umfassenden Analyse der verfügbaren Daten. Stellen Sie sicher, dass diese in einem konsistenten Format vorliegen und alle relevanten Produktionsparameter sowie historische Qualitätsdaten umfassen.
2. Datenvorbereitung (Tag 6–10): Bereiten Sie die Daten so vor, dass sie für die KI-Modelle verwendbar sind. Dies schliesst Datenbereinigung und -trennung in Trainings- und Testdaten ein.
3. Modellinitialisierung (Tag 11–15): Initiieren Sie einfache KI-Modelle und testen Sie deren Grundfunktionalitäten mit den vorbereiteten Daten.
4. Modellüberwachung und Anpassung (Tag 16–25): Setzen Sie ein System zur kontinuierlichen Überwachung der KI-Ergebnisse auf. Führen Sie regelmässige Tests durch und nehmen Sie notwendige Anpassungen vor. Analysieren Sie die Vorhersagen auf Genauigkeit und Zuverlässigkeit.
5. Mitarbeiterschulung (Tag 26–30): Integrieren Sie Schulungen für das Team, um den optimalen Einsatz der KI-gestützten Vorhersagemethoden zu gewährleisten. Erstellen Sie Richtlinien für die Interpretation der Ergebnisse und die entsprechenden Handlungen.

Der gezielte Einsatz von Predictive Quality erfordert Geduld und regelmässige Anpassungen. Mit diesem strukturierten Ansatz können Unternehmen innerhalb eines Monats bedeutende Fortschritte in der Qualitätssicherung realisieren und den Weg für langfristige Prozessverbesserungen ebnen.