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INDUSTRIAL AI
Start/Industrie/Qualitätsmanagement

KI IM BEREICH QUALITÄTSMANAGEMENT

Zusammenhänge erkennen.
Qualität gezielt verbessern.

Qualitätswissen entsteht in Prüfungen, Reklamationen und täglichen Entscheidungen. KI kann helfen, vorhandene Informationen besser zu nutzen und die Bearbeitung wiederkehrender Aufgaben zu unterstützen.

Drei Anwendungsfälle ansehen
EINE FRAGE ZUM EINSTIEG

Wie viel Qualitätswissen ist vorhanden – und wie viel davon ist im entscheidenden Moment tatsächlich auffindbar?

ANWENDUNGSBEISPIELE

So könnte KI
im Alltag unterstützen.

Illustrative Szenarien. Voraussetzungen und Nutzen werden für Ihren konkreten Prozess geprüft.

01

TEXT- & DOKUMENTENASSISTENZ

Reklamationen und 8D-Berichte vorbereiten

DIE AUSGANGSSITUATION

Informationen aus Kundenmeldungen, Bildern, Prüfberichten und internen Notizen müssen aufwendig zusammengetragen werden. Frühere vergleichbare Fälle sind schwer auffindbar.

DER MÖGLICHE ANSATZ

KI unterstützt die Extraktion und Strukturierung von Angaben, sucht nach ähnlichen Fällen und bereitet Textentwürfe für die weitere Bearbeitung vor. Fehlende Angaben werden als offene Fragen ausgewiesen.

WAS DAFÜR NÖTIG IST

Reklamationsdaten, freigegebene Berichte, Fehlerkategorien und nachvollziehbare Bezüge zu Artikel, Charge und Kunde.

KI VERSTEHEN

Was hier technisch passiert.

TECHNISCH VERTIEFT
MÖGLICHER LÖSUNGSANSATZ

Dokumenten-KI · Ähnlichkeitssuche · 8D-Assistenz

Was übernimmt die KI konkret?

KI strukturiert den Reklamationstext und sucht ähnliche Fehlerbeschreibungen in abgeschlossenen Fällen.

So funktioniert die Lösung

  1. 01
    Fakten extrahieren

    Artikel, Fehlerbild, Zeitpunkt und fehlende Angaben werden in Felder überführt.

  2. 02
    Vergleichsfälle finden

    Semantische Suche liefert belegte Altvorgänge und dokumentierte Maßnahmen.

  3. 03
    8D-Entwurf vorbereiten

    Bestätigte Fakten werden passenden 8D-Abschnitten zugeordnet; Ursachen bleiben Hypothesen bis zur Prüfung.

Welcher Mehrwert entsteht?

Weniger Erfassungsaufwand, vollständigere Fallaufnahme und bessere Nutzung bereits dokumentierter Erfahrungen.

Ein konkretes Beispiel

Ein ähnlich beschriebener Riss liefert einen früheren Untersuchungsansatz, jedoch keine automatisch übernommene Ursache.

Technik, Einrichtung & Betrieb

Vortrainiertes LLM plus Fallindex; Vorlagen und Statusregeln unterscheiden Beobachtung, Hypothese, bestätigte Ursache und Wirksamkeitsnachweis.

Illustrativer Lösungsaufbau. Die konkrete Architektur folgt Datenlage, Systemen und Pilotbewertung.

Pilot, Nutzenbewertung & fachliche Verantwortung +
SO KÖNNTE EIN PILOT STARTEN

Eine Produktgruppe und ausgewählte abgeschlossene Fälle zur Bewertung verwenden, bevor neue Reklamationen unterstützt werden.

DARAN LÄSST SICH DER NUTZEN PRÜFEN

Vorbereitungszeit, Vollständigkeit und Korrekturbedarf der Entwürfe mit dem bestehenden Ablauf vergleichen.

Ursachenfeststellung, Wirksamkeitsprüfung und Freigabe bleiben bei den fachlich Verantwortlichen.

02

WISSENSSUCHE

Prüf- und Auditwissen gezielt finden

DIE AUSGANGSSITUATION

Prüfanweisungen, interne Vorgaben und Auditnachweise liegen in verschiedenen Ablagen. Versionsstände und Gültigkeit sind nicht immer auf den ersten Blick erkennbar.

DER MÖGLICHE ANSATZ

Eine quellenbasierte Suche führt zu relevanten freigegebenen Dokumenten. Sie kann Antworten mit Fundstellen vorbereiten und den Bezug auf gültige Versionen sichtbar machen.

WAS DAFÜR NÖTIG IST

Gelenkte Dokumente mit Status, Version, Geltungsbereich und Berechtigungskonzept sowie klar verantwortete Pflegeprozesse.

KI VERSTEHEN

Was hier technisch passiert.

TECHNISCH VERTIEFT
MÖGLICHER LÖSUNGSANSATZ

RAG-Wissenssuche · Metadatenfilter

Was übernimmt die KI konkret?

KI findet fachlich relevante Prüf- und Auditunterlagen auch bei abweichenden Suchbegriffen und erläutert die gefundenen Aussagen.

So funktioniert die Lösung

  1. 01
    Gültigkeit eingrenzen

    Standort, Produkt, Geltungsbereich und freigegebene Revision filtern die Dokumente.

  2. 02
    Passagen suchen

    Semantische Suche und Stichwörter liefern geeignete Fundstellen.

  3. 03
    Antwort belegen

    Ein Sprachmodell fasst die Stellen zusammen und zeigt Quellen sowie offene Widersprüche.

Welcher Mehrwert entsteht?

Schnellerer Zugriff auf gültige Nachweise und weniger Aufwand, überholte Versionen auszusortieren.

Ein konkretes Beispiel

Die Frage nach einer Messmittelprüfung führt zur passenden gültigen Arbeitsanweisung statt zu einer alten Auditkopie.

Technik, Einrichtung & Betrieb

Das Indexieren macht Wissen auffindbar; Zugriffsrechte und Freigabestatus müssen aus dem Dokumentenmanagement übernommen werden. Quellenqualität und richtige Revision werden separat geprüft.

Illustrativer Lösungsaufbau. Die konkrete Architektur folgt Datenlage, Systemen und Pilotbewertung.

Pilot, Nutzenbewertung & fachliche Verantwortung +
SO KÖNNTE EIN PILOT STARTEN

Einen Dokumentenbereich mit sauberer Versionsführung und einem festen Fragenkatalog erschließen.

DARAN LÄSST SICH DER NUTZEN PRÜFEN

Treffergenauigkeit, richtige Versionszuordnung und Zeit bis zum belastbaren Nachweis anhand typischer QM-Fragen prüfen.

Verbindliche Aussagen werden gegen das Originaldokument geprüft; KI-Ausgaben ersetzen keine formelle Freigabe oder Auditentscheidung.

03

ANALYSEUNTERSTÜTZUNG

Fehlerbilder mit Prozessdaten verknüpfen

DIE AUSGANGSSITUATION

Qualitätsabweichungen werden dokumentiert, während relevante Prozess-, Material- und Prüfparameter in anderen Systemen liegen.

DER MÖGLICHE ANSATZ

Eine gemeinsame Datenbasis und analytische Verfahren können wiederkehrende Muster sichtbar machen. Das Qualitätsteam priorisiert daraus Hypothesen für gezielte Untersuchungen.

WAS DAFÜR NÖTIG IST

Nachvollziehbare Verknüpfungen zwischen Prüfresultaten, Prozessschritten, Chargen und Materialmerkmalen sowie dokumentierte Änderungen.

KI VERSTEHEN

Was hier technisch passiert.

TECHNISCH VERTIEFT
MÖGLICHER LÖSUNGSANSATZ

Prädiktive Qualitätsanalyse · Überwachtes Lernen

Was übernimmt die KI konkret?

Ein Modell lernt, welche Kombinationen von Prozess- und Materialmerkmalen mit dokumentierten Qualitätsabweichungen zusammen auftreten.

So funktioniert die Lösung

  1. 01
    Chargen verbinden

    Prüfergebnisse werden eindeutig den vor der Prüfung verfügbaren Prozess- und Materialdaten zugeordnet.

  2. 02
    Muster modellieren

    Ein Klassifikationsmodell, etwa Gradient Boosting, lernt aus Gut-/Fehler-Ergebnissen und wird mit späteren Chargen geprüft.

  3. 03
    Hinweise untersuchen

    Risikohinweise und Einflussanalysen helfen, Untersuchungen zu priorisieren.

Welcher Mehrwert entsteht?

Weniger Aufwand für die Datensichtung und gezieltere Untersuchung auffälliger Bedingungen; bestätigte Ausschussverbesserungen werden erst nach Prozessversuchen bewertet.

Ein konkretes Beispiel

Bestimmte Material- und Temperaturkombinationen treten häufiger bei einem Fehlerbild auf und werden für Versuche priorisiert.

Technik, Einrichtung & Betrieb

Es werden ausreichende, repräsentative und korrekt zugeordnete Prüfergebnisse benötigt. Erklärte Modelleffekte zeigen Zusammenhänge, keine bewiesenen Ursachen; Datenleckagen aus späteren Informationen sind auszuschließen.

Illustrativer Lösungsaufbau. Die konkrete Architektur folgt Datenlage, Systemen und Pilotbewertung.

Pilot, Nutzenbewertung & fachliche Verantwortung +
SO KÖNNTE EIN PILOT STARTEN

Ein häufiges Fehlerbild auswählen und zunächst abgeschlossene Produktionslose gemeinsam mit Fachleuten analysieren.

DARAN LÄSST SICH DER NUTZEN PRÜFEN

Qualität der Untersuchungshypothesen und Aufwand für die Datenzusammenstellung messen; bestätigte Verbesserungen separat nachverfolgen.

Ein Muster belegt keine Ursache. Fachliche Prüfung und kontrollierte Versuche sichern die Schlussfolgerung ab.

MEIN BEITRAG

Gemeinsam klären,
was sich lohnt.

Ich unterstütze Sie dabei, aus einem interessanten Anwendungsfall eine verständliche und bewertbare Aufgabenstellung zu machen.

  • Bedarf und Ziele mit Fachbereich und IT strukturieren
  • Nutzen, Voraussetzungen und offene Fragen herausarbeiten
  • Eine Entscheidungsgrundlage und den möglichen Pilotumfang vorbereiten
  • Die Abstimmung mit geeigneten Umsetzungspartnern begleiten

HÄUFIGE FRAGEN

Vor dem
ersten Schritt.

Geht es auch um visuelle Qualitätsprüfung? +

Das kann ein weiteres Einsatzfeld sein. Dafür müssen unter anderem Fehlerarten, Bildqualität, Beleuchtung, repräsentative Prüfbilder und akzeptable Fehlerraten geklärt werden. Die Bewertung und Umsetzung erfolgt mit den zuständigen Fachleuten und passenden Lösungspartnern.

Welche Rolle übernehme ich? +

Ich unterstütze dabei, den Anwendungsfall zu schärfen, Anforderungen und Nutzen zu strukturieren und die Abstimmung zwischen Qualitätsbereich, IT und möglichen Umsetzungspartnern vorzubereiten.

VOM ANWENDUNGSFALL ZUM NÄCHSTEN SCHRITT

Welches Thema möchten
Sie konkretisieren?

Wir klären gemeinsam die Ausgangslage, mögliche Anwendungsfälle und den Nutzen. Daraus entsteht eine fundierte Grundlage für Ihre nächsten Entscheidungen.

Gespräch per E-Mail anfragen +49 160 8983019

Digital und bei Ihnen vor Ort.

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