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Die zunehmende Verfügbarkeit von Daten und die fortschreitende Entwicklung von Technologien ebnen den Weg für fortschrittliche Methoden der Datenanalyse, mitunter der künstlichen Intelligenz (KI). Welche neuen Möglichkeiten bieten diese Entwicklungen für das Qualitätsmanagement und das vollumfängliche Ausschöpfen des vorliegenden Datenpotentials? Ziel dieses Beitrags ist es, die historische Entwicklung des Qualitätsmanagements darzustellen und zukünftige Entwicklungsrichtungen aufzuzeigen. Basierend auf dem Aachener Qualitätsmanagement-Modell (ACQMM) als Rahmenwerk und der Infrastruktur des Internet of Production (IoP) werden neue Wege für ein intelligentes und handlungsorientiertes Qualitätsmanagement vorgeschlagen, die durch strukturiertes Fehlerdatenmanagement entlang des Produktlebenszyklus unterstützt werden. Es wird ein Einblick in das Potential eines prädiktiven Qualitätsmanagements zur Steigerung der Resilienz in produzierenden Unternehmen gegeben. Hierzu gehören Methoden der prädiktiven Qualität in Kombination mit erklärbarer KI für eine kosteneffiziente und verbesserte Prozesssteuerung. Des Weiteren wird ein Ansatz vorgestellt, um den Aufwand der Datenbereitstellung, -aufbereitung und der Modellbildung zu reduzieren. Das ACQMM bietet dabei einen Rahmen zur Definition, Steuerung und Umsetzung dieser Anwendungen, unter Berücksichtigung der Anforderungen relevanter Interessengruppen.

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Quality Intelligence – Wege zur Entwicklung eines intelligenten Qualitätsmanagements in der Produktion

  • 会议论文

  • 发表日期：

    2025年

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  • Marcos Padrón Hinrichs,
  • Nils Klasen,
  • Tobias Schulze,
  • Felix Sohnius,
  • Robert H. Schmitt

摘要

Die zunehmende Verfügbarkeit von Daten und die fortschreitende Entwicklung von Technologien ebnen den Weg für fortschrittliche Methoden der Datenanalyse, mitunter der künstlichen Intelligenz (KI). Welche neuen Möglichkeiten bieten diese Entwicklungen für das Qualitätsmanagement und das vollumfängliche Ausschöpfen des vorliegenden Datenpotentials? Ziel dieses Beitrags ist es, die historische Entwicklung des Qualitätsmanagements darzustellen und zukünftige Entwicklungsrichtungen aufzuzeigen. Basierend auf dem Aachener Qualitätsmanagement-Modell (ACQMM) als Rahmenwerk und der Infrastruktur des Internet of Production (IoP) werden neue Wege für ein intelligentes und handlungsorientiertes Qualitätsmanagement vorgeschlagen, die durch strukturiertes Fehlerdatenmanagement entlang des Produktlebenszyklus unterstützt werden. Es wird ein Einblick in das Potential eines prädiktiven Qualitätsmanagements zur Steigerung der Resilienz in produzierenden Unternehmen gegeben. Hierzu gehören Methoden der prädiktiven Qualität in Kombination mit erklärbarer KI für eine kosteneffiziente und verbesserte Prozesssteuerung. Des Weiteren wird ein Ansatz vorgestellt, um den Aufwand der Datenbereitstellung, -aufbereitung und der Modellbildung zu reduzieren. Das ACQMM bietet dabei einen Rahmen zur Definition, Steuerung und Umsetzung dieser Anwendungen, unter Berücksichtigung der Anforderungen relevanter Interessengruppen.