In der heutigen Welt, in der Präzision und Effizienz von entscheidender Bedeutung sind, hat die Qualitätssicherung einen neuen Verbündeten gefunden: Künstliche Intelligenz (KI). Durch den Einsatz von KI-Technologien in der Qualitätssicherung werden Unternehmen in der Lage sein, ihre Qualitätskontrollprozesse zu revolutionieren und neue Maßstäbe für Exzellenz zu setzen. Es tun sich ungeahnte Möglichkeiten einer nachhaltigen Qualitätsverbesserung auf.
Anwendungsmöglichkeiten von KI in der Qualitätssicherung
• Automatisierung von Prozessen
KI-basierte Systeme ermöglichen die Automatisierung von Qualitätssicherungsprozessen in bisher ungeahntem Ausmaß. Von der Inspektion von Produkten bis zur Analyse von Daten können KI-Algorithmen repetitive Aufgaben übernehmen, was menschliche Fehler reduziert und die Effizienz steigert.
• Vorhersage von Qualitätsproblemen
Durch die Analyse großer Datenmengen können KI-Modelle Trends und Muster erkennen, die auf potenzielle Qualitätsprobleme hinweisen. Auf diese Weise können Unternehmen proaktiv handeln, um Defekte zu vermeiden und die Produktqualität kontinuierlich zu verbessern.
• Optimierte Fehlererkennung
KI-gestützte Bilderkennungssysteme können Defekte oder Abweichungen in der Produktion schnell und präzise identifizieren. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen werden diese Systeme kontinuierlich verbessert und können sogar subtile Fehler erkennen, die für das menschliche Auge schwer zu erkennen sind.
• Adaptive Qualitätskontrolle
Ein weiterer Vorteil von KI-basierten Qualitätssicherungssystemen ist ihre Fähigkeit zur Anpassung und Optimierung im Laufe der Zeit. Durch kontinuierliches Lernen und Feedback können diese Systeme ihre Leistung kontinuierlich verbessern und sich an sich ändernde Produktionsbedingungen anpassen.
• Effizienzsteigerung und Kostenreduzierung
Durch den Einsatz von KI in der Qualitätssicherung können Unternehmen ihre Effizienz steigern und gleichzeitig Kosten senken. Die Automatisierung von Prozessen, die frühzeitige Erkennung von Qualitätsproblemen und die Optimierung von Ressourcen tragen dazu bei, Verschwendung zu minimieren und die Rentabilität zu maximieren.
Beispiele für KI in der Qualitätssicherung
Bilderkennung und Defektanalyse:
KI-Algorithmen können Bilder oder Videos von Produktionslinien analysieren, um Defekte oder Abweichungen zu identifizieren.
Zum Beispiel können KI-Systeme in der Automobilindustrie Karosserieteile auf Lackfehler überprüfen oder in der
Elektronikfertigung Leiterplatten auf fehlerhafte Lötstellen überwachen.
Predictive Maintenance:
KI kann eingesetzt werden, um den Zustand von Produktionsanlagen und Maschinen zu überwachen und potenzielle Ausfälle
oder Qualitätsprobleme vorherzusagen. Durch die frühzeitige Erkennung von Problemen können Unternehmen Wartungsarbeiten
planen und ungeplante Stillstandszeiten reduzieren.
Qualitätsüberwachung in Echtzeit:
KI-gestützte Systeme können Produktionsdaten in Echtzeit überwachen und Analysen durchführen, um sicherzustellen, dass
Qualitätsstandards eingehalten werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, sofort auf Qualitätsprobleme zu reagieren und
die Produktionsprozesse entsprechend anzupassen.
Naturliche Sprachverarbeitung (NLP):
In Branchen wie der Lebensmittelproduktion können KI-Systeme eingesetzt werden, um Produktetiketten und Dokumentationen
auf Konformität mit regulatorischen Anforderungen zu überprüfen. Durch die Analyse von Texten können potenzielle Risiken
identifiziert und behoben werden, bevor Produkte auf den Markt kommen.
Roboter-basierte Qualitätsprüfung:
In der Fertigung können KI-gestützte Roboter eingesetzt werden, um Teile zu prüfen und zu sortieren. Diese Roboter können
mit Bilderkennungssystemen ausgestattet sein, um Defekte zu erkennen und fehlerhafte Teile automatisch auszusondern.
Datenanalyse und Prozessoptimierung:
KI kann verwendet werden, um große Mengen von Produktionsdaten zu analysieren und Muster zu erkennen, die auf
Qualitätsprobleme hinweisen könnten. Durch die Optimierung von Produktionsprozessen können Unternehmen die Qualität
ihrer Produkte kontinuierlich verbessern.
Vorbereitung auf Audits:
Eine entsprechend adaptierte Künstliche Intelligenz kann aufwändige Vorarbeiten für
Zertifizierungsaudits
minimieren helfen. Sie kann automatsiiert nach aktualisierten Anforderungen suchen und diese mit dem aktuellen Stand vergleichen.
Bei Bedarf können auch automatisch notwendige Anpassungen angestossen werden.
Insgesamt bietet die Integration von KI-Technologien in die Qualitätssicherung enorme Chancen für Unternehmen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken und neue Maßstäbe für Produktqualität und Kundenzufriedenheit zu setzen. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen die Herausforderungen der modernen Wirtschaft erfolgreich bewältigen und sich als Vorreiter in ihren Branchen etablieren.
Vorteile und Nachteile von KI in der Qualitätssicherung
Vorteile von KI in der Qualitätssicherung:
Hohe Präzision und Zuverlässigkeit
KI erkennt kleinste Fehler, die dem Menschen entgehen könnten, z. B. mikroskopische Risse oder Farbabweichungen.
Automatisierung & Geschwindigkeit
Prozesse werden schneller durchgeführt, rund um die Uhr, ohne Ermüdung oder Konzentrationsverlust.
Datenanalyse & Mustererkennung
KI kann Trends und wiederkehrende Fehler erkennen, bevor sie größere Probleme verursachen.
Kosteneffizienz auf lange Sicht
Zwar hohe Anfangsinvestitionen, aber Einsparungen durch weniger Ausschuss, Nacharbeit und Reklamationen.
Skalierbarkeit
KI-Systeme lassen sich leicht anpassen, z. B. auf neue Produktlinien oder Produktionsmengen.
Nachteile von KI in der Qualitätssicherung:
Hohe Anfangsinvestitionen
Kosten für Software, Hardware, Schulungen und Integration sind zunächst sehr hoch.
Abhängigkeit von Datenqualität
Schlechte oder unvollständige Trainingsdaten führen zu falschen Entscheidungen oder Fehlerkennungen.
Wenig Flexibilität bei Sonderfällen
KI hat Schwierigkeiten bei ungewöhnlichen Situationen, die nicht in den Trainingsdaten vorkamen.
Verlust von menschlichem Fachwissen
Wenn Prozesse zu sehr automatisiert werden, kann menschliches Erfahrungswissen verloren gehen.
Wartungsaufwand
KI-Systeme müssen regelmäßig überprüft, aktualisiert und nachtrainiert werden.
Nicht abschätzbare politische Entscheidungen
KI ist immer noch ein relativ neues Thema und besonders politisch Handelnde haben weder Fachwissen noch
Vorstellungen über die Zukunft der KI. Regulierungen sind hier deswegen erwartbar, aber kaum abschätzbar.
(Neue) Probleme von KI-Anwendungen generell
Neue Herausforderungen beim (nicht sauber geplanten) Einsatz von Künstlicher Intelligenz bei Qualitätssicherung und -management
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert das Qualitätsmanagement. Automatische Prüfprozesse, intelligente Bilderkennung und datengetriebene Fehleranalysen versprechen höhere Effizienz und weniger Ausschuss. Doch trotz dieser Vorteile bringt KI neue Risiken mit sich, die die Qualitätssicherung nachhaltig beeinflussen können.
1. Error Propagation: Wenn kleine Fehler sich unbemerkt vervielfachen
Ein zentrales Problem in KI-gestützten Qualitätsprozessen ist die sogenannte Error Propagation. Dabei werden kleine Fehler im Lernprozess nicht korrigiert, sondern durch jedes weitere Training verstärkt.
Was bedeutet das im QM?
- Bildanalysen erkennen feine Abweichungen nicht mehr zuverlässig.
- Modelle übersehen systematische Qualitätsmängel, weil die Fehlinterpretation „normalisiert“ wurde.
- Prüfergebnisse wirken stabil – sind aber fehlerhaft.
Beispiel: Hat ein Bildmodell einen leichten Farbstich oder interpretiert einen bestimmten Defekt falsch, kann dieser Fehler sich in allen darauf folgenden Entscheidungen fortpflanzen. Dadurch entsteht ein gefährlicher Qualitätsblindspot.
Warum ist das problematisch?
Error Propagation führt dazu, dass Fehler fest ins Modell eingebaut werden. Besonders in Branchen mit hohen Sicherheitsanforderungen
(Automotive, Medizin, Luftfahrt) kann dies gravierende Folgen haben.
2. Feedback Loops: Selbstverstärkende Rückkopplungen in Prüfprozessen
KI-Systeme erzeugen oft Feedback Loops, wenn Modelle ihre eigenen Ergebnisse erneut als Trainingsdaten interpretieren oder wenn Prozesse aneinandergekoppelt sind.
Was passiert dabei?
- Das System bestärkt seine eigenen Fehlannahmen.
- Fehlerhafte Klassifikationen werden zu vermeintlich „korrekten“ Standards.
- Das KI-Modell driftet schleichend von der Realität weg.
Ein Beispiel: Wenn das KI-System einen Kratzer fälschlicherweise als „kein Fehler“ klassifiziert und diese Entscheidung später als Trainingsgrundlage genutzt wird, wird es diesen Fehler immer seltener erkennen.
Welche Folgen hat das im QM?
- Zunehmender Qualitätsverlust statt Qualitätsverbesserung.
- Unentdeckte Fehler im Produktionsablauf.
- Steigende Risiken bei Audits oder Serienfreigaben.
3. Bias Amplification: Verzerrungen, die sich in Qualitätsdaten festsetzen
KI-Modelle sind so gut wie ihre Trainingsdaten. Sind diese verzerrt, kommt es zu Bias Amplification – einer Verstärkung von systematischen Fehlern.
Typische Beispiele in der Qualitätssicherung:
- Modelle bevorzugen bestimmte Materialstrukturen oder -farben.
- Seltene Fehlerarten werden kaum erkannt, weil sie unterrepräsentiert sind.
- Prüfentscheidungen hängen stärker von statistischen Mustern ab als von realen Qualitätskriterien.
Warum ist das gefährlich?
Bias Amplification kann dazu führen, dass das KI-System falsche Prioritäten setzt:
Die Qualität wird nicht besser überwacht, sondern einseitig, was zu Fehlentscheidungen und unnötigem Ausschuss führt.
4. Model Drift: Wenn das System im Laufe der Zeit „wegdriftet“
Selbst das beste KI-Modell altert. Produktionsprozesse ändern sich, Materialien variieren, neue Maschinen kommen dazu. Dieses Phänomen nennt man Model Drift.
Wie äußert sich Model Drift?
- Die erkannte Qualität weicht zunehmend von der tatsächlichen Qualität ab.
- Klassifikationen werden unzuverlässiger.
- Regelmäßige Nachtrainingszyklen sind notwendig.
Warum ist Model Drift im QM kritisch?
Ein driftendes Modell:
- erkennt Fehler schlechter oder zu spät,
- sorgt für unregelmäßige Prüfqualität,
- führt zu unnötigen Kosten und Verwirrung in der Produktion.
Wenn Drift unerkannt bleibt, führt dies oft zu plötzlichen Qualitätsproblemen, die erst spät im Prozess auffallen – teuer und riskant.
KI in der Qualitätssicherung Checkliste
Schritt für Schritt zum effektiven Einsatz von KI
| Themenbereich | Prüfpunkte | Status |
|---|---|---|
| 1. Bedarfsanalyse | Qualitätsprozesse identifizieren, die KI unterstützen kann | ▢ |
| Datenquellen und Datenqualität prüfen | ▢ | |
| Ziele und Erwartungen an KI-Anwendungen definieren | ▢ | |
| Risiken und Datenschutzaspekte bewerten | ▢ | |
| Budget und Ressourcen planen | ▢ | |
| 2. Auswahl & Implementierung | Geeignete KI-Technologien auswählen | ▢ |
| Prototypen oder Pilotprojekte durchführen | ▢ | |
| Integration in bestehende QS-Systeme sicherstellen | ▢ | |
| Mitarbeitende schulen und einbinden | ▢ | |
| KI-Modelle auf Validität und Bias prüfen | ▢ | |
| Schnittstellen und Datenflüsse absichern | ▢ | |
| 3. Betrieb & Monitoring | Leistung der KI-Systeme kontinuierlich überwachen | ▢ |
| Ergebnisse validieren und bei Bedarf anpassen | ▢ | |
| Wartung und Updates planen | ▢ | |
| Datenschutz und Compliance regelmäßig prüfen | ▢ | |
| 4. Verbesserung & Weiterentwicklung | Feedback aus QS-Teams einholen | ▢ |
| KI-Modelle anhand neuer Daten verbessern | ▢ | |
| Neue Einsatzmöglichkeiten evaluieren | ▢ |
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der Hamburger Fern-Hochschule, der FOM in München
und ist auch Referent der TÜV-Süd Akademie, dem Bildungswerk der Bayerischen Wirtschaft und vielen anderen Einrichtungen.
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Siehe auch: KI im Qualitätsmanagement