Das Industrial Internet of Things (IIoT) hat sich von einem technischen Konzept zu einem Erfolgsfaktor für die moderne Fertigungsindustrie entwickelt. Während die Vernetzung von Maschinen und Anlagen bereits erhebliche Fortschritte ermöglicht hat, könnte das zentrale Potenzial des IIoT in der Weiterverarbeitung und Nutzung der generierten Daten liegen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt sowohl in der Kommunikation zwischen Maschinen als auch in der Integration dieser Daten in elektronische Workflows und Qualitätsmanagementsysteme.
Predictive Quality
Ein besonders vielversprechender Ansatz im IIoT-Umfeld ist die Entwicklung sogenannter Predictive Quality-Systeme. Diese Systeme erlauben es durch automatisierte Überwachung von Produktionsparametern, präzisere Vorhersagen über potenzielle Produktmängel zu treffen. Moderne Dokumenten- und Qualitätsmanagementsoftware dient dabei als gemeinsame Datenumgebung, die Daten zusammenführt, analysiert und in verwertbare Erkenntnisse umwandelt. Im Rahmen dieser Methode können Unternehmen bereits vor Produktionsbeginn Korrekturen vornehmen, um kostenintensive Nacharbeit zu reduzieren.
Vom Shopfloor zum Topfloor
Das Potenzial des IIoT entfaltet sich besonders durch nahtlose Integration: Daten von der Shopfloor-Ebene werden in Managementprozesse eingespeist und lösen konkrete Maßnahmen in elektronischen Workflows aus. Hier kommen Qualitätsmanagementsysteme ins Spiel. Prozesse wie Reklamationsmanagement oder der 8D-Prozess können von der Einbindung von IIoT-Daten profitieren. Qualitätsverantwortliche greifen auf Echtzeitinformationen aus der Fertigung zu und können auf Abweichungen schneller reagieren, anstatt auf manuelle Erfassungen und Auswertungen angewiesen zu sein. Die Digitalisierungs- und Automatisierungslösungen von Retarus ermöglichen effiziente Abläufe ohne manuellen Aufwand oder Kompromisse bei der Datensouveränität ‣ weiterlesen
Business Process Solutions
Retarus beschleunigt Datenaustausch in der Produktion
Erweiterte Lieferkette
Ein weiterer wichtiger Aspekt des IIoT liegt in der Vernetzung entlang der Lieferkette. Dokumenten- und Qualitätsmanagementsoftware ermöglicht es, sowohl interne Produktionsdaten zu integrieren, als auch Lieferanten und Partner in das System einzubinden. Dies fördert die Transparenz über die Wertschöpfungskette hinweg und unterstützt die Identifikation und Behebung von Qualitätsproblemen an der Quelle. Die Einbindung von Lieferanten in IIoT-Systeme fördert die Rückverfolgbarkeit von Qualitäts- und Produktionsdaten. Dies ist insbesondere in regulierten Branchen von Bedeutung, in denen Compliance und lückenlose Dokumentation zentrale Anforderungen darstellen.
KI im Qualitätsmanagement
Künstliche Intelligenz entwickelt sich zunehmend zu einem festen Bestandteil moderner Qualitätsmanagementsysteme. KI-Funktionen können Qualitätsverantwortliche dabei unterstützen, verschiedene Aufgaben effizienter zu bearbeiten. Ein KI-gestütztes Dokumenten- und Qualitätsmanagementsystem vernetzt Hersteller, Kunden und Lieferanten über eine zentrale Datenumgebung in der Cloud. Die Integration von Ende-zu-Ende-Prozessen kann die Zusammenarbeit optimieren und eine durchgängige Vernetzung sicherstellen. Über den KI-Chat interagieren Qualitätsverantwortliche mit Dokumenten wie Normen oder technischen Akten; die KI liefert dabei kontextbezogene Antworten einschließlich Quellenangaben. Manuell, beispielsweise in Microsoft Excel, erstellte Prüfpläne werden häufig durch automatisiert generierte Quality Control Plans (QCPs) im QMS ersetzt. Über ein Rechte- und Rollensystem erhalten Zulieferer Informationen zu Prüfschritten oder Zertifikatsanforderungen automatisch. Die Integration in bestehende SAP-Architekturen soll hierbei einen reibungslosen und verlustfreien Dokumententransfer ermöglichen.
Effizient Reklamationen abwickeln
Auch im Reklamationsmanagement kann KI ihre Stärken ausspielen: Im 8D-Prozess liefert sie kontextsensitive Vorschläge für Sofort- und Korrekturmaßnahmen, die nach Validierung durch Qualitätsverantwortliche an das KI-System zurückgespielt werden. Dadurch entsteht ein kontinuierlicher Lernprozess, der das Expertenwissen als ‚Lessons Learned‘ sichert und neuen Teammitgliedern bereitstellen kann. Für die FMEA-Unterstützung stellt das System strukturelle, funktions- und fehlerbezogene Analysen in übersichtlichen Baumstrukturen dar. Die KI verknüpft relevante Datenquellen und bündelt diese in einer gemeinsamen Ansicht. Präventive Maßnahmen werden von der KI priorisiert, die finale Entscheidung bleibt jedoch beim Menschen. 360-Grad-Ansichten zeigen auf Knopfdruck einen Überblick auf verschiedene Unternehmensbereiche, etwa auf Lieferantenmängel, Einkaufsdaten oder Auditberichte. Solche Synergieeffekte im Qualitätsmanagement können, neben einer Steigerung der Produkt- und Prozessqualität, auch die Häufigkeit von Wiederholungsfehlern reduzieren. So könnte die Kombination aus Predictive Quality, durchgängigen Workflows und KI-gestützter Analyse die Grundlage für die nächste Generation von Qualitätsmanagementsystemen mit proaktiven Ansätzen und einem substanziellen Beitrag für den Unternehmenserfolg bilden.
Autor:
Andreas Dangl ist
Geschäftsführer der
Fabasoft Approve GmbH.
