Es geht immer noch besser!
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind die Voraussetzungen für Predicitve Quality, einen neuen Ansatz in der Qualitätssicherung, den das Saarbrücker AWS Institut auf der HANNOVER MESSE 2018 erstmals vorstellen wird.
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Das Saarbrücker AWS Institut für digitale Produkte und Prozesse arbeitet als eigenständige Einrichtung an der Erforschung neuer Technologien und der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Dabei wird großer Wert darauf gelegt, Forschung, Innovation und Praxis von vornherein eng miteinander zu verzahnen. Auf der HANNOVER MESSE 2018 präsentieren die Saarländer mit Predicitve Quality einen Ansatz, um Qualitätssicherung in produzierenden Branchen auf datenbasierte, präventive und vorausschauende Art und Weise zu gestalten und umzusetzen. Zu diesem Zweck greift das AWS Institut auf Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz zurück. Diese ermöglichen die Durchführung automatisierter Analysen von Daten aus Qualitätskontrollen und Retouren, die wiederum dazu dienen, Korrelationen zwischen Produktmerkmalen und Qualität zu ermitteln. Die so gewonnenen Erkenntnisse werden in den laufenden Produktentwicklungsprozess eingespeist, wo mit Hilfe eines Assistenzsystems eine Unterstützung der Entwickler geschaffen wird.
Im Unterschied zu prädiktiven Analyse-Ansätzen, die sich ausschließlich an Vorhersagen zu zukünftigen Qualitätsproblemen versuchen, geht der Predictive-Quality-Ansatz einen Schritt weiter: Durch die Analyse der Fehlerursachen in Kombination mit einem Assistenzsystem, können in einem ganzheitlichen Ansatz Produktfehler von vornherein vermieden werden. Das Assistenzsystem liefert dabei Empfehlungen für die Optimierung der Produktentwicklung und zeigt Informationen zu Alternativen und wirtschaftlichen Folgen einer Produktentscheidung auf. Schon während des Entwicklungsprozesses wird damit eine optimale Balance zwischen Design und Qualität erreicht und das Fehlerpotenzial signifikant gesenkt. Predictive Quality soll insbesondere die Qualitätssicherung in Branchen mit kreativem Produktdesign optimieren, aber auch bei einer hohen Variantenvielfalt der Erzeugnisse.
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