Potenzial und Praxis: KI im QS- und QM-Alltag
Künstliche Intelligenz wird im industriellen Umfeld zunehmend eingesetzt. Viele Unternehmen nutzen KI heute zur Textgenerierung, Übersetzung oder Recherche. Auch im Bereich Qualitätssicherung (QS) und Qualitätsmanagement (QM) kommen solche Werkzeuge punktuell zum Einsatz, etwa in Form dialogbasierter Assistenzsysteme oder automatisierter Textfunktionen. Gleichzeitig zeigt sich in der Praxis, dass der tatsächliche Nutzen im QS/QM häufig begrenzt bleibt. Der Grund dafür liegt weniger in der Leistungsfähigkeit moderner KI-Modelle als in ihrer Einbettung: KI wird vielfach außerhalb der Fachsysteme genutzt, ohne festen Bezug zu qualitätsrelevanten Daten, Prozessen und Verantwortlichkeiten. Gerade im QS- und QM-Umfeld, in dem Nachvollziehbarkeit und Auditfähigkeit zentrale Anforderungen sind, stößt dieser Ansatz schnell an Grenzen.
Warum KI im QS/QM oft hinter den Erwartungen bleibt
QS- und QM-Prozesse sind stark strukturiert und unterliegen klaren formalen Anforderungen. Viele heute genutzte KI-Werkzeuge liefern Ergebnisse außerhalb der QS-/QM-Systeme. Inhalte müssen anschließend manuell geprüft, übertragen und dokumentiert werden. Der Entstehungskontext (Datenbasis, Bearbeitungsschritte, Entscheidungslogik) ist systemseitig nicht oder nur unzureichend abgebildet. Im Auditfall ist diese Trennung problematisch. Ergebnisse lassen sich nur eingeschränkt nachvollziehen, Verantwortlichkeiten verschwimmen, und statt Entlastung entsteht zusätzlicher Prüf- und Koordinationsaufwand. Entsprechend bleibt die Akzeptanz im Fachbereich begrenzt.
Der aktuelle Einsatz von KI im QS/QM lässt sich grob in drei Ausprägungen einteilen: generische KI-Tools ohne Systembezug, teilintegrierte Funktionen in einzelnen Modulen sowie erste systemnahe Ansätze mit Anbindung an strukturierte QS-/QM-Daten. Entscheidend ist dabei weniger der Funktionsumfang als die fehlende Differenzierung: Nicht jede KI eignet sich für qualitätskritische Aufgaben.
Was im QS/QM-Alltag tatsächlich gebraucht wird
Aus der Praxis lassen sich die Anforderungen klar benennen. KI im QS/QM soll unterstützen, strukturieren und vorbereiten und nicht autonom entscheiden. Sie soll Informationen zugänglich machen, Texte aufbereiten und Zusammenhänge sichtbar machen, ohne fachliche Verantwortung zu übernehmen. Gleichzeitig müssen Ergebnisse konsistent in bestehende Prozesse eingebettet sein, insbesondere wenn sie in Reklamationen, Berichte oder Maßnahmen einfließen. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, unterstützende Assistenzfunktionen klar von fachlich deterministischen Funktionen zu trennen und diese Trennung systemisch abzubilden. Genau an diesem Punkt entscheidet sich, ob KI im Qualitätsmanagement als Entlastung oder als zusätzliches Risiko wahrgenommen wird.
Der Lösungsumfang bei QSC: KI als integraler Bestandteil von QS1
Ein konkreter Umsetzungsansatz für diese Anforderungen findet sich in den KI-Funktionen innerhalb des CAQ-Systems QS1. Dort wird KI nicht als einzelnes Werkzeug verstanden, sondern als integrierter Bestandteil des Systems, mit einer klaren funktionalen Differenzierung zwischen systemweiter Unterstützung und fachspezifischen KI-Anwendungen.
Grundlage des QS1-Ansatzes ist die bewusste Trennung zweier Ebenen: einer systemweiten KI-Unterstützung, die Anwender im Arbeitsalltag begleitet, sowie fachspezifischen KI-Funktionen, die für klar definierte Aufgabenbereiche eingesetzt werden. Diese Trennung ist zentral, um flexible Unterstützung zu ermöglichen, ohne die Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Konsistenz qualitätsrelevanter Ergebnisse zu kompromittieren.
Systemweite KI-Unterstützung in QS1
Auf systemweiter Ebene stellt QS1 einen digitalen KI-Assistenten bereit, der als Chatbot in allen Anwendungen und Prozessen verfügbar ist. Dieser Assistent dient der Unterstützung im Systemkontext und ist eng mit der QS1-Umgebung verbunden und fungiert dabei als zentrales Hilfesystem für QS1. Er ermöglicht den dialogbasierten Zugriff auf QS1-spezifische Inhalte wie Dokumentation, Benutzerhandbücher und Datenmodellbeschreibungen. Darüber hinaus kann er mit unterschiedlichen Inhaltstypen arbeiten (PDF, Word, Excel, PowerPoint und Textdateien) ebenso wie mit QS1-internen Freitexten.
Ein weiterer Fokus liegt auf der Unterstützung mehrsprachiger Daten. Der KI-Assistent kann Inhalte unabhängig von der jeweiligen Dateninhaltssprache analysieren und aufbereiten, etwa bei internationalen Dokumentationen, mehrsprachigen Stammdaten oder Berichten. Die Verarbeitung erfolgt dabei kontextbezogen: Der Assistent bezieht sich auf den aktuellen Bildschirm, das aktive Programm und den ausgewählten Datensatz. Anfragen werden mehrstufig verarbeitet, wobei aktuelle Programm- und Systemdaten berücksichtigt werden. Je nach Fragestellung können auch externe Informationsquellen einbezogen werden. Gleichzeitig ist die systemweite Unterstützung bewusst als Assistenz ausgelegt. Sie liefert Orientierung und Hilfe, übernimmt jedoch keine autonomen Entscheidungen in qualitätskritischen Prozessen. Die fachliche Verantwortung verbleibt beim Anwender.
Fachspezifische KI-Agenten in QS1
Ergänzend zur systemweiten Unterstützung setzt QS1 auf KI-Agenten mit klar definierter Rollenbeschreibung für spezifische Aufgabenbereiche innerhalb der Qualitätssicherung und des Qualitätsmanagements. Jeder Agent ist einem fachlichen Kontext zugeordnet und übernimmt ausschließlich Aufgaben innerhalb dieses Rahmens. Diese Agenten basieren auf strukturierter Datenverarbeitung und systemgesteuerter KI-Kommunikation. Ziel ist es, reproduzierbare Ergebnisse bereitzustellen, die den Anforderungen im QS- und QM-Umfeld entsprechen. Zu den QS1-spezifischen KI-Agenten zählen unter anderem:
- Übersetzungs- und Dokumentenagenten, die Inhalte in verschiedenen Formaten verarbeiten können, darunter PDF-, Word-, Excel- und PowerPoint-Dokumente sowie Textdateien. Unterstützt werden sowohl komplette Dokumente als auch QS1-interne Freitexte und mehrsprachige Dateninhalte, etwa bei der Pflege internationaler Stammdaten oder Berichte.
- KI-Agenten im Dokumentenmanagement, beispielsweise zur inhaltlichen Zusammenfassung, automatischen Verschlagwortung oder kontextbezogenen Suche innerhalb von Dokumentbeständen.
- ein QS1-Hilfesystem, das als spezialisierter Agent für systembezogene Unterstützung fungiert und gezielt auf QS1-Dokumentation, Handbücher und Datenstrukturen zugreift.
- KI-Agenten für das Reklamationswesen, die bei der strukturierten Erfassung von Reklamationen aus E-Mails oder Freitexten unterstützen und die Erstellung von 8D-Reports vorbereiten.
- KI-Agenten für das Prozessmanagement, die bei der Modellierung und Pflege von Prozessabläufen und BPMN-Diagrammen unterstützen.
Durch diese klare Rollentrennung wird verhindert, dass generische KI unkontrolliert in qualitätskritische Abläufe eingreift. Gleichzeitig bleibt jederzeit nachvollziehbar, welche KI-Funktion in welchem fachlichen Kontext eingesetzt wurde.
Standardisierte Schnittstelle für externe KI-Systeme
Ein weiterer Baustein des QS1-Ansatzes ist eine standardisierte MCP-Server-Schnittstelle für den Austausch mit KI-Systemen außerhalb von QS1. Über diese Schnittstelle können externe KI-Tools QS1 gezielt einbinden. Dies umfasst unter anderem den kontrollierten Zugriff auf ausgewählte QS1-Daten sowie das Anstoßen definierter, KI-gestützter Prozesse innerhalb von QS1, etwa die Erstellung einer Reklamation oder eines Fehlerdatensatzes. Auf diese Weise lassen sich interne und externe KI-Systeme kontrolliert kombinieren, ohne Systemhoheit, Auditfähigkeit oder Nachvollziehbarkeit zu gefährden.
KI im QS/QM? Ja, aber richtig!
Künstliche Intelligenz kann im QS- und QM-Umfeld einen relevanten Beitrag leisten – allerdings nur dann, wenn sie systemisch eingebettet und fachlich differenziert eingesetzt wird. Entscheidend ist nicht die Leistungsfähigkeit einzelner Modelle, sondern ihre kontrollierte Nutzung innerhalb qualitätsrelevanter Prozesse. Der in QS1 verfolgte Ansatz zeigt, wie sich KI praxisnah einsetzen lässt: durch eine klare Trennung von Assistenz und Fachfunktion, spezialisierte KI-Agenten und standardisierte Schnittstellen zur Einbindung externer KI-Systeme. So entstehen Effizienzgewinne, ohne Nachvollziehbarkeit, Auditfähigkeit und fachliche Verantwortung zu kompromittieren.
