Prozesse mit KI optimieren und Qualität nachhaltig sichern
Die fortschreitende Digitalisierung beeinflusst und verändert das Qualitätsmanagement nachhaltig. Zudem stehen viele Unternehmen zunehmend vor der Herausforderung, immer größere Datenmengen effizient auszuwerten, Fehler frühzeitig zu erkennen und Prozesse kontinuierlich zu optimieren.
Künstliche Intelligenz ist ein wichtiger und nützlicher Treiber dieses Fortschnitts. Sie bietet innovative sowie individuelle Lösungen, um Unternehmensanforderungen ressourcenschonender, präziser und effizienter zu erfüllen.
Unsere Experten im Bereich der Managementsysteme haben sich näher mit dem Thema beschäftigt und analysiert, wie Künstliche Intelligenz Unternehmen in verschiedenen Bereichen gezielt unterstützt und das Qualitätsmanagement verbessert.
Eine Definition: Künstliche Intelligenz und Qualitätsmanagement
Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) prägt die heutige Zeit. KI-Technologien sind in der Lage, Aufgaben zu erledigen, für die normalerweise menschliche Intelligenz gefordert ist. Unternehmen setzen sie unter anderem beim Lernen aus Daten (Machine Learning), beim Erkennen und Verstehen von Sprache (Natural Language Processing) sowie beim Identifizieren von Bildern oder Mustern (Computer Vision) ein. KI analysiert große Datenmengen, verarbeitet sie und trifft auf dieser Basis fundierte Entscheidungen.
Das Qualitätsmanagement (QM) eines Unternehmens stellt sicher, dass die Qualität von Produkten, Dienstleistungen und Prozessen gewährleistet ist und sich kontinuierlich verbessert. Im Vordergrund stehen dabei die Kundenanforderungen, die Vermeidung von Fehlern sowie die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens am Markt.
Chancen und Herausforderungen der KI im Qualitätsmanagement
Der Einsatz von KI im Qualitätsmanagement eröffnet enorme Potenziale, fordert jedoch gleichzeitig einige Anstrengungen, denen sich Unternehmen stellen müssen. Nachfolgend fassen wir die wichtigsten Punkte zusammen:
Vorteile
Effizienzsteigerung: Mit dem Einsatz von KI Technologien im QM können größere Datenmengen, wie Fertigungs- oder Prüfdaten, in Echtzeit analysiert werden. Dadurch werden Fehlerquellen schneller identifiziert und Prozesse können optimiert werden. So spart das Unternehmen Zeit und Ressourcen.
Frühzeitige Fehlererkennung: Mittels Machine Learning erkennen Unternehmen mögliche Qualitätsprobleme frühzeitig und beheben sie proaktiv. Dies betrifft beispielsweise Abweichungen in Fertigungsprozessen, Qualitätskennzahlen oder Kundenfeedback.
Automatisierung von Routinearbeiten: KI übernimmt im Qualitätsmanagement zeitintensive Aufgaben wie das Erstellen, Bearbeiten und Optimieren von Prüfprotokollen oder Berichten. So entlastet sie das Projektteam und spart Ressourcen.
Bessere Entscheidungsgrundlagen: Durch umfassende Analysen von Datensätzen treffen KI-Systeme präzisere und fundiertere Entscheidungen im Qualitätsmanagement. Dies ermöglicht eine Verbesserung der Qualitätsstandards im Unternehmen.
Kosteneffizienz: Automatisierte Fehlerprognosen oder Prozessoptimierungen senken die Fehlerquote im Unternehmen und damit die Kosten.
Agilität am Markt: Ein kontinuierlich aktualisiertes Qualitätsmanagement ermöglicht es Unternehmen, schneller und präziser auf Marktveränderungen zu reagieren – und verschafft nachhaltig einen Wettbewerbsvorteil.
Herausforderungen
Datenqualität: Die Aussagekraft eines KI-Systems hängt direkt von der Qualität der Trainingsdaten ab. Schlechte, fehlerhafte oder unvollständige Daten führen zu unzutreffenden Ergebnissen.
Implementierungsaufwand: Die Einführung eines KI-Systems erfordert Investitionen in Technologie, gezielte Schulungen sowie die Anpassung bestehender Prozesse. Zudem verpflichtet das KI-Gesetz der Europäischen Union Unternehmen dazu, die KI-Kompetenz ihrer Mitarbeiter aufzubauen und zu stärken, damit sie verantwortungsvoll und regelkonform mit KI arbeiten.
Begrenzte Leistung: Trotz des Einsatzes von KI im Qualitätsmanagement lassen sich nicht alle Aufgaben automatisieren. Menschliches Urteilsvermögen, Kommunikation und Erfahrung bleiben unverzichtbar.
Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Entscheidungen eines KI-Systems erscheinen nicht immer transparent und nachvollziehbar für den Nutzer. Besonders in regulierten Branchen – etwa der Medikamentenproduktion, in der Luftfahrt oder der Automobilindustrie – stellt dies eine besondere Herausforderung dar.
Akzeptanz: Die Einführung eines KI-Systems im Unternehmen kann Unsicherheiten und Widerstände bei Mitarbeitern auslösen. Ursachen sind häufig mangelndes Wissen oder fehlende Lernbereitschaft.
Vom Potenzial zur Umsetzung
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Qualitätsmanagement bietet erhebliche Potenziale, um Unternehmensprozesse effizienter, präziser und flexibler zu gestalten. Voraussetzung für den Erfolg sind eine sorgfältige Planung der Systemfunktionen und ihrer Integration, eine hohe Datenqualität der Lerndaten sowie die aktive Einbindung und Schulung der Mitarbeiter.
Möchten Sie mehr über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Qualitätsmanagement erfahren? Unser QM-Experte Michael Will beantwortet Ihre Fragen gerne persönlich. Alternativ besuchen Sie das passende Seminar mit Michael Will in Zusammenarbeit mit TÜV NORD. Alle Informationen inklusive Terminübersicht finden Sie hier: