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Innovation in der Problemlösung: Wie KI die 8D-Methode optimiert

KI-gestützte CAQ-Systeme tragen wesentlich dazu bei, den 8D-Prozess nachhaltig zu verbessern

Andreas Dangl

Erstellt am 24. April 2024

Wie KI die 8D-Methode optimiert
Inhaltsverzeichnis

Die Relevanz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Qualitätsmanagement wächst stetig, beispielsweise bei Problemlösungsansätzen wie der 8D-Methode. Der Einsatz eines KI-gestützten Computer-Aided Quality Systems verbessert die Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit im Zuge der Erstellung eines 8D-Berichts, was letztendlich zu einer signifikanten Steigerung der Produkt- und Prozessqualität führt.

 

Effizienteres Qualitätsmanagement dank Künstlicher Intelligenz

In einigen spezifischen Anwendungsbereichen ist die Künstliche Intelligenz bereits leistungsfähiger und effizienter als der Mensch. Dies gilt insbesondere für Routinevorgänge wie die Zuteilung oder Klassifizierung von Dokumenten, die Analyse von großen Datenmengen, das Erfassen von Mustern, die Spracherkennung oder die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Übersetzung.

Auch im Qualitätsmanagement kann KI durch ihre vielfältigen Einsatzgebiete wesentlich dazu beitragen, die Effizienz und Effektivität von qualitätsrelevanten Prozessen zu verbessern, beispielsweise bei der proaktiven Fehlererkennung und -prävention oder der Vorhersage von ähnlichen Qualitätsproblemen und -ausfällen. Diese Vorzüge der KI kommen insbesondere bei der angewandten 8D-Problemlösungsmethode zum Tragen.

 

Optimierte Fehlerbehebung durch KI-Unterstützung im 8D-Prozess

Bei der 8D-Methode handelt es sich um einen teamorientierten Lösungsansatz zur Bearbeitung von Reklamationen, die entweder intern oder extern zwischen Lieferanten und Kunden auftreten. Der entstehende 8D-Report beinhaltet acht Disziplinen bzw. Prozessschritte, die bei der Abarbeitung einer Beanstandung erforderlich sind, um Fehler auf ihre Ursachen zurückzuführen und in Zukunft dauerhaft zu verhindern.

Hochregulierte formale Abläufe rund um 8D-Reports erfordern in der Regel viel Know-how seitens der Qualitätsmanager:innen. Ein KI-gestützter 8D-Prozess im Qualitätsmanagement erweitert den herkömmlichen Ablauf des Acht-Schritte-Plans zur Problemlösung um relevante KI-Technologien, um damit effizientere und präzisere Ergebnisse zu erzielen. Dabei ist es wichtig zu verstehen, dass die KI bei sämtlichen Prozessschritten lediglich Vorschläge liefert – die finale Entscheidung trifft immer der Mensch.

Im Folgenden sind einige Möglichkeiten aufgelistet, wie KI in einem 8D-Prozess unterstützen kann:

 

Risikobeurteilung durchführen

Diese vorgelagerte Maßnahme erlaubt es, die Schwere eines Mangels zu identifizieren und festzustellen, in welchem Umfang ein 8D-Prozess erforderlich ist. Hierbei wird auf eine „Lessons Learned“-Sammlung (Wissensdatenbank) aus vergangenen Projekten zugegriffen, um das Risiko zu bewerten, zu kategorisieren und die Dringlichkeit des Handelns abzuleiten.

Hier unterstützt die KI:

  • KI liefert eine Liste von Mängeln, die auf ein ähnliches Problem hindeuten.
  • Diese Mängel und deren Behebung können zur Beurteilung des Risikos auf Basis von möglichen Ursachen und tatsächlichen oder simulierten Folgen beitragen.

 

D1 – Team für die Problemlösung bilden

Die Mitglieder des Teams verfügen im Idealfall über ausreichende Prozess- und Produktkenntnisse, um das Problem auf seine Ursachen zu analysieren, Korrekturmaßnahmen einzuleiten und ihre Wirksamkeit zu überwachen.

Hier unterstützt die KI:

  • Durch die Analyse vergangener Projekte lernt die Künstliche Intelligenz, welche Fachkräfte über welche Kenntnisse verfügen. Anhand dieser Werte schlägt KI die am besten qualifizierten Expert:innen für jeden Schritt des 8D-Prozesses vor.
  • Zusätzlich ermittelt die KI Vorschlagswerte für die zeitliche Planung des 8D-Prozesses.

 

D2 – Problem beschreiben

Das Problem ist so genau wie möglich zu definieren, wobei es gilt, den Kern der Problematik herauszuarbeiten und zu quantifizieren.

Hier unterstützt die KI:

  • Mithilfe von Algorithmen wie der Bilderkennung findet und klassifiziert KI automatisch Defekte oder Abweichungen in Produkten.
  • Darüber hinaus ist sie in der Lage, das Problem genau zu definieren und eine Zusammenfassung der Daten für die Dokumentation zu generieren.

 

D3 – Sofortmaßnahmen treffen

Noch vor der eigentlichen Suche nach den Ursachen braucht es umgehend Maßnahmen, um eventuelle Schäden zu verhindern.

Hier unterstützt die KI:

  • Um eine weitere Ausbreitung des Problems zu verhindern, liefert KI Vorschläge für Sofortmaßnahmen, die bei der Behebung ähnlicher Mängel durchgeführt wurden.
  • KI ermittelt zeitliche Vorgaben sowie verantwortliche Personen für die dokumentierte Umsetzung.

 

D4 – Fehlerursachen feststellen

Es wird nach Fehlerursachen gesucht und die wahrscheinlichste(n) Ursache(n) durch Experimente, Tests und Vergleiche identifiziert und nachgewiesen.

Hier unterstützt die KI:

  • Künstliche Intelligenz ist in der Lage, in kurzer Zeit große Mengen von Produktionsdaten zu analysieren, um Muster und Ursachen für Qualitätsprobleme zu identifizieren.
  • KI liefert Vorschläge für die passenden Fehler-Ursachen-Analysen (Root-Cause-Analysis) wie die 5-Why-Methode oder das Ursache-Wirkungs-Diagramm (Ishikawa-Diagramm), die bei der Behebung ähnlicher Mängel durchgeführt wurden.

 

D5 – Korrekturmaßnahmen planen

In einem nächsten Schritt gilt es, geeignete Vorkehrungen zu treffen, um einer Fehlerwiederholung vorzubeugen. Eine anschließende Wirksamkeitsprüfung weist nach, ob das in D2 beschriebene Problem beseitigt ist.

Hier unterstützt die KI:

  • Basierend auf historischen Daten und Analysen kann KI vorhersagen, welche Maßnahmen am effektivsten sind, um das Problem zu lösen. Diese Werte unterstützen die Fachkräfte bei der effizienten Vorgehensplanung.
  • KI ermittelt zeitliche Vorgaben sowie verantwortliche Personen für die dokumentierte Umsetzung.

 

D6 – Korrekturmaßnahmen einführen

Zeigt sich, dass das in D5 definierte Konzept effektiv ist, folgt dessen dauerhafte Einführung – sowie die Aufhebung der in D3 getroffenen Sofortmaßnahmen.

Hier unterstützt die KI:

  • Künstliche Intelligenz liefert Vorschläge, wo im Unternehmen das Problem noch auftreten könnte und informiert die verantwortlichen Personen über den Prozess zur Implementierung von Korrekturmaßnahmen.

 

D7 – Fehlerwiederholung verhindern

Geeignete Präventionsschritte verhindern nachhaltig, dass gleiche oder ähnliche Fehler in Zukunft erneut auftreten. Anschließend wird die Wirksamkeit der getroffenen Maßnahmen – beispielsweise das Erhöhen der Prüfschärfe – über einen angemessenen Zeitraum überwacht.

Hier unterstützt die KI:

  • Künstliche Intelligenz liefert Vorschläge für Vorbeugemaßnahmen, die bei der Behebung ähnlicher Mängel durchgeführt wurden.
  • KI liefert Vorschläge zur Anpassung bzw. Erweiterung der Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA).
  • KI ermittelt zeitliche Vorgaben sowie verantwortliche Personen für die dokumentierte Umsetzung.

 

D8 – Problemlösungsprozess abschließen

Für den Abschluss ist es wichtig, sämtliche aus den acht Prozessschritten gewonnenen Erkenntnisse zu dokumentieren, um sie für ähnliche, künftige Projekte heranzuziehen.

Hier unterstützt die KI:

  • Die KI ist in der Lage, aus den gesetzten Sofort- und Vorbeugemaßnahmen wichtige Erkenntnisse („Lessons Learned“) abzuleiten, welche für die Behebung zukünftiger, womöglich ähnlicher Fehler/Abweichungen bereitstehen.
  • Das implizite Lernen der KI erfolgt dabei ohne zusätzlichen manuellen Aufwand.

 

Insgesamt trägt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im 8D-Prozess dazu bei, die Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit der Problemlösung zu verbessern und somit die Qualität der Produkte und Abläufe zu steigern sowie Kosten zu senken.

 

Die Wichtigkeit eines KI-gestützten CAQ-Systems

Seine volle Stärke spielt die 8D-Methode dann aus, wenn die Digitalisierung der damit verbundenen Prozesse mithilfe eines werksübergreifenden, KI-gestützten Computer-Aided Quality Systems (CAQ-Systems) wie Approve on Fabasoft PROCECO erfolgt. Ein CAQ-System digitalisiert qualitätsrelevante Prozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette und bietet die Möglichkeit, nicht nur interne Mitglieder, sondern auch externe Beteiligte, etwa Lieferanten oder Kunden, rasch in diese Abläufe einzubeziehen.

Diese Vernetzung sämtlicher Informationen stellt sicher, dass alle Beteiligten am 8D-Prozess unternehmensübergreifend mit der aktuellsten Version arbeiten. Dies führt zu einem vollautomatisierten und zudem ortsunabhängigen Reklamationsmanagement-Prozess, der die Stärken der KI voll ausnutzt und dabei jederzeit nachvollziehbar bleibt. 

 

Die Schlüsselrolle von KI im Qualitätsmanagement

Die heutige digitale Welt erfordert ein Qualitätsmanagement, das nicht nur nach innen, sondern auch nach außen gerichtet ist. Dazu gehören Ende-zu-Ende-Prozesse, die sämtliche Schritte von der ersten Anfrage bis zur finalen Bereitstellung oder Lieferung abdecken und eine nahtlose Integration aller Beteiligten anstreben. Durch die Einbindung von Lieferanten und Sublieferanten in wichtige Abläufe entstehen neue Informationsquellen, die zur Optimierung von Kernprozessen genutzt werden können.

Approve deckt Prozesse über die Supply-Chain ab

Approve on Fabasoft PROCECO deckt Prozesse über die gesamte Supply-Chain hinweg ab.

 

Ein KI-gestütztes Computer-Aided Quality System bietet die Möglichkeit, qualitätsrelevante Prozesse im eigenen Unternehmen auf ein vollkommen neues Niveau zu heben. Dies lässt sich deutlich am 8D-Prozess erkennen, wo KI-Funktionen die Effizienz steigern, die Genauigkeit erhöhen und eine datenbasierte Entscheidungsfindung erlauben. Auf diese Weise trägt ein KI-gestütztes CAQ-System nachhaltig dazu bei, Fehler schnell zu beseitigen sowie deren erneutes Auftreten dauerhaft zu verhindern.

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