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Wie Sie die Qualität Ihres Produkts mit KI vorhersagen können

Ein weiterer Blogartikel über das Wunder der Künstlichen Intelligenz (KI)? Nein. In diesem Beitrag geht es nicht wirklich um KI. Es geht darum, wie Sie Ihre Techniker dazu bringen, mit KI zu arbeiten, damit sie ihre Qualitätskontrolle effektiver durchführen können.

Ja, das ist richtig: Mit KI lässt sich die Qualität eines Produkts vorhersagen, bevor es fertiggestellt ist – Predictive Quality.

Die Vorteile liegen auf der Hand: Geringere Produktionskosten und weniger Ausschuss. Angesichts zunehmender Produktvielfalt und hochkomplexer Produkte werden diese Vorteile dringend benötigt.

Wer seinen Kunden Mehrwertdienste anbietet, verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil und erschließt neue Einnahmequellen für Maschinenbauer. Außerdem erhöht er die Kundentreue und -bindung.

Aber KI ist keine Lösung, die sich auf Knopfdruck installieren lässt. Es braucht Engagement, Flexibilität, Agilität und die richtige Einstellung Ihrer Mitarbeiter, in der Fabrikhalle und überall sonst. Wie das geht, erfahren Sie in diesem Blog, aber zuerst: Wie funktioniert KI-gestützte „vorausschauende Qualität“?

Was ist Predictive Quality?

KI-gestützte vorausschauende Qualität nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens zur Überwachung des Zustands einer oder mehrerer Maschinen, um die Qualität eines Produkts zu bestimmen, bevor es produziert wird.

Moment! Die Zukunft vorhersagen? Sie zweifeln vielleicht. Das ist kein Hokuspokus. Es ist die Anwendung von künstlicher Intelligenz, um eine präzise Vorhersage über die Qualität eines Produkts zu einem frühen Zeitpunkt im Herstellungsprozess zu treffen, indem man den Zustand der Maschine versteht, die es herstellt.

Sensoren an der Maschine sammeln Messungen von Druck, Temperatur oder Drehmoment. Diese Daten werden in einem Data Lake gespeichert, wo Algorithmen die Daten nach Mustern durchsuchen, um Faktoren zu bestimmen, die die Qualität beeinflussen könnten. Immer dann, wenn in den aktuellen Messungen eine Abweichung von diesen gelernten Mustern erkannt wird, die sich auf die Qualität des Produkts auswirken könnte, alarmiert die KI den Techniker. Der Techniker kann die Empfehlungen der KI überprüfen und den Prozess stoppen, die Einstellungen der Maschine anpassen oder eine Wartung durchführen


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Warum Predictive Quality?

Die traditionelle Qualitätskontrolle findet am Ende des Produktionsprozesses statt, wenn das Produkt bereits vom Band läuft. So wurde die Qualität seit der ersten industriellen Revolution geprüft, und es funktioniert. Aber, die Dinge ändern sich.

Mit zunehmender Produktkomplexität und -anpassung ist es nicht nur schwierig, die Qualität eines Produkts zuverlässig zu kontrollieren, es ist auch teuer. Wenn ein Produkt die Qualitätskontrolle am Ende der Produktionslinie nicht besteht, sind nicht nur die Produktionskosten versenkt worden, sondern es muss auch zusätzliche Zeit, Geld und Mühe aufgewendet werden, um das Produkt zu überarbeiten oder es erneut herzustellen.

So können Maschinenanlagenhersteller ihre Kundenerfahrung mit neuen wertschöpfenden Dienstleistungen verbessern. Bietet ein Maschinenhersteller seinen Kunden KI-gestützte prädiktive Qualitätsservices an, kann er dem Bediener helfen, kostspielige und frustrierende Bedienerfehler zu vermeiden. Das wiederum erhöht die Kundenzufriedenheit.

Schließlich können die Entwicklung und das Anbieten von KI-fähigen Dienstleistungen einen großen Einfluss auf das Endergebnis haben. Die Unternehmensberatung McKinsey fand heraus, dass Maschinen- und Plattenhersteller eine Verbesserung der Umsatzrendite von 3 bis 5 Prozent erzielen und eine Umsatzsteigerung von 5 bis 10 Prozent sehen.

Die Verbreitung von maschinenmontierten, vernetzten Sensoren, effizienter Datenspeicherung und maschinellen Lernalgorithmen hat es möglich gemacht, den Zustand einer Maschine kontinuierlich zu überwachen, die Daten zu analysieren und zu berechnen, ob sie die Produktqualität negativ beeinflussen könnten.

Drei Schlüssel zum datengesteuerten Erfolg

Bei der Implementierung eines erfolgreichen prädiktiven Qualitätsprogramms geht es nicht nur um Technologie, Algorithmen und Data Lakes. Es geht auch um die Menschen und wie sie diese nutzen. Hier sind drei Prinzipien:

1) Leute an Bord holen

KI-gestützte Predictive Quality ist ohne Menschen nutzlos. Mitarbeiter müssen geschult, eingearbeitet und motiviert werden, sie zu nutzen. Die Einführung eines Predictive-Quality-Programms sollte auch dem gesamten Unternehmen klar kommuniziert werden. Warum?

Für den Maschinen- und Anlagenbau wird dies für einige Mitarbeiter eine Umstellung sein. Vertriebsmitarbeiter, die es gewohnt sind, Maschinen zu verkaufen, werden es schwer haben, sich darauf einzustellen. Nehmen Sie sie durch Schulungen und Einarbeitung mit auf den Weg.

Maschinen- und Anlagenbediener müssen die Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter in der Fabrikhalle entwickeln. Sie müssen wissen, wie sie die Empfehlungen der prädiktiven Qualitätsalgorithmen bewerten und die notwendigen Entscheidungen treffen können, die sich positiv auf Ihre Produktqualität auswirken.

2) KI braucht Führung

Data Scientisten mögen für KI-Projekte sehr gefragt und eine knappe Ressource sein, aber Sie können diese Fähigkeiten immer auslagern - da kommen wir ins Spiel. Aber Sie können die Führung nicht auslagern. Manager und Unternehmensleiter müssen eine Strategie für KI-gestützte Vorhersagequalität entwickeln, die ihnen hilft, die kritischen Entscheidungen zu treffen, die Ihr Unternehmen voranbringen werden.

Oft sind kritische Entscheidungen wie "Make" oder "Buy" oder welche Cloud-Technologien verwendet werden sollen, die größten Stolpersteine. Wir haben ein flexibles Angebot entwickelt, um die Integration unserer KI-fähigen industriellen Analyselösungen in die meisten Industrie 4.0-Strategien zu erleichtern.

3) Erkennen Sie KI als Assistent, nicht als Ersatz

Es gibt viele Ängste, dass künstliche Intelligenz den Menschen ersetzen könnte. Das ist falsch. KI-gestützte prädiktive Qualität führt komplizierte Berechnungen und präzise Datenanalysen durch, um die Qualität eines Produkts vorherzusagen und Handlungsempfehlungen zu geben. Mitarbeiter müssen diese Empfehlungen bewerten und entscheiden, ob sie handeln wollen oder nicht. KI funktioniert nicht ohne Menschen.

Fazit

Beim Start eines KI-gestützten prädiktiven Qualitätsprogramms geht es ebenso sehr um Ihre Mitarbeiter und Ihre Organisation wie um die Technologie. Wenn Sie Ihre Mitarbeiter einbinden und eine Organisation schaffen, die den Einsatz von KI in der Fertigung befürwortet, werden Sie die geschäftlichen Vorteile sehen: niedrigere Kosten, neue Einnahmequellen, gesteigerte Effizienz und eine höhere Kundenloyalität und -bindung.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie Ihre eigene Predictive-Quality-Lösung erfolgreich implementieren können, lesen Sie unser Whitepaper: KI-gestützte Predictive Quality - schneller als der Ausschuss!

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Marshall Bellamy

Marshall Bellamy

Marshall Bellamy war bis 2021 Product Marketing Manager bei USU und arbeitete dort an Lösungen für Industrial Analytics und Hybrid Cloud Management. Zuvor leitete er das Produktmarketing für die Lizenzoptimierungslösung von USU. Als kreativer Werbetexter hat Marshall Bellamy Marken aufgebaut und Inhalte für internationale Kunden in Nordamerika und Europa erstellt.

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