Problem
Unzureichende und ineffiziente Qualitätskontrollen können sich auf sehr negative Weise auf die Produktion oder das Unternehmen auswirken. Beispiele sind geringe Kundenzufriedenheit, Schaden am Unternehmensimage und steigende Kosten.
Der Einsatz von KI-basierten Methoden kann dazu beitragen, dass Qualitätssicherung umfassend und durchgängig erfolgt. Damit wird auf lange Sicht Qualität nachvollziehbar und gleichzeitig werden Kosten gespart.
Lösung
In der Regel kommen hier Verfahren der Bilderkennung und-klassifikation sowie Zeitreihenanalysen von Maschinen- oder Prozessdaten zum Einsatz. Damit können Anomalien und Abweichungen festgestellt oder Trends ermittelt werden. Es werden Vorhersagemodelle erstellt, die Qualitätsprobleme bereits vor deren Auftreten prognostizieren können. Korrelationsanalysen und datenbasierende Root-Cause-Analysen erlauben es, die Ursache von Fehlern zu erkennen.
Nutzen
Mit Hilfe von KI-basierenden Verfahren können die Variabilität von Rohstoffen oder Materialien, die Abweichung von Prozess- oder Produktparametern oder Fehler in der Produktionsplanung ausfindig gemacht werden. Dabei werden Fehler nicht nur automatisch detektiert, sondern sich abzeichnende Probleme können frühzeitig erkannt werden. Und das Ganze rund um die Uhr. Durch die Verknüpfung von Daten entlang des Produktionsprozesses kann KI helfen, die Ursachen für Qualitätsprobleme zu ermitteln.
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