Predictive Quality

Perfektionieren der Produkt- und Prozessqualität durch datengetriebene Vorhersage

Das "Warum"

Predictive Quality Assurance ermöglicht Unternehmen eine datengetriebene Vorhersage der produkt- und prozessbezogenen Qualität. Das Ziel ist dabei optimierte QA, indem ein lernendes Data-Analytics-Modell Optimierungen vorhersagt und präskriptiv Handlungsempfehlungen bereitstellt, auf deren Basis Mitarbeiter qualifiziertere Entscheidungen über Maßnahmen zusätzlich zu eigenen Beobachtungen treffen können. 

Vorteile von Predictive Quality

+12% höhere Produktivität

6% weniger Ausschuss

Symbolisches Icon für Produktivitäten

18% weniger Nacharbeit

15% eingesparte Ressourcen

Voraussetzungen

Eine Grundvoraussetzung für Predictive Quality Assurance ist die Digitalisierung der Qualitätsüberwachung. Störungen und Ausfälle im Produktionsprozess sowie Defekte und Mängel der produzierten Güter werden heute oft noch manuell aufgenommen. Hier müssen über für die Produktionsumgebung geeignete Mobilgeräte mit intelligenter dialoggeführter Eingabe Mitarbeiter papierlos protokollieren und alle relevanten Daten erfassen können.  

Next Level QA durch intelligente Mustererkennung

Sobald digitale Qualitätsdaten aus der Produktion vorliegen, können KIModelle die Vorfälle klassifizieren, mit von historischen Daten von Vorfällen abgleichen, bisher unsichtbare Muster erkennen und mit diesen Erkenntnissen präventive Maßnahmen empfehlen, die zukünftige Qualitätsmängel und Nacharbeit von vornherein verhindern. 

Business Value

  • Fehlerhaften Chargen vorbeugen 
  • Nacharbeitsaufwand reduzieren 
  • Stückkosten verringern 
  • Ausschuss frühzeitig erkennen 
  • Ausbringung von i.O. Teilen erhöhen 

AI-Experten anfordern

Wir freuen uns auf Ihre Fragen zum Einsatz von künstlicher Intelligenz

Industrien und Einsatz­gebiete

Pharma

#predictivequality #quality standards #medical supply

Digitalisierung der Qualitätssicherungsprozesse geregelt durch die FDA 21 CFR Part 11. Das beschleunigt die Protokollierung, spart Unmengen Papier und schafft die Basis für eine Predictive QA.

Mechanische Produktion

#predictive quality #manufacturing #monitoring

Aufnahme und Auswertung von Messdaten an den einzelnen Fertigungsstationen in einer Produktionslinie. Fehlerhafte Komponenten bei der Montage komplexer Aggregate schon vor der Endkontrolle erkennen.

Lösung. Durch Composite AI.

Zum Einsatz kommen KI-Modelle, die eine intelligente, digitale Protokollierung von Qualitätsdaten und Störungen ermöglichen. Diese Daten werden durch AI klassifiziert und mit historischen Daten abgeglichen. Ein „Recommender System“ schlägt Abhilfemaßnahmen bei Störungen vor. Zeitreihen werden analysiert, um Muster zu erkennen und daraus vorbeugenden Maßnahmen für die Qualitätssicherung abzuleiten.

Skill 08
AIDataInformation Retrieval

Human Computer Interaction

Enable interaction between humans & computers in a satisfying way that likens human-to-human interaction as, for instance, in open dialogues.

Skill 07
AIDataInformation Recognition

Predictive Quality

Use your data to be able to foreknow future trends or to influence likely outcomes. Bask in any of the incremental learning effects that come along.

Skill 03
AIDataImage Recognition

AI Image Classification

Automatically classify images according to a certain scheme in the blink of an eye. Use this skill to make time for the tasks that really matter to you.

AIOS - Das "Wie"

Den Use Case 5-10x schneller umsetzen mit AIOS.

Die AI Operating System “AIOS” von Leftshift One bringt „Predictive Quality“ „end-to-end“ 5- bis 10-mal schneller in den Einsatz. Die Software nutzt die vorkonfigurierten KI-Modelle im internen Marketplace, um alle notwendigen Prozesse intelligent zu automatisieren und die Analyse der benötigten Daten zu bewerkstelligen. AIOS stellt den 24/7 Betrieb sicher und visualisiert alle erforderlichen Informationen in einem übersichtlichen Dashboard.   

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