Qualitätsmanagement und KI:

Wie Künstliche Intelligenz die Qualitätssicherung auf ein neues Niveau hebt

Das Qualitätsmanagement ist in vielen Branchen ein wichtiger Beitrag für den nachhaltigen Erfolg des Unternehmens. Ob in der Produktion, im Dienstleistungsbereich oder in der Softwareentwicklung – Qualitätssicherung bedeutet nicht nur das Einhalten hoher Standards, sondern auch die ständige Verbesserung von Prozessen.

Künstliche Intelligenz bietet hier neue Möglichkeiten, um Fehler zu minimieren, Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

Warum KI im Qualitätsmanagement?

Qualitätssicherung ist oft ein zeitaufwendiger Prozess, der eine genaue Überwachung und Analyse von Produktionsschritten oder Dienstleistungen erfordert. Fehler können schnell teuer werden und die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen. Künstliche Intelligenz kann in vielen dieser Schritte Unterstützung bieten: Sie analysiert große Datenmengen, erkennt Anomalien und hilft dabei, Muster zu identifizieren, die auf potenzielle Qualitätsprobleme hinweisen könnten.

KI-gestützte Qualitätsmanagement-Lösungen können durch maschinelles Lernen und Datenanalysen präzise und kontinuierliche Qualitätssicherung in Echtzeit ermöglichen. So kann beispielsweise ein Produktionsfehler frühzeitig erkannt und behoben werden, bevor er sich auf weitere Produkte auswirkt. Besonders in der Fertigung, wo Fehler oft schwer oder spät erkennbar sind, kann KI wertvolle Einblicke bieten.

Praktische Einsatzmöglichkeiten: Wie KI das Qualitätsmanagement verbessert

Die Einsatzmöglichkeiten von KI im Qualitätsmanagement sind vielseitig. Hier sind einige der wichtigsten Anwendungsfälle:

1. Automatisierte Fehlererkennung

In vielen Produktionsprozessen, vor allem in der Fertigung und im Maschinenbau, ist die Fehlererkennung eine zentrale Herausforderung. KI-basierte Systeme können visuelle Daten oder Sensordaten nutzen, um Abweichungen von vorgegebenen Standards automatisch zu erkennen. In der Praxis bedeutet dies, dass Fehler bei einem Produkt bereits während der Produktion entdeckt und unmittelbar behoben werden können. Das führt zu weniger Ausschuss und einer höheren Produktionsqualität. Dies ist heute auch ohne KI schon Standard in vielen produzierenden Unternehmen. Mit neuen Machine Learning Verfahren, wird dies aber deutlich genauer.

2. Predictive Maintenance

Predictive Maintenance, auch vorausschauende Wartung genannt, ist ein weiterer wichtiger Einsatzbereich. Mithilfe von KI können Unternehmen den Zustand von Maschinen und Anlagen überwachen und Wartungsbedarf erkennen, bevor ein tatsächlicher Defekt auftritt. Sensoren erfassen dabei kontinuierlich Daten, die von KI analysiert werden, um ungewöhnliche Muster oder Anzeichen von Verschleiß zu identifizieren. Durch die rechtzeitige Wartung kann die Betriebseffizienz erhöht und Ausfallzeiten minimiert werden, was letztlich auch die Qualität des Endprodukts verbessert.

3. Analyse von Kundendaten für kontinuierliche Verbesserung

Qualitätsmanagement endet nicht mit der Produktion, sondern bezieht auch das Kundenfeedback ein. KI kann große Mengen an Kundenbewertungen, Rückmeldungen und Supportanfragen analysieren, um Verbesserungsmöglichkeiten im Produkt oder Service zu erkennen. So lassen sich gezielte Anpassungen vornehmen, die auf den tatsächlichen Erfahrungen der Kunden basieren und zur Steigerung der Qualität beitragen. Diese Art der KI-Analyse unterstützt die kontinuierliche Weiterentwicklung der Produkte und Dienstleistungen und verbessert die Kundenzufriedenheit nachhaltig. Da viele solcher Daten in unstrukturierter Form als PDF, Excel Datei oder ähnlichem vorliegt, kann eine „Chat with your Data“ Lösung wie appoco helfen diese Daten nutzbar zu machen.

4. Dokumentation und Dokumentenmangement

Gerade in regulierten Märkten müssen im Bereich QM sehr viele Dokumentationen erstellt und auch aktuell gehalten werden. Ein manuell sehr aufwendiger Prozess. Eine Lösung wie appoco macht die Dokumentation deutlich einfacher, da beispielsweise Dokumente automatisch ausgefüllt, gefunden oder aktualisiert werden können. Für einen Lebensmittelhersteller wurde damit beispielsweise der Prozess zur Angebotserstellung um 80% beschleunigt.

Technologische Grundlagen: Wie funktioniert KI im Qualitätsmanagement?

Um diese Einsatzmöglichkeiten umzusetzen, greifen KI-Lösungen auf verschiedene Technologien zurück:

Maschinelles Lernen (ML): Durch ML-Algorithmen kann die KI Anomalien und Muster in Daten erkennen und aus diesen Erkenntnissen lernen, um zukünftige Probleme vorherzusagen.
Computer Vision: Diese Technologie wird eingesetzt, um visuelle Daten, wie z. B. Bilder oder Videos von Produkten, auf Abweichungen zu analysieren. In Produktionsumgebungen kann Computer Vision zur Qualitätssicherung beitragen, indem es etwa Oberflächen auf Unregelmäßigkeiten überprüft.
Chat with your Data-Integration: Eine erfolgreiche KI-Integration erfordert Zugang zu verschiedenen Datenquellen, wie Produktions-, Maschinen- oder Kundendaten. Diese Daten müssen gesammelt, organisiert und für eine Sprach-KI (ähnlich Chat-GPT) zugänglich gemacht werden. Appoco Armando ist eine solche Lösung.

Herausforderungen bei der Einführung von KI im Qualitätsmanagement

So vielversprechend der Einsatz von KI im Qualitätsmanagement ist, es gibt auch einige Herausforderungen, die Unternehmen berücksichtigen müssen. Eine der größten Hürden ist die Qualität der Daten. KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird oder operiert. Fehlen qualitativ hochwertige Daten oder sind sie unzureichend aufbereitet, kann die KI keine genauen Ergebnisse liefern. Ein wichtiger Schritt in diese Richtung ist es, die KI auch zur Datenextraktion und Validierung zu nutzen und diese Daten dann dem Unternehmen in strukturierter Form zur Verfügung zu stellen. Damit wird eine wichtige Voraussetzung geschaffen, das andere KI Lösungen auch auf Basis dieser Arbeit die QM-Anforderungen übererfüllen kann.

Ein weiteres Thema ist die Datensicherheit. Gerade im Qualitätsmanagement, wo oft sensible Produktionsdaten oder auch Informationen über Kundenzufriedenheit analysiert werden, ist der Schutz dieser Daten entscheidend. Unternehmen müssen sicherstellen, dass KI-Systeme sicher und datenschutzkonform arbeiten. Dazu nutzt appoco Armando einen Data Security Layer (Mehr dazu).

Fazit

KI bietet enorme Potenziale für das Qualitätsmanagement und kann dazu beitragen, Prozesse zu verbessern, Fehler zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Die Anwendung reicht von der automatisierten Fehlererkennung über vorausschauende Wartung bis hin zur Analyse von Kundenfeedback und der Dokumentation. Trotz Herausforderungen wie Datenqualität und Sicherheit kann KI durch eine gezielte und gut geplante Einführung erhebliche Mehrwerte schaffen. Ein modernes Qualitätsmanagement, das auf Künstliche Intelligenz setzt, ist in der Lage, Qualität kontinuierlich und zuverlässig zu gewährleisten – ein entscheidender Wettbewerbsvorteil für Unternehmen, die ihre Standards stetig verbessern möchten.