{"id":854051,"date":"2024-03-14T13:37:45","date_gmt":"2024-03-14T13:37:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/?p=854051"},"modified":"2026-01-22T07:48:23","modified_gmt":"2026-01-22T07:48:23","slug":"genai-im-qualitaetsmanagement-vorstellung-acht-konkreter-use-cases","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/insights\/blog\/genai-im-qualitaetsmanagement-vorstellung-acht-konkreter-usecases\/","title":{"rendered":"Gen AI im Qualit\u00e4tsmanagement: Vorstellung acht konkreter Use Cases"},"content":{"rendered":"\n

Gen AI im Qualit\u00e4tsmanagement: acht konkrete Anwendungsf\u00e4lle<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div>
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Murat Usta<\/h5>
13.03.2024<\/h5><\/div><\/div>
\"capgemini-invent\"\/<\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n
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Der traditionelle Ansatz des Qualit\u00e4tsmanagements steht vor wachsenden Herausforderungen: Die Komplexit\u00e4t der Lieferketten in Verbindung mit den hohen Erwartungen der Verbraucher hat gezeigt, dass reaktive Methoden nicht ausreichen, um Qualit\u00e4tsprobleme wirksam anzugehen \u2013 und nachhaltig abzustellen. Innovative Anwendungen, welche das Potential von generativer k\u00fcnstlicher Intelligenz (Gen AI) nutzen, erm\u00f6glichen im Qualit\u00e4tsmanagement industrie\u00fcbergreifend unterschiedliche Anwendungsf\u00e4lle, die das eigene Unternehmen effizienter und profitabler machen.<\/p>\n\n\n\n

In einer im April 2023 durch das Capgemini Research Institute ver\u00f6ffentlichten Studie stimmten 96% der befragten Organisationen dem Statement zu, dass Gen AI ein Thema bei Vorstandssitzungen sei. 74% sahen zudem mehr M\u00f6glichkeiten als Risiken bei der Nutzung der Technologie. Trotz enormem Interesse und Potenzial findet die Technologie bisher weder im Qualit\u00e4tsmanagement noch in der Fertigung ihre Anwendung.<\/p>\n\n\n\n

Aus Gespr\u00e4chen mit unseren Kunden wissen wir, dass dies zun\u00e4chst daran liegt, dass Ideen fehlen, wie Gen AI sinnvoll eingesetzt werden kann. Ein weiterer Grund ist, dass oft falsche Use Cases ausgew\u00e4hlt werden, die weit hinter den Erwartungen zur\u00fcckbleiben und keinen wirtschaftlichen Mehrwert liefern.<\/p>\n\n\n\n

Acht konkrete Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Gen AI im Qualit\u00e4tsmanagement in der Fertigung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Viele Unternehmen haben damit begonnen ihre Fertigungsprozesse vollst\u00e4ndig zu digitalisieren. Gerade im Qualit\u00e4tsmanagement wird eine durchg\u00e4ngige Datenkontinuit\u00e4t immer wichtiger, um z.B. M\u00e4ngel r\u00fcckverfolgen zu k\u00f6nnen. Immer mehr Informationen werden daher in digitaler Datenform in unterschiedlichsten Datenmanagement-Systemen gespeichert. Hieraus ergibt sich ein enormer Datenschatz, der nur darauf wartet vollst\u00e4ndig gehoben zu werden. Der Br\u00fcckenschlag zu Gen AI, einer vollst\u00e4ndig datengetriebenen Technologie, liegt auf der Hand. Vor allem auch dadurch, dass Gen AI Anwendungen dabei helfen k\u00f6nnen die Transparenz unstrukturierter Daten zu verbessern, sowie geringe Datenqualit\u00e4t auszugleichen. Doch wie k\u00f6nnen Anwendungen in der Fertigung aussehen? An dieser Stelle m\u00f6chten wir acht konkrete Use Cases vorstellen:<\/p>\n\n\n\n

1) Gen AI-basierter Chatbot f\u00fcr Qualit\u00e4tsvorf\u00e4lle:<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Person 1 ist Produktionsleiterin in einem zukunftsorientierten Fertigungsunternehmen. Sie k\u00e4mpft nicht mehr mit der Herausforderung, Unmengen von Daten zu durchsuchen, um Qualit\u00e4tsvorf\u00e4lle zu verstehen. Stattdessen verl\u00e4sst sie sich auf einen Gen AI-basierten Chatbot, der auf einem Large Language Model (LLM) basiert. Dieser Chatbot versorgt sie auf Anfrage mit Echtzeitinformationen \u00fcber das Auftreten, die Verantwortung, die Ursache, die Korrekturma\u00dfnahmen, die Kosten und den Status jedes Qualit\u00e4tsvorfalls. Sie kann nun schnell fundierte Entscheidungen treffen und so einen proaktiven Ansatz f\u00fcr das Qualit\u00e4tsmanagement sicherstellen.<\/p>\n\n\n\n

2) Berichterstattung \u00fcber Qualit\u00e4tsvorf\u00e4lle in Echtzeit:<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Person 2, ein Instandhalter, erlebt die Leistungsf\u00e4higkeit von Gen AI bei der Analyse von unstrukturiertem Echtzeit-Feedback von Maschinen und Personal. Die KI meldet einen Qualit\u00e4tsvorfall, z.B. bei einem stark negativen Qualit\u00e4tsbereich oder Abweichungen der Maschinenparameter, und erm\u00f6glicht sofortige Korrekturma\u00dfnahmen. Diese Echtzeit-Reaktionsf\u00e4higkeit stellt sicher, dass der Produktionsprozess nur minimal von Qualit\u00e4tsproblemen gest\u00f6rt wird.<\/p>\n\n\n\n

3) Gen AI-unterst\u00fctztes automatisiertes Qualit\u00e4tsreporting:<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Person 3 ist Qualit\u00e4tskontrollspezialistin, und hat fr\u00fcher Stunden damit verbracht, Qualit\u00e4tsberichte manuell zu erstellen. Mit der Unterst\u00fctzung von Gen AI diktiert Person 3 den Bericht jetzt einfach m\u00fcndlich. Das Gen AI-System filtert irrelevante Informationen heraus und f\u00fcgt diese in ein definiertes Template ein. Dies spart nicht nur Zeit, sondern erh\u00f6ht auch die Pr\u00e4zision der Berichte, so dass sich das Unternehmen auf kritische Qualit\u00e4tsfragen konzentrieren kann.<\/p>\n\n\n\n

4) Gen AI-unterst\u00fctzte Klassifizierung von Nichtkonformit\u00e4ten:<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Person 4, ein Data Analyst, wird von Gen AI bef\u00e4higt, Nichtkonformit\u00e4ten auf der Grundlage relevanter Parameter zu gruppieren. Dieses Clustering schafft eine erh\u00f6hte Transparenz und erm\u00f6glicht eine Priorisierung zur Behebung von h\u00e4ufig auftretenden Problem. Hierdurch werden Daten aus dem Qualit\u00e4tskontrollprozess genutzt, um die eigenen Prozesse besser zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n

5) Gen AI-unterst\u00fctzte Ursachenvorhersage:<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Person 5, eine Qualit\u00e4tsanalystin, \u00fcberwacht wie die KI Muster, Trends und \u00c4hnlichkeiten aus Qualit\u00e4tsberichten analysiert. F\u00fcr auftretendene Probleme schl\u00e4gt die KI Ursachen mit Wahrscheinlichkeiten vor und lernt kontinuierlich aus den Live-Daten. Als \u201eHuman-in-the-loop\u201c kann Person 5 die Vorhersagen bewerten und sch\u00e4rfen. Dies erm\u00f6glicht es dem Unternehmen die Ursachenfindung stark zu beschleunigen.<\/p>\n\n\n\n

6) Ma\u00dfnahmenvorschl\u00e4ge zur Behebung von Qualit\u00e4tsproblemen:<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Person 6, eine Qualit\u00e4tsingenieurin, nutzt ein LLM, welches durch eine lokale Datenbank-Abfrage auf die Dokumentation des gesamten Fertigungsprozesses zugreifen kann. Aufgrund dieses erweiterten Kontexts kann die KI Ma\u00dfnahmen zur Minderung und Behebung von erkannten Qualit\u00e4tsproblemen vorschlagen. Dieser proaktive Ansatz minimiert nicht nur die Auswirkungen von Qualit\u00e4tsproblemen, sondern tr\u00e4gt auch zur kontinuierlichen Verbesserung bei.<\/p>\n\n\n\n

7) Gen AI-unterst\u00fctztes Training f\u00fcr Mitarbeitende:<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Person 7, ein neuer Qualit\u00e4tsmitarbeiter, profitiert von Gen AI-gest\u00fctztem Training, das AR- und VR-Technologien nutzt. Die KI erstellt hierbei eigenst\u00e4ndig Trainingssituationen mit realistischen Szenarien, die reale Arbeitsumgebungen imitieren. Dieses immersive Training erm\u00f6glicht es den Mitarbeitenden, F\u00e4higkeiten zu erwerben und zu verbessern, und tr\u00e4gt so zu einer Belegschaft bei, die nicht nur theoretisch qualifiziert ist, sondern sich auch praktisch an unterschiedliche Produktionsanforderungen anpassen kann.<\/p>\n\n\n\n

8) Gen AI-basierte Qualit\u00e4tskontrolle durch Bildverarbeitung:<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Person 8 bedient als Qualit\u00e4tskontrolleurin ein visuelles Qualit\u00e4tskontrollsystem. Das auf \u201eMachine Vision\u201c aufbauende System wurde nur mit einem vergleichsweise kleinen Bild-Datensatz auf den Fehlerkatalog des Unternehmens angelernt. W\u00e4hrend klassische KI-basierte Systeme noch gro\u00dfe Datens\u00e4tze mit gelabelten Bildern ben\u00f6tigten, ist durch effektives \u201efinetuning\u201c ein Gen AI-basiertes System bereits in der Lage mit hoher Pr\u00e4zision Defekte zu erkennen. Anschlie\u00dfend muss Person 8 nur noch Feedback hinsichtlich der detektierten Fehler geben und tr\u00e4gt hiermit kontinuierlich zur Verbesserung der Anwendung bei.<\/p>\n\n\n\n

Gen AI ist im Qualit\u00e4tsmanagement bereits angekommen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

All diese Szenarien sind keine Zukunftsvisionen, sondern konkrete Anwendungen, die Capgemini bereits bei Unternehmen im Qualit\u00e4tsmanagement umsetzt. Gen AI bietet umfassende M\u00f6glichkeiten einen intelligenten Qualit\u00e4tsmanagementprozess mitzugestalten. Entscheidend bei der Umsetzung sind hierbei, neben der Er\u00f6rterung unternehmensspezifischer Anforderungen, die Auswahl der effektivesten Anwendungen zur Generierung von schnellem Mehrwert.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n

Unsere Experten<\/h3><\/div><\/div>
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