Quality Engineering 02.2024
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Zu den wichtigsten Vorteilen von KI gehört die<br />
Fähigkeit, sehr große Datenmengen in hohem<br />
Tempo zu analysieren und – auf den Ergebnissen<br />
aufbauend – präzise Entscheidungen zu treffen.<br />
Bild: Alexander Limbach/stock.adobe.com<br />
Voraussetzungen für den Einsatz von KI<br />
Fundament für ein smartes<br />
Qualitätsmanagement<br />
Künstliche Intelligenz braucht eine Datenbasis, die höchsten Anforderungen<br />
entspricht. Ein modernes Daten- und Dokumentenmanagementsystem leistet<br />
dabei den entscheidenden Beitrag. Es sorgt unter anderem dafür, dass die<br />
für das Qualitätsmanagement benötigten Informationen auch jenseits der<br />
Firmengrenzen zur Verfügung stehen.<br />
Andreas Dangl<br />
Geschäftsführer<br />
Fabasoft Approve<br />
www.fabasoft.com/<br />
approve<br />
Die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz<br />
(KI) im Qualitätsmanagement sind vielfältig.<br />
Zu den wichtigsten Vorteilen gehört die Fähigkeit,<br />
sehr große Datenmengen in hohem Tempo zu<br />
analysieren und – auf den Ergebnissen<br />
aufbauend – präzise Entscheidungen zu<br />
treffen.<br />
Die Qualitätssicherung punktet zudem<br />
mit einer speziellen Mustererkennung,<br />
die dabei unterstützt, Mängel<br />
Bild: Fabasoft Approve<br />
rasch und verlässlich zu identifizieren.<br />
Dabei ist das System vorausschauend –<br />
ermöglicht also Predictive <strong>Quality</strong>. Dank<br />
intelligenter Überwachung sämtlicher<br />
Parameter sind Prognosen über potenzielle<br />
Qualitätsmängel entlang der gesamten<br />
Supply Chain möglich. Diese<br />
lassen sich identifizieren, bevor sie entstehen.<br />
Eine weitere Stufe in der Optimierung des Qualitätsmanagements<br />
bietet die Kombination von KI mit<br />
Augmented Reality und/oder Virtual Reality. Mitarbeitende<br />
sind damit beispielsweise in der Lage, ein<br />
Objekt virtuell zu begutachten, digitale Checklisten<br />
abzuarbeiten und prompt Optimierungsmaßnahmen<br />
zu ergreifen, ohne physisch anwesend zu sein.<br />
Wie gut KI im Produktions- oder auch in allen anderen<br />
Bereichen funktioniert, hängt zu einem großen<br />
Teil vom Zugriff auf relevante Daten ab. Und genau<br />
hier haben viele Unternehmen mit massiven Herausforderungen<br />
zu kämpfen. Eine aktuelle Capgemini-<br />
Studie bringt es auf den Punkt: Weltweit steigt die<br />
Datenmenge Jahr für Jahr an, dennoch stehen anteilig<br />
immer weniger Informationen organisationsweit<br />
zur Verfügung – von durchschnittlich 53 Prozent<br />
(2022) fiel diese Rate 2023 auf 41 Prozent. Der<br />
Hauptgrund für dieses Paradoxon: Datensilos. Verschärft<br />
wird die Situation, wenn – wie bei Predictive<br />
44 <strong>Quality</strong> <strong>Engineering</strong> » 02 | 2024
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