Abstrakte, blaue Visualisierung eines Netzwerks oder Datenströme mit verbundenen Punkten und Linien, die die Vernetzung und Komplexität von Datenmanagement und Data Lake symbolisieren

Predictive Quality – datenbasierte, automatisierte Qualitätsanalyse

Predictive Quality nutzt Methoden aus dem Bereich Data Science, um zeitaufwändige manuelle Arbeiten in der Qualitätsprüfung zu reduzieren oder ganz zu automatisieren. Ziel ist es, Ausschuss und Nacharbeit frühzeitig zu erkennen – oder sogar zu vermeiden.

Dabei kommen verschiedene Verfahren zum Einsatz, die sich in drei Hauptansätze gliedern: Ausschussvorhersage, Ausschusserkennung und Root-Cause-Analysis.

Ausschussvorhersage – Probleme erkennen, bevor sie entstehen

Bei der Ausschussvorhersage lernst du mithilfe historischer Daten, welche Bedingungen in der Vergangenheit zu Ausschuss geführt haben.

  • Überwachte Ausschussvorhersage: Hier weiß das System, welche Teile Ausschuss waren. Es kombiniert diese Informationen mit Prozess- und Maschinendaten, um Zusammenhänge zu erkennen. So kann der Algorithmus vorhersagen, wann Ausschuss wahrscheinlich entsteht.

  • Unüberwachte Ausschussvorhersage: Wenn keine Ausschussmarkierungen vorliegen, hilft Anomalieerkennung, um Abweichungen vom Normalbetrieb zu erkennen.

Beide Methoden ähneln dem Prinzip der Predictive Maintenance, konzentrieren sich jedoch auf Produktqualität statt Maschinenzuverlässigkeit.

Ausschusserkennung – Qualität in Echtzeit überwachen

Die Ausschusserkennung geht noch einen Schritt weiter: Sie erkennt Qualitätsprobleme während der Produktion.

  • Überwacht: Sensoren oder Kameras messen die gefertigten Teile, und Machine-Learning-Modelle prüfen, ob sie der Norm entsprechen.

  • Unüberwacht: Der Algorithmus lernt selbstständig, welche Produkte der Norm entsprechen – und erkennt Abweichungen.

Dieser Ansatz benötigt meist größere Datenmengen, ermöglicht aber eine nahezu automatisierte Echtzeit-Qualitätskontrolle.

Root-Cause-Analysis – Ursachen gezielt identifizieren

Manchmal ist unklar, wo im Prozess Ausschuss oder Nacharbeit entsteht. Hier kommt die Root-Cause-Analysis ins Spiel.

Data Scientists analysieren historische Produktionsdaten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die zu Fehlern geführt haben. So lassen sich Schwachstellen in der Fertigung gezielt beheben – und zukünftige Fehler vermeiden.

Vorteile von Predictive Quality

Predictive Quality bringt messbare Vorteile für dein Unternehmen – unabhängig davon, welches Verfahren du nutzt:

  • Reduzierter Aufwand für Nacharbeit

  • Weniger Materialverschwendung

  • Höhere Planungssicherheit

  • Kürzere Durchlaufzeiten

  • Zuverlässigere und effizientere Fertigung

  • Steigende Kundenzufriedenheit

  • Positiver Beitrag zur Nachhaltigkeit

Fazit

Zufriedene Kunden sind das Ergebnis konstanter Qualität. Mit Predictive Quality nutzt du moderne Technologien wie Machine Learning, um Fehlerquellen frühzeitig zu erkennen, Ausschuss zu vermeiden und Prozesse effizienter zu gestalten.

So senkst du Kosten, steigerst die Produktqualität – und verschaffst dir gleichzeitig einen klaren Wettbewerbsvorteil.