Qualitätsmanagement
Vom Potenzial zur Praxis: So bringt KI echten Mehrwert im Qualitätsmanagement. Erfahren Sie, worauf Unternehmen unbedingt achten sollten.
Zum Blog Wissen KompaktIn dynamischen Branchen wie Fertigung, Medizintechnik, Pharma und Lebensmittel ist Qualitätsmanagement essenziell, um Standards einzuhalten und Erwartungen von Kund:innen zu erfüllen. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Prozesse positiv zu beeinflussen. Welche Vorteile bietet die Technologie aber konkret? Und wie lässt sie sich effektiv implementieren? Wir haben uns mit Michael Will, QM-Experte und Abteilungsleiter für Projekt- und Qualitätsmanagement bei der DOS-Software-Systeme GmbH, unterhalten über:
Vom Produktivitätsschub durch Künstliche Intelligenz ist oft die Rede. Welchen konkreten Mehrwert kann sie jedoch im Qualitätsmanagement leisten? „KI transformiert das Qualitätsmanagement grundlegend, indem sie Datenanalysen automatisiert, Muster erkennt und Entscheidungsprozesse unterstützt“, erklärt Michael Will. Die Technologie ermöglicht eine schnellere und präzisere Fehlererkennung, liefert frühzeitige Prognosen bei Qualitätsabweichungen und reduziert den manuellen Prüfaufwand erheblich. Da es sich um lernfähige Systeme handelt, können sich die Prozesse im Qualitätsmanagement kontinuierlich weiterentwickeln. Das schafft die Grundlage für einen präventiven Ansatz, was langfristig wiederum Arbeitswand und Kosten spart.
Künstliche Intelligenz lässt sich in nahezu allen Bereichen von Qualitätsmanagementsystemen integrieren. Zu den zentralen Anwendungsfeldern gehören:
Die Voraussetzung für einen erfolgreichen KI-Einsatz ist eine hohe Datenqualität und -verfügbarkeit. Sind diese Kriterien erfüllt, lässt sich KI sowohl in verschiedenen Bereichen eines Unternehmens als auch branchenübergreifend einsetzen.
Trotz aller Vorteile bringt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Qualitätsmanagement auch Herausforderungen mit sich. Wie bei jeder tiefgreifenden Veränderung in Arbeitsprozessen sind Unternehmen gefordert, neue Strukturen zu schaffen und bestehende kritisch zu hinterfragen.
Ein zentrales Problem ist der Fachkräftemangel: Häufig fehlt es in der Praxis an qualifiziertem Personal für die Implementierung, Wartung und Weiterentwicklung der Systeme. Ein blindes Vertrauen in KI-Entscheidungen ist ebenfalls riskant, stattdessen muss ihre Nachvollziehbarkeit jederzeit gewährleistet sein. Eine zu starke Systemabhängigkeit oder unerkannte Fehlfunktionen können Prozesse gefährden.
Außerdem schrecken regulatorische Unsicherheiten viele Unternehmen ab, insbesondere im streng regulierten Qualitätsbereich. Gerade kleinere Betriebe zögern häufig, da sich das Kosten-Nutzen-Verhältnis nur schwer abschätzen lässt, wenn die Systeme nicht gezielt und sinnvoll eingesetzt werden. „Ein verantwortungsbewusster und schrittweiser Umgang mit der Technologie ist daher zentral“, betont Michael Will. Eine strategisch geplante Einführung hilft dabei, Risiken zu minimieren und die Potenziale der KI von Anfang an gezielt einzusetzen.
Das betriebliche Qualitätsmanagement steht vor der Herausforderung, Künstliche Intelligenz sinnvoll in bestehende Arbeitsprozesse zu integrieren. Michael Will empfiehlt dafür einen strukturierten Implementierungsansatz mit den folgenden Schritten:
Identifizieren, welche Qualitätsprozesse verbessert oder automatisiert werden sollen.
Systematische Erfassung und Katalogisierung aller vorhandenen Datenbestände zur Schaffung von Transparenz über Herkunft, Struktur und Nutzung. Anschließend erfolgen Validierung, Bereinigung und kontinuierliches Monitoring, um die Vollständigkeit, Konsistenz und Verlässlichkeit der Daten sicherzustellen.
Zum Beispiel:
Auswahl eines geeigneten Pilotprozesses mit Verbesserungspotenzial. Entwicklung und Training eines KI-Modells mit vorhandenen Daten. Nach der Integration in den Geschäftsbetrieb analysiert das System Produktdaten in Echtzeit und erkennt automatisch Abweichungen. Relevante Kennzahlen werden kontinuierlich überwacht und mit Ausgangswerten verglichen.
Sicherstellung, dass das KI-System zuverlässig, sicher und wirksam arbeitet. Die Bewertung minimiert Risiken, gewährleistet regulatorische Anforderungen und schafft Vertrauen in sensiblen Anwendungsbereichen.
Technische Einbindung über Schnittstellen (APIs) für den Datenaustausch zwischen KI-Modul und QM-System, sodass KI-gestützte Analysen und Ergebnisse direkt in die etablierten QM-Workflows einfließen.
Mitarbeitende werden befähigt, KI-gestützte Funktionen korrekt zu nutzen und einzuordnen. Akzeptanz und Verständnis sind zentrale Erfolgsfaktoren für eine nachhaltige Integration.
Laufende Überwachung der KI-Performance, der Datenqualität und der Auswirkungen auf Qualitätskennzahlen im Regelbetrieb. Bei Bedarf werden gezielt Optimierungen vorgenommen.
Mögliche Risiken und Schwächen dürfen nicht aus dem Blick geraten. Eine wichtige Rolle spielt dabei die Qualität der verwendeten Daten: Verzerrte, veraltete oder nicht repräsentative Datensätze können zu fehlerhaften Analysen, Fehlentscheidungen oder sogenannten Halluzinationen der KI führen.
Um dem vorzubeugen, sind verschiedene Maßnahmen erforderlich. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie mit validen, konsistenten und aktuellen Datenquellen arbeiten. Darüber hinaus sollten Fachexpert:innen das jeweilige KI-Modell regelmäßig überprüfen und validieren. Ein bewährter Ansatz ist zudem das Prinzip des Human-in-the-Loop. „Das bedeutet, qualitätsrelevante Entscheidungen werden zwar von der KI vorbereitet, aber anschließend von Menschen überprüft“, erläutert Michael Will.
Wichtig ist außerdem, dass die Entscheidungslogik der KI nachvollziehbar bleibt. Methoden wie Explainable AI (XAI) sorgen für Transparenz, indem diese KI-Systeme nicht nur Ergebnisse liefern. Stattdessen erklären sie, wie diese zustande kommen. Somit schaffen sie Vertrauen, Verantwortlichkeit und Akzeptanz.
Bei der Implementierung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz darf der Datenschutz nicht vernachlässigt werden. Insbesondere bei der Verarbeitung personenbezogener Daten, etwa im Rahmen von Kundenfeedback oder Leistungsdaten von Mitarbeitenden. In diesen Fällen schützen Maßnahmen wie Anonymisierung und Pseudonymisierung die Privatsphäre.
Unternehmen sind verpflichtet, die Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sowie des EU AI Acts konsequent einzuhalten. Darüber hinaus gilt: Daten sollten nur zweckgebunden und möglichst sparsam verwendet werden. Die gesamte Dateninfrastruktur muss durch technische Schutzmaßnahmen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen abgesichert sein.
Es empfiehlt sich, bereits frühzeitig Datenschutzbeauftragte in den Einführungsprozess einzubinden. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass sämtliche Datenschutzaspekte berücksichtigt und rechtskonform umgesetzt werden.
Künstliche Intelligenz bietet vielfältige Chancen, das Qualitätsmanagement effizienter, präziser und vorausschauender zu gestalten. Eine wichtige Voraussetzung ist, dass sie strukturiert eingeführt, sorgfältig überwacht und verantwortungsvoll eingesetzt wird. Entscheidend sind neben der technologischen Umsetzung auch die Datenqualität, der Datenschutz sowie die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden. Wer diese Faktoren von Anfang an berücksichtigt, kann die Vorteile der KI nachhaltig und sicher nutzen.
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