Automatisierung in der Qualitätskontrolle durch KI — Überblick
Die automatisierte Prüfung von Qualitätsdaten durch KI-Systeme bietet Unternehmen die Möglichkeit, die Effizienz ihrer Qualitätskontrolle erheblich zu steigern. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Qualitätskontrolle erlaubt es, grosse Datenmengen schnell und präzise auszuwerten und dadurch frühzeitig Fehler oder Abweichungen zu erkennen.
Typische Fehler und ihre Korrektur
Ein häufiger Fehler bei automatisierten Prüfsystemen ist die unzureichende Datenqualität. Die KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Unvollständige oder fehlerhafte Inputdaten können zu ungenauen Ergebnissen führen. Die Korrektur besteht in einer gründlichen Vorverarbeitung der Daten: Sicherstellen, dass sämtliche erforderlichen Datenfelder vorhanden sind, und Anomalien oder Inkonsistenzen eliminieren.
Ein weiterer typischer Fehler ist die unpassende Parametrierung der KI-Algorithmen. Sind die Parameter nicht optimal eingestellt, kann dies zu einer hohen Rate an Fehlalarmen oder nicht erkannten Problemen führen. Hier empfiehlt es sich, die Algorithmen initial mit einem begrenzten, gut dokumentierten Datensatz zu trainieren und die Parameter schrittweise zu optimieren.
Schliesslich kann es vorkommen, dass Mitarbeitende nicht korrekt in den Umgang mit den KI-Systemen eingewiesen werden. Dies kann dazu führen, dass Fehlalarme ignoriert oder Korrekturmassnahmen nicht konsequent umgesetzt werden. Regelmässige Schulungen und die Erstellung von klaren Prozeduren für die Interaktion mit der KI können dieses Problem beheben.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Tag 1–7: Beginnen Sie mit der Analyse der aktuellen Datensituation und der Datenqualität. Stellen Sie sicher, dass die relevanten Daten vollständig und korrekt sind. Setzen Sie gegebenenfalls ein Team ein, um die Datenerhebung und -vorverarbeitung zu verbessern. Zudem: Auswahl geeigneter KI-Tools und deren Anpassung an die spezifischen Anforderungen des Unternehmens.
Tag 8–14: Starten Sie mit der Kalibrierung der KI-Systeme. Verwenden Sie kleinere, gut dokumentierte Datensätze, um die Algorithmen unter realistischen Bedingungen zu testen. Passen Sie die Parameter basierend auf den Testergebnissen an. Definitionsphase eines Katalogs von häufigen Fehlern und ihre korrespondierenden Korrekturmassnahmen.
Tag 15–21: Planen Sie Schulungen für die Mitarbeitenden, die mit der KI-gestützten Qualitätskontrolle arbeiten werden. Erarbeiten Sie praxisnahe Schulungsprogramme und interaktive Workshops, um das Verständnis und die Akzeptanz der neuen Technologie zu fördern. Einsatz von Pilotprojekten, um die Systeme in einem kontrollierten Umfang zu testen und Feedback zu sammeln.
Tag 22–30: Führen Sie die automatisierte Qualitätskontrolle im grösseren Massstab ein. Überwachen Sie die Prozesse engmaschig und dokumentieren Sie auftretende Probleme sowie Erfolgsgeschichten. Nutzen Sie die Erkenntnisse, um Systeme und Prozesse kontinuierlich zu verbessern und die Automatisierungsschritte konsequent zu justieren.
Dieser strukturierte Ansatz über eine Zeitspanne von einem Monat kann helfen, KI-gestützte Qualitätskontrollsysteme effizient und effektiv zu integrieren und die Qualitätssicherung im Unternehmen nachhaltig zu verbessern.