Der Prozess beginnt mit der Zusammenstellung des Teams. Durch die Analyse vorangegangener Projekte lernt die KI, welche Fachkräfte über welche Kenntnisse verfügen. Anhand der Ergebnisse schlägt das smarte System die am besten qualifizierten Mitarbeiter vor. Im zweiten Schritt, der Beschreibung des Problems, findet und klassifiziert die KI automatisch Defekte oder Abweichungen in den Produkten. Nachdem das System Vorschläge für Sofortmaßnahmen gemacht hat, analysiert es große Mengen an Produktionsdaten, um Muster und Ursachen für Qualitätsprobleme zu identifizieren (dritter und vierter Schritt).
Durch die Analyse historischer Daten ist die KI in der Lage, vorherzusagen, welche Maßnahmen am effektivsten sind, um das Problem zu lösen (fünfter Schritt). Der sechste Step ist der Einführung der Korrekturmaßnahmen gewidmet, wobei die KI-Vorschläge liefert, wo im Unternehmen das Problem noch auftreten könnte. Im Anschluss daran kommen die User des intelligenten Systems in den Genuss von Vorschlägen für Vorbeugemaßnahmen sowie für die Anpassung oder Erweiterung der Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA). Im letzten Schritt geht es darum, die Erkenntnisse der vorangegangenen Analysen und Maßnahmen zu dokumentieren – das klassische Lessons Learned. Und auch hier spielt die KI ihr volles Potenzial aus: Das System lernt automatisch, ohne zusätzlichen manuellen Aufwand, und sorgt damit für eine nachhaltige Qualitätsoffensive.
Smartes Managementsystem
Um die Stärken von KI nutzen und etwa im Bereich Qualitätsmanagement mit anderen Technologien wie Virtual oder Augmented Reality gewinnbringend zusammenbringen zu können, braucht es ein verlässliches und flexibles Fundament. Ein erfolgversprechender Ansatz dafür besteht aus der Kombination der Cloud und einem smarten Daten- und Dokumentenmanagementsystem. Die Cloud, weil hier alle benötigten Daten auf einer gemeinsam genutzten Plattform sicher gespeichert und für berechtigte Personen jederzeit verfügbar sind. Zudem sorgt sie für die problemlose Vernetzung aller Partner entlang der Lieferkette. Nutzen diese zusätzlich ein intelligentes Dokumentenmanagementsystem, lassen sich die benötigten Unterlagen etwa für die Produktion oder die Fehlerbehebung bequem verteilen. Auch hier spielt KI eine wichtige Rolle, da sie die von den Lieferanten zur Verfügung gestellten Dokumente wesentlich effizienter überprüft, als dies mit traditionellen – und oft manuellen – Methoden möglich ist. Das smarte System kann zudem Prüfprotokolle validieren und gegebenenfalls dem Lieferanten direkt Feedback übermitteln, wenn dieser etwa ein falsches Bauteil referenziert hat. Es extrahiert außerdem automatisiert die in den Dokumenten enthaltenen Metadaten und verknüpft sie im System korrekt.
Unterm Strich: Künstliche Intelligenz hilft Unternehmen in unterschiedlichen Anwendungsbereichen, die Effizienz, Produktion und Qualität zu erhöhen, Fehler zu vermeiden und gleichzeitig Kosten einzusparen. Damit stellt KI auf vielfältige Weise unter Beweis, dass sie zurecht zu den wichtigsten Technologien zählt, wenn es um die Wettbewerbs- und Zukunftsfähigkeit der deutschen Industrie geht.
