Predictive Quality – die Produktqualität mit KI verbessern

Das Qualitätsmanagement in Industrieunternehmen steht heute vor enormen Herausforderungen: 

• Komplexe Produktionsprozesse, 
• Datenmengen und -vielfalt, 
• steigende Kundenerwartungen 
• und der Druck, immer effizienter und kostengünstiger zu arbeiten, 

erschweren es, Fehler rechtzeitig zu erkennen und zu beheben.  
 
Dafür verantwortlich sind unter anderem immer komplexere Produkte, größere Produktionsvolumen und die gestiegenen Anforderungen an eine lückenlose Dokumentation sowie Nachvollziehbarkeit. Traditionelle Methoden wie manuelle Inspektionen und stichprobenartige Kontrollen stoßen hier schnell an ihre Grenzen. Genau an dieser Stelle setzt Predictive Quality an. 
 
Diese Methode nutzt unter anderem KI, um bestehende Probleme in der Produktion schneller sowie effizienter zu lösen, und auch zukünftige Herausforderungen proaktiv zu meistern. 

Was ist Predictive Quality?

Predictive Quality ist ein Konzept aus dem Bereich des Qualitätsmanagements. Es konzentriert sich auf die Vorhersage und die Sicherstellung der Produktqualität. Dafür werden fortschrittliche Datenanalysemethoden und maschinelles Lernen angewendet, um die Qualität von Produkten und Prozessen durch den Einsatz datengestützter Prognosemodelle in der Fertigung präventiv zu verbessern. 
 
Ziel ist es, Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, bevor sie auftreten, was Ausschuss und Nacharbeit minimiert und die Effizienz der Produktion steigert. Der Einsatz von Prognosemodellen ermöglicht es Unternehmen, eine proaktive Qualitätskontrolle umzusetzen, die über das bloße Reagieren auf Fehler hinausgeht. 

Wie funktioniert Predictive Quality?

Predictive Quality basiert auf der kontinuierlichen Erfassung und Analyse von Produktions- und Prozessdaten. Unterschiedliche Sensoren erfassen verschiedene Prozessparameter in Echtzeit, wie zum Beispiel: 

• Temperaturen 
• Druck 
• Feuchtigkeit und andere relevante Parameter 

Diese Daten werden dann mit historischen Prozessparametern kombiniert und durch maschinelles Lernen ausgewertet, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Auf Basis dieser Muster können Vorhersagen darüber getroffen werden, wann und wo im Produktionsprozess Qualitätsprobleme auftreten könnten. So lassen sich präventive Maßnahmen ergreifen, bevor es zu teuren Produktionsfehlern kommt. 

Wie hängen Predictive Analytics, Predictive Quality und Predictive Maintenance zusammen?

Predictive Quality und Predictive Maintenance sind spezifische Anwendungsfälle von  Predictive Analytics. Darunter versteht man allgemeiner alle Methoden zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse auf Basis historischer und aktueller Daten. 

Predictive Quality konzentriert sich auf die Optimierung von Qualität in Produktionsprozessen. Predictive Maintenance hingegen zielt darauf ab, den Zustand von Maschinen zu überwachen und Wartungsbedarf vorherzusagen. 
 
Prädiktive Qualität hat also die Sicherstellung der Produktqualität im Fokus. Bei dieser Methode werden produktionsbezogene Daten analysiert, wie: 

• Materialeigenschaften 
• Prozessparameter und 
• Umgebungsbedingungen. 

So wird eine ganzheitliche Sicht auf die Qualitätskontrolle ermöglicht, die über die reine Maschinenüberwachung hinausgeht. Ziel ist es, das Produkt entlang der gesamten Produktionsstrecke nachzuverfolgen und aufwendige Qualitätskontrollen oder Nacharbeiten zu verhindern. 
 
Smarte Kameras sowie der zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Form von Machine Learning erleichtern es, die gestiegenen Qualitätsanforderungen effektiver umzusetzen. Im Vergleich zu traditionellen Methoden bieten diese Technologien zahlreiche Vorteile. Diese wollen wir im Folgenden genauer betrachten. 

Welche Vorteile bietet die Methode im Vergleich zu herkömmlichen Qualitätskontrollmethoden?

Im Vergleich zu traditionellen Qualitätskontrollmethoden, die in der Regel reaktiv auf auftretende Probleme eingehen, bietet Predictive Quality einen proaktiven Ansatz. Dieser ermöglicht es, potenzielle Probleme zu identifizieren, noch bevor sie zu Produktionsausfällen oder Qualitätsmängeln führen.

Dadurch können Unternehmen nicht nur die Qualität ihrer Produkte steigern, sondern auch Kosten durch weniger Ausschuss und Nacharbeit einsparen. Zudem trägt Predictive Quality dazu bei, die Effizienz und Zuverlässigkeit der Produktionsprozesse zu verbessern.

Aspekt	Predictive Quality	Traditionelle Methoden
Früherkennung von Qualitätsproblemen	Potenzielle Qualitätsprobleme werden schon während der Produktion erkannt und können dadurch schneller behoben werden.	Probleme werden oft erst nach der Produktion oder während der Endkontrolle entdeckt. Je nach Art der Qualitätskontrolle werden Mängel gar nicht erkannt und fallen erst beim Kunden auf.
Reduktion von Kosten	Minimierung von Ausschuss, Nacharbeit und Produktions-ausfällen durch frühzeitige Erkennung und Ergreifung geeigneter Maßnahmen. Dadurch können überarbeitete Teile wieder dem Produktionsprozess zugeführt werden.	Höhere Kosten durch Nacharbeit, Ausschuss und Produktionsausfälle. Auch Reklamationen können zu massiven Mehrkosten führen.
Erhöhte Effizienz	Automatisierte Datenanalyse und maschinelles Lernen ermöglichen eine Automatisierung der Qualitätsüberwachung und steigern die Effizienz.	Manuelle Inspektionen und Stichprobenkontrollen sind zeitaufwendig und weniger effizient.
Verbesserte Produktqualität	Kontinuierliche Überwachung und Optimierung verbessern die Produktqualität, da im besten Fall das Bauteil während des gesamten Produktionsprozesses überwacht werden kann.	Qualitätsprobleme werden oft erst an definierten Qualitätsstationen erkannt, die ein oder mehrere vordefinierte Qualitätsmerkmale prüfen.
Durchführung von Maßnahmen	Proaktive Maßnahmen zur Vermeidung von Qualitätsproblemen durch frühzeitige Identifikation.	Reaktive Maßnahmen, die erst nach dem Auftreten von Problemen ergriffen werden.
Entscheidungen in der Qualitätskontrolle	Entscheidungen basieren auf fundierten Datenanalysen und Vorhersagemodellen.	Entscheidungen basieren oft auf Erfahrungswerten und manuellen Inspektionen.
Kontinuierliche Verbesserungen der Qualitätskontrolle	Ständige Verbesserung und Optimierung durch kontinuierliche Datensammlung und -analyse.	Verbesserungen erfolgen oft nur sporadisch und basieren auf retrospektiven Analysen.

Früherkennung von Qualitätsproblemen:

Welchen Herausforderungen begegnen Unternehmen aktuell bei der Kontrolle der Produktqualität?

Jeder Fehler in der Produktion führt zu Ausschuss, und Ausschuss wiederum erfordert Nacharbeit, um die entstandenen Fehler zu korrigieren. Dieser Kreislauf wirkt sich negativ auf die Wirtschaftlichkeit aus, da er sowohl Zeit als auch Ressourcen beansprucht, die für die Produktion fehlerfreier Produkte eingesetzt werden könnten.

Ursachen für Qualitätsprobleme sind häufig maschinelle oder technische Probleme, Materialprobleme oder der Umstand, dass bei komplexen und verketteten Prozessen erst am Ende kontrollieren kann.

Welche Verfahren werden aktuell angewendet?

Viele produzierende Unternehmen verlassen sich nach wie vor auf traditionelle Methoden zur Qualitätssicherung, wie visuelle Inspektionen oder stichprobenartige Kontrollen. Diese Ansätze sind zwar etabliert, stoßen aber zunehmend an ihre Grenzen.

Insbesondere in komplexen Produktionsumgebungen können manuelle Prozesse nicht mehr Schritt halten mit den Anforderungen an Geschwindigkeit, Präzision und Datenvolumen.

Trotzdem ist die manuelle Inspektion von Produkten am Ende der Produktionslinie noch immer häufig anzutreffen. Während dieser Prozess in der Vergangenheit ausreichte, um eine akzeptable Qualität sicherzustellen, ist er heute oft zu langsam und ungenau, um moderne Produktionsstandards wie Lean Production, Six Sigma oder ISO 9001 zu erfüllen.

Welche KI-Technologien sind in der Qualitätssicherung relevant?

Für die Implementierung von Predictive Quality werden verschiedene Technologien genutzt, darunter KI in Form von maschinellem Lernen oder Generative KI, sowie IIOT-Plattformen.

Diese Technologien ermöglichen die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen in Echtzeit. Darüber hinaus ist eine robuste IT-Infrastruktur notwendig, die eine effiziente Datenverarbeitung und -speicherung gewährleistet.

Machine Learning (ML): ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen und statistische Modelle entwickelt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Machine Learning kann in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, einschließlich prädiktiver Analysen.

Prädiktive Analysen: Bezieht sich auf Techniken, die historische Daten nutzen, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Prädiktive Analysen verwenden statistische Algorithmen und Modelle, um Muster in den Daten zu erkennen und diese Muster zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse anzuwenden.

Generative KI (oder GenAI): sie kann im Gegensatz zur prädiktiven Analyse auf Grundlage von erkannten Mustern neue und einzigartige Ergebnisse erzeugen. In der Fertigung dient sie zum Beispiel zur Simulation von Produktionsprozessen und Entwicklung neuer Lösungen.

IIoT-Plattform (Industrial Internet of Things): dient als Basis, um Daten einheitlich zu erfassen und zu strukturieren, beispielsweise über einen Unified Namespace (UNS). Durch die Vernetzung von Maschinen über eine IIoT-Plattform können Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt und zentral zusammengeführt werden. Dies ist entscheidend, um relevante Daten übergreifend verfügbar zu machen und als Grundlage für die Vorhersage von Qualitätsproblemen zu nutzen.

Welche Arten von Daten werden für Predictive Quality benötigt?

Als Basis für die Durchführung von Predictive Quality im Produktionsprozess benötigen Produktionsunternehmen unterschiedliche Arten von Daten. Darunter:

• Produktionsdaten
• Prozessdaten
• Qualitätsanforderungen
• Daten von Umgebungsbedingungen

Diese Daten sollten kontinuierlich erfasst und in Echtzeit analysiert werden. Dazu gehören beispielsweise Prozessparameter, Materialeigenschaften und Daten aus der Endkontrolle.

Eine ganzheitliche Erfassung ist notwendig, um ein vollständiges Bild der Produktionsprozesse zu erhalten und genaue Vorhersagen treffen zu können.

Wie kann ein Unternehmen sicherstellen, dass die Datenqualität ausreichend ist?

Eine hohe Datenqualität trägt maßgeblich zum Erfolg von Predictive Quality bei. Die Verantwortlichen für die Datenerfassung sollten deshalb dafür sorgen, dass ihre Daten konsistent, vollständig und genau sind.

Dies kann durch regelmäßige Datenprüfungen, die Implementierung von Datenvalidierungsregeln und die Schulung der Mitarbeiter in Bezug auf Datenpflege erreicht werden.

Zudem sollten die Verantwortlichen darauf achten, dass die Datenquellen gut dokumentiert und standardisiert sind, um eine reibungslose Datenintegration und -analyse zu ermöglichen.

Welche Herausforderungen gibt es bei der Datensammlung, -aufbereitung und -integration?

Die Herausforderungen bei der Datensammlung, -aufbereitung und –integration sind vielfältig:

Deshalb müssen Firmen in leistungsfähige Datenmanagement-Systeme investieren und klare Prozesse für die Datensammlung und -aufbereitung etablieren.

Moderne Ansätze wie Data Lakes und Data Meshes wurden entwickelt, um diesen Herausforderungen zu begegnen, insbesondere in Bezug auf Produktionsdaten. 

Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Repository, das große Mengen an Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format speichert. Dies ist besonders relevant für Produktionsdaten, da diese oft in verschiedenen Formaten vorliegen (z. B. Sensordaten, Log-Dateien, Maschinenparameter, Videos von Produktionsprozessen).

Vorteile von Data Lakes für Produktionsdaten:

• Skalierbarkeit: Ein Data Lake kann große Mengen von unstrukturierten und strukturierten Daten speichern. Produktionsdaten, die von Sensoren und IIoT-Geräten (z. B. SCADA-Systemen) erzeugt werden, können hier ohne Einschränkungen gespeichert werden.

• Flexible Datenaufnahme: Produktionsdaten können aus verschiedenen Quellen (z. B. Maschinen, Produktionssteuerungssystemen, ERP-Systemen) aufgenommen werden, ohne dass sie in ein bestimmtes Schema gebracht werden müssen. Dies ermöglicht eine schnellere Datenintegration.

• Erweiterte Analysen: In einem Data Lake gespeicherte Produktionsdaten können für verschiedene Arten von Analysen genutzt werden, z. B. prädiktive Wartung, Prozessoptimierung oder Qualitätsverbesserung. Die Kombination von Produktionsdaten mit Daten aus anderen Unternehmensbereichen (z. B. Vertrieb, Logistik) ist ebenfalls einfach möglich.

• Zugänglichkeit: Verschiedene Abteilungen (z. B. Produktionsleitung, Qualitätssicherung, IT) können auf die Daten zugreifen, um Analysen durchzuführen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Der Data Mesh-Ansatz ist ein modernes Konzept, das darauf abzielt, Datenarchitekturen zu dezentralisieren. Im Gegensatz zum zentralisierten Ansatz eines Data Lakes, verfolgt das Data Mesh die Idee, Daten domänenspezifisch zu verwalten und zu nutzen. Produktionsdaten werden dabei als eigenständige Datenprodukte betrachtet, die von den jeweiligen Teams oder Domänen verwaltet werden.

Vorteile von Data Mesh für Produktionsdaten:

• Dezentralisierte Verantwortung: Jede Produktionslinie, jeder Standort oder sogar jede Maschine kann als eigene Domäne betrachtet werden, die ihre eigenen Datenprodukte verwaltet. Dies bedeutet, dass die Teams, die am nächsten an den Produktionsdaten arbeiten, die volle Kontrolle über deren Verwaltung, Qualität und Nutzung haben.
  
  
• Domänenspezifisches Wissen nutzen: Da die Verantwortung für die Daten bei den Teams liegt, die die Produktionsprozesse am besten verstehen, können sie schnellere und effektivere Entscheidungen in Bezug auf die Datenverwendung treffen. Dies führt zu einer höheren Datenqualität und besseren Analysen.

• Schnellere Datenbereitstellung: Teams, die ihre eigenen Datenprodukte verwalten, können schneller auf Produktionsdaten zugreifen und sie für Analysen und Entscheidungsfindungen nutzen, ohne auf zentrale IT-Abteilungen angewiesen zu sein.

• Skalierbarkeit und Flexibilität: Da jede Domäne unabhängig operieren kann, wächst das Data Mesh mit dem Unternehmen mit, ohne dass es zu zentralen Engpässen kommt. Dies ist besonders vorteilhaft in großen Produktionsbetrieben mit verschiedenen Standorten oder Produktionslinien.

Die Effizienz von KI-Maßnahmen messen

Um den Erfolg von KI in der Qualitätskontrolle zu messen, sollten klare KPIs (Key Performance Indicators) definiert werden. Diese können folgende Punkte umfassen:

• Reduzierung von Ausschuss
• Verkürzung von Produktionszeiten
• Verbesserung der Produktqualität
  
  

Ein großer Hersteller aus dem Bereich Spritzgussfertigung legte beispielsweise KPIs wie „Reduzierung der Fehlerquote um 20%“ und „Verkürzung der Produktionszeit um 15%“ als Ziele für seine KI-Implementierung fest.

Diese beiden KPIs wurden nach Implementierung der KI-Technologie regelmäßig überprüft, um den Erfolg der Maßnahmen zu bewerten.

Nach der Einführung der KI-Technologie, wurden regelmäßige Messungen der KPIs durchgeführt. Dies erfolgte in Form von periodischen Überprüfungen. Die KI selbst spielte eine zentrale Rolle bei der kontinuierlichen Überwachung der Fehlerquote und Produktionszeit. Sensoren an den Maschinen und Echtzeit-Datenanalysen lieferten laufend aktuelle Informationen über die Leistung der Anlagen. So wurden die Werte ohne manuelle Eingriffe automatisch erfasst und analysiert.

Kontinuierliche Optimierung

Die Implementierung von KI-Modellen ist kein einmaliger Prozess. Es kommt vielmehr darauf an, diese regelmäßig zu überprüfen und zu optimieren, um sie an neue Herausforderungen und Daten anzupassen.

Gerade in Branchen, die sich mit stetig ändernden Prozessparametern beschäftigen, ist dies besonders wichtig. Ein mittelständischer Lebensmittelproduzent passt zum Beispiel seine KI-Modelle alle sechs Monate an, um saisonale Schwankungen bei der Rohstoffqualität zu berücksichtigen und eine gleichbleibend hohe Produktqualität sicherzustellen.

Wie können Sie Predictive
Quality implementieren?

Um Predictive Quality in Ihrem Unternehmen erfolgreich umzusetzen, sind vor allem bei komplexen Anforderungen strukturierte und kreative Lösungsansätze notwendig. Für eine effektive Bewältigung von technischen und organisatorischen Schwierigkeiten ist es von entscheidender Bedeutung, schon in der Anfangsphase des Projekts eine solide Grundlage zu schaffen. 

Dafür bietet Ihnen MaibornWolff eine ausführliche Beratung an. Diese beginnt mit einer genauen Analyse Ihrer persönlichen Bedürfnisse und begleitet Sie durch alle Phasen des Projekts. Unsere Herangehensweise an eine umfassende Lösung beinhaltet die folgenden Schritte:

Predictive Quality – Use Case

Der Kunde: Bis die Fahrzeuge eines führenden Automobilherstellers zur Serienreife gelangen, müssen etliche Probleme entdeckt und behoben werden. Die Daten in Prototyping, Audit oder Gewährleistung werden getrennt voneinander gesammelt.  Deren ganzheitliche Betrachtung bietet das Potential, die Probleme noch vor der Fertigung zu identifizieren.  

Die Aufgabe: Mit Connected Engineering Datenquellen verknüpfen. 

Um den Einsatz von Prototypen, Fahrzeugteilen und Werkzeugmaschinen zu reduzieren, gewährleisten wir durch Datenanalyse, -aufbereitung und -darstellung eine virtuelle, funktionsorientierte Fahrzeugentwicklung und Qualitätssicherung. Verschiedene Datenquellen zu verknüpfen, Issues mittels semantischer Analyse Datenpunkten zuzuordnen und Topics zu clustern, hilft, Probleme in der Produktion zu vermeiden.

Die Besonderheiten:   Nachdem der Kunde seine Vision formuliert hatte, erarbeitete unser Projektteam die ML-Modelle und entwarf Infrastruktur, Backend und das Frontend auf der grünen Wiese.

Das Ergebnis:  Eine Regel- und KI-basierte Machine Learning (ML) – Pipeline clustert aus den neu verknüpften Datenquellen Themen.  Auf einem Dashboard sehen die Produktionsingenieur:Innen die für sie relevanten Kennzahlen und können anhand der Cluster Problemfelder ausmachen. 

Solche Anhaltspunkte helfen ihnen, Szenarien durchzuspielen, um datenbasiert zu entscheiden: ob z.B. der Einsatz bestimmter Dichtungen oder doch das Design des Türrahmens ein wind- und wasserdichtes Schließen des Fensters ermöglicht und die Qualitätskennzahl beeinflusst.  

Das Prognose- und Steuerungsdashboard hilft, Informationen zu strukturieren und relevante Erkenntnisse zu identifizieren. Damit trägt es direkt dazu bei, Kosten zu senken.

Wohin entwickelt sich Predictive Quality?

Die Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz schreiten rasant voran. Neue Algorithmen und Technologien werden ständig entwickelt, die das Potenzial haben, die Qualitätskontrolle weiter zu revolutionieren.

Von der Aerodynamikverbesserung, über die optimierte Fehlerprognose bis hin zu vollständig autonomen Produktionslinien – die Chancen sind vielfältig.

Um auf zukünftige Herausforderungen vorbereitet zu sein, sollten Unternehmen flexibel und anpassungsfähig bleiben. Dies bedeutet, ständig neue Technologien zu evaluieren und in die Unternehmensstrategie zu integrieren.

Predictive Quality – Fazit

Predictive Quality ist nicht nur ein Schlagwort, sondern eine echte Chance, die Qualitätssicherung in Ihrem Unternehmen grundlegend zu transformieren.

In diesem Ratgeber haben wir Ihnen gezeigt, wie Sie mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) die Herausforderungen der modernen Produktion meistern und gleichzeitig die Produktqualität auf ein neues Niveau heben können.

Die Ausgangslage: Traditionelle Methoden zur Sicherstellung der Qualität  stoßen heute oft an ihre Grenzen. Manuelle Inspektionen und stichprobenartige Kontrollen sind zeitaufwändig und fehleranfällig. Angesichts der steigenden Komplexität in der Produktion und der wachsenden Kundenerwartungen wird es immer schwieriger, eine konstant hohe Qualität zu gewährleisten. Hier setzt Predictive Quality an.

Die Rolle der KI: Mithilfe von Machine Learning und Generative KI können Sie nicht nur bestehende Fehler schneller erkennen und beheben, sondern auch zukünftige Probleme vorausschauend vermeiden. KI ermöglicht es Ihnen, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, Muster zu erkennen und automatisierte Entscheidungen zu treffen. So können Sie die Qualität Ihrer Produkte kontinuierlich überwachen und optimieren.

Praktische Anwendungen: Zahlreiche Beispiele aus der Praxis zeigen, wie Unternehmen bereits erfolgreich Predictive Quality nutzen. Ob in der Automobilindustrie, wo Ausschussraten drastisch reduziert werden, oder in der Lebensmittelproduktion, wo Generative KI zur Optimierung von Prozessen beiträgt – die Möglichkeiten sind vielfältig und branchenübergreifend. Diese Beispiele verdeutlichen, dass die Implementierung von KI nicht nur ein theoretisches Konzept ist, sondern messbare Erfolge bringt.

Der Implementierungsprozess: Die Einführung von KI in Ihre Produktionsabläufe erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung. Es geht darum, die richtigen Technologien zu wählen, die Integration in bestehende Prozesse zu meistern und Ihre Mitarbeiter entsprechend zu schulen.

Wichtig ist auch, den Erfolg Ihrer Maßnahmen kontinuierlich zu überwachen und die KI-Modelle regelmäßig zu optimieren, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen.

Ihr nächster Schritt: Nutzen Sie die Erkenntnisse aus diesem Ratgeber, um Ihr Qualitätsmanagement zu überdenken und die Potenziale von KI zu erschließen. Starten Sie mit einer Analyse Ihrer aktuellen Prozesse, identifizieren Sie die Bereiche, in denen KI den größten Mehrwert bieten kann, und entwickeln Sie einen detaillierten Plan zur Umsetzung.

Predictive Quality – FAQ

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