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Predictive Quality KI im Qualitätsmanagement: Use Cases für ein intelligentes Produktionsumfeld

Ein Gastbeitrag von Andreas Dangl* 5 min Lesedauer

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Künstliche Intelligenz öffnet im Qualitätsmanagement viele neue Türen. Stimmt die Datenbasis, sind die Einsatzmöglichkeiten nahezu unbegrenzt. Auf diese Weise kommen produzierende Unternehmen dem Ziel der Predictive Quality einen entscheidenden Schritt näher.

Künstliche Intelligenz und ihre Untergruppen Machine Learning und Deep Learning bieten im Industrieumfeld eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten.(Bild: frei lizenziert / Pixabay)
Künstliche Intelligenz und ihre Untergruppen Machine Learning und Deep Learning bieten im Industrieumfeld eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten.
(Bild: frei lizenziert / Pixabay)

Anwendungen sind nur so gut wie ihre Datenbasis. Die Wichtigkeit dieser IT-Weisheit, die speziell auch für KI zutrifft, unterstreicht folgendes Paradoxon zusätzlich: Obwohl global die Datenmenge Jahr für Jahr ansteigt, stehen anteilig immer weniger Informationen organisationsweit zur Verfügung, so eine aktuelle Capgemini-Studie. Der Hauptgrund sind die meist historisch gewachsenen Datensilos innerhalb der Unternehmen. Hinzu kommt das Problem, dass diese Inhalte nicht durchgängig über die gesamte Lieferkette verfügbar sind.

Ein intelligentes Dokumentenmanagementsystem auf Cloud-Basis löst diese Herausforderungen relativ einfach und schnell. Sie speichert alle relevanten Informationen auf einer gemeinsam genutzten und umfassend abgesicherten Plattform. Ein weiterer Vorteil ist, dass sich alle Player der Supply Chain nahtlos integrieren lassen.

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