Im projektorientierten Maschinen- und Anlagenbau sind Dokumentationspflichten oft komplex und geschäftskritisch. Lieferantendokumente, Prüfpläne, Zertifikate, Normen und Freigaben liegen häufig verteilt in E-Mail-Postfächern, lokalen Laufwerken oder abteilungsspezifischen Filesharing-Systemen. Das kann zu fehlender Transparenz, hohem Abstimmungsaufwand und Risiken bei Fristen und Compliance führen. Dokumenten- und Qualitätsmanagementsysteme wie Fabasoft Approve setzen hier an: Sie verbinden bestehende Anwendungen nicht nur technisch, sondern auch semantisch. Dabei kann KI eingehende Dokumente automatisiert analysieren, klassifizieren, Metadaten extrahieren und diese mit Qualitätsanforderungen verknüpfen. So erkennt die Software beispielsweise, welche Norm ein Zertifikat referenziert, welchem Bauteil es zugeordnet ist und ob es die im Quality Control Plan definierten Kriterien erfüllt. Obwohl die Informationen ursprünglich aus unterschiedlichen Quellen stammen, entsteht eine Art einheitliche Datenbasis. Der Pumpen- und Armaturenhersteller KSB nutzt dieses System. In der Vergangenheit erfolgte der Informationsaustausch zwischen Projektpartnern und Lieferanten ohne einheitliche Ablagestruktur – per E-Mail mit Dateianhang. Informationen blieben in unterschiedlichen Postfächern oder Ablagesystemen gespeichert, was Zugriff, Auffindbarkeit und Statusabfragen erheblich erschwerte. Mit der Einführung von Fabasoft Approve hat sich die Situation grundlegend geändert: Projektunterlagen liegen in einer gemeinsam genutzten Datenumgebung – jederzeit und weltweit verfügbar. KSB erstellt nun mehr als 1.200 Prüfpläne pro Jahr mit wenigen Klicks und dokumentiert rund 8.500 Testzertifikate automatisiert und revisionssicher. Durch die SAP-Integration sind Prüf- und Dokumentationsprozesse nun digital – inklusive automatisierter Normenpflege und Fristenmanagement. Im Pilotwerk nutzen über 200 Mitarbeitende und rund 30 Lieferanten die gemeinsame Datenumgebung. Das Ergebnis: mehr als 7.700 eingesparte Arbeitsstunden pro Jahr.
KI-Funktionen im Qualitätsmanagement
KI entfaltet im Qualitätsmanagement ihre Wirkung in mehreren Anwendungsfeldern. Den Einstieg bilden häufig die automatisierte Klassifikation von Dokumenten und die KI-gestützte Vollständigkeitsprüfung von Zertifikaten: Das macht Fehler oder Lücken sichtbar, ohne manuellen Prüfaufwand. Ein zentrales Einsatzfeld ist darüber hinaus die KI-gestützte FMEA. Die KI analysiert große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus früheren FMEAs, Reklamationen, 8D-Berichten, Audits und Prüfplänen, erkennt Muster und wiederkehrende Schwachstellen, um die Identifikation potenzieller Fehlfunktionen zu beschleunigen. Statt individueller Einschätzungen greift die KI auf Erfahrungswerte aus vergleichbaren Projekten und reale Felddaten zurück, was für konsistentere und nachvollziehbarere Risikobewertungen sorgen soll.
Reklamationen abwickeln
Auch im Reklamationsmanagement leistet KI Unterstützung: Durch kontextuelles Reasoning verknüpft sie Reklamationen mit früheren Fällen, identifiziert ähnliche Fehlerbilder und schlägt Lösungsansätze vor. Erkenntnisse fließen automatisch in den Wissensbestand zurück und stehen bei künftigen Analysen als Entscheidungshilfe zur Verfügung. So entwickelt sich das Qualitätsmanagement von einem reaktiven zu einem lernenden Prozess.
Roll-out und Herausforderungen
Der Einsatz von KI beginnt nicht mit einem umfassenden Systemwechsel, sondern mit klar definierten Anwendungsfällen. Auf dieser Basis lässt sich die Funktionalität schrittweise erweitern – ein iterativer Ansatz, der das Implementierungsrisiko reduziert und früh Nutzen stiftet. Die Herausforderungen liegen dabei weniger auf technologischer Ebene als bei der Datenstrukturierung. Erst wenn Normen, Prüfpläne und Bauteilinformationen konsistent modelliert vorliegen, kann KI ihr volles Potenzial entfalten. In der Praxis bedeutet das: Für Unternehmen lohnt es sich, zunächst bestehende Datenquellen zu harmonisieren, redundante oder widersprüchliche Informationen zu bereinigen und klare Datenverantwortlichkeiten zu definieren. Für Unterlagen, die bisher als freie Dokumente in Ordnern oder Postfächern lagen, gilt es, sie in strukturierte Qualitätsobjekte zu überführen.
Welche Datenbasis industrielle KI wirklich benötigt
Industrielle KI im Qualitätsmanagement benötigt kuratierte, versionierte und kontextualisierte Daten. Jede Norm, jede Spezifikation und jedes Zertifikat ist idealerweise eindeutig referenzierbar. Gleichzeitig spielt Datensouveränität eine zentrale Rolle: Bewährt hat es sich, KI-Modelle in kontrollierten Umgebungen zu betreiben, Zugriffsrechte zu berücksichtigen und Trainings- sowie Produktivdaten zu trennen. Diese Datenbasis bildet auch die Grundlage für digitale Zwillinge. Ein digitaler Zwilling entsteht nicht allein aus Sensordaten, sondern aus der Kombination von technischen Spezifikationen, Prüfanforderungen, Zertifikaten und Änderungsinformationen. Erst wenn diese Details konsistent miteinander verknüpft sind, ergibt sich ein belastbares digitales Abbild von Produkt und Prozess.
Von Effizienz zu Resilienz
Eine Smart Factory ist nicht nur effizient, sondern auch anpassungsfähig. Wenn sich regulatorische Anforderungen ändern oder Lieferanten ausfallen, entscheidet die Datenlage über die Reaktionsgeschwindigkeit. KI-gestützte Systeme analysieren Qualitätsdaten in Echtzeit, identifizieren betroffene Bauteile oder Projekte und unterstützen bei der Priorisierung von Maßnahmen. Das Qualitätsmanagement entwickelt sich so von einer administrativen Funktion zu einem strategischen Steuerungsinstrument.
