Machine Learning in der Qualität

Neue Methoden im Bereich der künstlichen Intelligenz, speziell des Machine Learnings, bieten ein enormes Potenzial zur Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten in komplexen Produktionsabläufen. Der Einsatz von Machine Learning gestaltet sich in der Qualitätswelt einfacher, da sowohl Machine Learning (ML) als auch klassische Qualitätswerkzeuge auf statistischen Methoden basieren.

Integration von Machine Learning mit CAQ-Systemen

Die Integration von Machine Learning in bestehende Arbeitsabläufe erfordert eine durchdachte Umsetzungsstrategie. Hier kommen CAQ-Systeme ins Spiel. QS1, eine der führenden CAQ-Lösungen ermöglicht die effiziente Verwaltung und Überwachung von Qualität im gesamten Produktionsprozess. Durch die Verbindung mit Machine Learning wird die Analyse von Qualitätsdaten noch präziser und automatisierter.

Datenverfügbarkeit und Dokumentation mit CAQ-Systemen

Die Verfügbarkeit von Daten spielt eine zentrale Rolle, und CAQ-Systeme tragen dazu bei, dass Daten in geeigneter Form für Mitarbeiter und nun auch KI Systeme bereitgestellt werden können.

QS1 fördert die Standardisierung der Daten und bietet Kraft schnittstellenfreier ERP-Integration die Möglichkeit, Daten prozessübergreifend und lückenlos abzugreifen.

Blick in die Zukunft

Es wird prognostiziert, dass CAQ-Systeme eine zunehmend wichtige Rolle dabei spielen werden, Machine Learning im Qualitätsmanagement zu integrieren. Die Verbindung von Datenqualität und Datenverfügbarkeit durch CAQ-Systeme wird die Entwicklung von Machine Learning-Methoden im Qualitätswesen weiter vorantreiben.

Quellen:

QZ - ePaper. (2024, January 4). epaper.qz-online.de/article/7/7/2024-01-04/18/5343412