Regionalkreis Karlsruhe-Pforzheim-Gaggenau
Online Veranstaltung: MIQFEM – Mitarbeiterorientiertes QM mit KI-Unterstützung
In den DGQ-Vorträgen vermitteln hochkarätige Referenten in kompakter Form fachliche Information zu einem festgelegten Thema. Im Anschluss an diesen Wissenstransfer besteht für die Teilnehmenden die Möglichkeit, Fragen zu stellen und ggf. in eine fachliche Diskussion einzusteigen.
Fehler auf der Spur: Smarte Lösungen für effizientes Fehlermanagement in produzierenden Unternehmen
In der modernen Produktion stellen Fehler einen kostspieligen Störfaktor dar, der Zeit und wertvolle Ressourcen bindet. Ein intelligentes Fehlermanagementsystem bietet hier eine wegweisende Lösung, indem es produzierenden Unternehmen ermöglicht, Fehler frühzeitig zu erkennen, Ursachen präzise zu analysieren und gezielte Maßnahmen effizient umzusetzen. Die vorgestellte Präsentation zeigt, wie das Zusammenspiel von Qualitätswissenschaft, Expertensystemen und E-Learning-Plattformen zu einer umfassenden Optimierung der Produktionsprozesse beiträgt. Der Berliner-Problemlösungskreis bietet hierbei einen strukturierten Ansatz, durch den Mitarbeitende digital unterstützt und in die Lage versetzt werden, fundierte Entscheidungen im Produktionsprozess zu treffen. Unternehmen können so nicht nur ihre Produktqualität steigern und Kosten senken, sondern auch ihre Reaktionszeiten verkürzen und eine nachhaltige Fehlervermeidung fördern.
Dieses innovative Fehlermanagementsystem wird im Rahmen des von der FQS – Forschungsgemeinschaft Qualität e. V. geförderten Projekts MIQFEM – Mitarbeiterorientierte Qualitätsregelkreise in der Produktion zum smarten Fehlermanagement vom Fachgebiet Qualitätswissenschaft an der TU Berlin in Zusammenarbeit mit Industriepartnern entwickelt. Eine KI-gestützte Fehlerwissensbasis erlaubt es dem System, zukünftige Fehlerereignisse vorherzusagen, Zusammenhänge in der Produktion frühzeitig zu erkennen und gezielt Maßnahmen zur Fehlerbehebung abzuleiten. Durch die fortlaufende Interaktion mit den Mitarbeitenden bleibt das System zudem lernfähig und passt sich kontinuierlich den spezifischen Anforderungen der Produktion an.
