Qualitätsprognose und Qualitätssicherung

1.   Beschreibung

Die Qualitätssicherung gewährleistet, dass Produkte oder Dienstleistungen die festgelegten Qualitätsstandards erfüllen und den Anforderungen der Kundschaft entsprechen. Dafür muss eine große Menge an Daten verarbeitet und analysiert werden.

Da dies sehr zeitaufwändig und fehleranfällig ist, kann eine Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt werden. Ziel ist es, durch eine möglichst genaue Prognose der Qualität der hergestellten Produkte Qualitätsmängel und Fehler frühzeitig zu erkennen und den Ausschuss und so die Fertigungskosten zu reduzieren.

Dabei kann KI dazu genutzt werden, eine Vielzahl von Daten und Einflussfaktoren auf den Prozess zu analysieren und so die Qualität der Produkte vorherzusagen. Mithilfe dieser Informationen können Produktionsprozesse optimiert und Fertigungsfehler und Ausschuss reduziert werden. Das erhöht die Produktivität und das Qualitätsniveau.

2.   Notwendige Daten

Je nach Anwendungsfall werden unterschiedliche Daten benötigt. Zum einen sind Daten notwendig, in denen Informationen zur Qualität vermutet werden. Folgend sind einige Beispiele dazu aufgeführt:

  • Historische Qualitätsdaten z. B. Messwerte, Prüfergebnisse, Feedback der Kundschaft
  • Produktionsdaten z. B. Maschineneinstellungen, Parameter, Betriebsbedingungen
  • Produktdaten z. B. Bauteileigenschaften
  • Prozessdaten z. B. Prozessschritte
  • Sensordaten z. B. Temperatur, Druck, Vibrationen

Zum anderen sind Daten notwendig, welche die Qualität beeinflussen können. Folgend sind einige Beispiele dazu aufgeführt:

  • Externe Einflussfaktoren z. B. Verunreinigungen in der Luft, Lichteinstrahlung, Raumtemperatur, Luftfeuchtigkeit
  • Interne Einflussfaktoren z. B. Anlaufzeiten der Maschinen, Schichten, Materialien

3.   Nächste Schritte

Die Qualitätsprognose und Qualitätssicherung klingt nach einem Anwendungsfall für Ihr Unternehmen? Das könnten die nächsten Schritte sein:

  1. Sprechen Sie mit den Kolleg*innen der Produktion und Logistik und prüfen Sie Ihre vorliegenden Daten. Zur Bewertung Ihrer Daten schauen Sie in unserem KI-Kompetenzbildungsprogramm vorbei. In Modul 2 wird das Thema „Datenmanagement“ behandelt.
  2. Bei der Unterstützung der Qualitätsprognose und Qualitätssicherung ist die Akzeptanz der Mitarbeitenden in der Nutzung von KI besonders wichtig. Zur Schaffung eines guten Verständnisses über KI und die Berücksichtigung von Changemanagement schauen Sie in unserem KI-Kompetenzbildungsprogramm vorbei. In Modul 4 und 5 werden die Themen „Keine Angst vor KI“ und „KI- und Changemanagement“ behandelt.
  3. Strukturieren Sie Ihr KI-Projekt: Welches Problem soll gelöst werden? Setzen Sie klare Ziele. Welche Daten werden benötigt? Wie erfolgt die Anwendung? Dabei kann Sie der KI-Canvas unterstützen.
  4. Integrieren Sie Ihre Geschäftsführung, um das weitere Vorgehen zu besprechen.

Sie benötigen Unterstützung bei den nächsten Schritten? Gehen Sie gerne auf die KI-Dienstleistenden der Region Hannover zu. Gerne unterstützt Sie auch die Region Hannover bei der Gestaltung Ihres Anwendungsfalls.

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