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Künstliche Intelligenz in der Qualität – Praktische Einführung durch iteratives Vorgehen

In den vergangenen Jahren sind eine Reihe von einfach zu bedienenden künstliche Intelligenz (KI) Werkzeugen entstanden, die sich problemlos in bestehende Arbeitsabläufe integrieren lassen. Chatbots wie ChatGPT und Low-Code/No-Code- Lösungen sind Beispiele hierfür. Diese Entwicklung hat die Einstiegsschwelle für Mitarbeiter, die mit KI arbeiten möchten, deutlich reduziert. Im zweiten Teil der Fachbeitragsreihe haben wir die notwendigen Qualifikationen behandelt, die Mitarbeiter in Zukunft mitbringen sollten. In diesem Fachbeitrag wird anhand eines konkreten Beispiels gezeigt, wie eine Einbindung von einfachen KI-Werkzeugen einen Mehrwert im Unternehmen schaffen kann.

Die Anwendungsfälle für KI entstehen im besten Fall aus der Kreativität der Mitarbeiter und nicht aus einer übergeordneten Firmenstrategie. Das bedeutet: Reale Probleme lösen und nicht Probleme für bestehende (IT-)Lösungen suchen. Der Vorteil hierbei ist, dass zum frühestmöglichen Zeitpunkt ein Mehrwert für das Unternehmen entsteht, ohne dass große Projektbudgets ausgelobt werden müssen.

Einsatz von Methoden aus dem agilen Projektmanagement

Insbesondere durch den Einsatz der Methoden des agilen Projektmanagements (SCRUM, KANBAN) lassen sich Projekte in eigenständige Teillösungen, sogenannte Minimal Viable Products (MVP) planen. Dies hat zur Folge, dass man Produkte beziehungsweise Lösungen in einem Baukastensystem aufbaut und immer wieder verbessert und erweitert. Gleichzeitig lässt sich die hergestellte Teillösung nutzen, ohne das Gesamtergebnis abwarten zu müssen. Dieser Ansatz fügt sich nahtlos in bestehende Programme zur kontinuierlichen Verbesserung (zum Beispiel Kaizen) ein.

Hierfür ein Beispiel: In einer Produktionslinie werden Produkte durch das Prüfgerät fälschlicherweise als nicht in Ordnung (n.i.O.) eingestuft. Nach einer manuellen Analyse und dem Erstellen eines Analyseberichts des Mitarbeiters, wird das Produkt erneut getestet und durch das Prüfergebnis als in Ordnung (i.O.) eingestuft (siehe Abbildungen 1 und 2). Diese Fehlentscheidungen führen zu Verschwendungsformen wie: Fehlerkorrekturen, Lagerbestände, Wartezeiten und nicht genutztes Mitarbeiterpotential (s. sieben Arten der Verschwendung des Toyota Produktionssystems).

Abb. 1: Ablauf einer Prüfausfallanalyse mit manuellem Prozess

Abb. 1: Ablauf einer Prüfausfallanalyse mit manuellem Prozess

Abb. 12 Ablauf einer Prüfausfallanalyse mit maschinengestütztem Prozess

In der klassischen Qualitätssicherung ergreift man in erster Linie Maßnahmen, um das Prüfgerät und den Prüfprozess zu optimieren, zum Beispiel durch die klassische Six-Sigma-DMAIC-Methode. Gerade bei technisch anspruchsvollen Prüfungen muss jedoch häufig ein Kompromiss zwischen Fehlalarmen und der Gefahr eines Durchschlupfes gefunden werden, der sich mit klassischen Statistikwerkzeugen nur schwer auflösen lässt.

Machine-Learning-Methoden (ML) wie supervised learning können die bereits vorhandene Expertise des Mitarbeiters in Form eines Modells nachbilden und so offensichtliche Fehlalarme von vornherein zur Nachprüfung vorsehen. Das Modell wird dabei auf Basis bereits vorhandener Analyseberichte der Mitarbeiter trainiert.

Das Ergebnis des Pilotprojekts könnte wie folgt aussehen: Der Mitarbeiter liest die Prüfberichte des Prüfgeräts im erstellten ML-Programm ein. Algorithmen wie lineare Regression oder Entscheidungsbäume erlauben es mit wenig Aufwand die Wahrscheinlichkeit für eine Fehlmessung des Prüfgeräts zu ermitteln. Abbildung 3 zeigt ein Visualisierungsbeispiel. Der Mitarbeiter kann nun alle offensichtlichen Fehlentscheide einer Wiederholungsprüfung unterziehen, ohne diese vorher im Detail zu analysieren. Alle weiteren Prüfstandsausfälle, die nicht als klare Fehlmessung klassifiziert wurden, werden zur internen Analyse weitergeleitet.

Abb. 3: Beispielhafte Darstellung einer Messdatenbewertung mit Hilfe von Machine Learning. Werte außerhalb des blauen Stabilitätsbereichs sind mit hoher Wahrscheinlichkeit auf eine Fehlfunktion am Prüfgerät zurückzuführen. ©Prophet Analytics GmbH

Durch dieses Pilotprojekt lassen sich nicht wertschöpfende Aufgaben des Mitarbeiters reduzieren und der Fokus liegt auf den tatsächlich fehlerhaften Produkten. Nun hat man einen MVP, der sofort einsatzfähig ist. Allerdings muss dieser MVP offline am (Prüf-) Rechner des Mitarbeiters bedient werden. Nicht alle Verschwendungsarten lassen sich so vollständig eliminieren.

Integration von Machine Learning basierten Lösungen in den Produktionsprozess

Eine weitere Reduzierung von Verschwendung ist möglich, wenn das Machine-Learning-Modell in die Maschinensteuerung integriert wird. So können beispielsweise Transportkosten eliminiert und die Linienauslastung verbessert werden. Für eine Linienintegration benötigt man in der Regel weitere Ressourcen, zum Beispiel aus der IT -und Prozessplanungsabteilung. Diese würde man im Rahmen der weiteren Projektarbeit und weitere MVPs planen. Der erste MVP bleibt über die gesamte Projektdauer nutzbar und erzielt Einsparungen. Wichtig ist auch, dass das Projekt erst aufgesetzt wird, wenn die technische Umsetzbarkeit der Lösung schon nachgewiesen ist und Projektrisiken so auf ein Minimum reduziert werden.

Die Firma Prophet Analytics hat diesen Ansatz zur Reduzierung von Prüfstandsfehlern noch weiter ausgebaut. Die Machine Learning basierte Lösung erkennt und lokalisiert Ursachen für Prüfstandsfehler im laufenden Betrieb (siehe Abbildung 4). Die Überwachung von Messprozessen auf Basis von Daten eliminiert unnötige Eingriffe in den Produktionsprozess. Im Gegensatz zu Stichprobenverfahren wie der statistischen Prozesskontrolle (SPC) werden die Prüfprozesse durchgehend überwacht. Verschwendung durch Fehlentscheide können so von Vornherein vermieden werden und die Gefahr von Durchschlupf und Kundenreklamationen wird gebannt.

Abb. 4: Darstellung einer automatischen Überwachung von Messprozessen mit Hilfe von Machine Learning

Das Beispiel soll zeigen, wie die einzelnen Teilprojekte logisch auf einander aufbauen. Jeder weitere MVP hebt für zusätzliche Einsparpotentiale, aber erfordert auch mehr technisches Verständnis und eine höhere Qualifikation der Mitarbeiter.

Entwicklung neuer Berufsqualifikationen

Das bemerkenswerte an dem vorgestellten Ansatz für die Einführung von KI ist, dass interessierte Mitarbeiter automatisch höhere Qualifikationen erwerben, während sie an ihren eigenen Lösungen arbeiten. Das Ergebnis der Projekte kommt direkt ihrer eigenen täglichen Arbeit zugute und es werden nur Fähigkeiten aufgebaut, die relevant und zielführend sind. Mitarbeiter, die auf diesem Wege ein hohes Qualifikationsniveau erreicht haben, werden in der Fachwelt auch Citizen Data Scientists genannt. Diese Mitarbeiter wenden regelmäßig Methoden der KI und des Machine Learning zur Unterstützung ihrer eigentlichen Tätigkeit an, sind aber keine hauptberuflichen Data Science Experten.

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass der Fokus auf einfache Anwendungsfälle für KI sich direkt aus dem kontinuierlichen Verbesserungsgedanken ergibt. Das Beispiel hat gezeigt, wie sich selbst bei einfachen KI Anwendungsfällen durch mehrfache Erweiterung immer höhere Einsparpotentiale heben lassen. Das iterative Vorgehen stellt dabei sicher, dass Einsparungen zeitnah wirksam werden und Finanzierungskosten für Projekte gering bleiben. Die Qualifikation der Mitarbeiter wächst parallel zur Umsetzung mit jedem KI-Anwendungsfall. Das natürliche Ende dieses iterativen Aufbaus von Qualifikationen ist der Citizen Data Scientist. Der Citizen Data Scientist kann KI-Methoden einsetzen und bringt ein hohes Maß an anwendungsspezifischen Kenntnissen mit.

 

Lesen Sie auch die ersten beiden Teile der Reihe “Künstliche Intelligenz in der Qualität“:

  • Teil 1: Künstliche Intelligenz in der Qualität – Bestehendes Know-how effektiv nutzen – zum Beitrag »
  • Teil 2: Künstliche Intelligenz in der Qualität – Welche Qualifikationen werden benötigt? – zum Beitrag »

 

Über die Autoren:

Dipl.-Ing. Waldemar Fahrenbruch ist Head of Q-Technology Division E-Mobility bei der ZF Friedrichshafen AG. Er ist verantwortlich für die Qualitätskostensenkung bei gleichzeitiger Optimierung von Qualitätskonzepten in den Werken der Division E (TCU, Power Electronics und E-Motoren Fertigung) durch Methodenkompetenz der Qualität, künstlicher Intelligenz und digitaler Transformation.

Dr.-Ing. Stefan Prorok ist Geschäftsführer der Prophet Analytics GmbH und DGQ-Trainer für Qualitätssicherung und Prüfmittel. Prophet Analytics unterstützt Unternehmen in allen Phasen Ihrer KI-Umsetzung mit Trainings- und Beratungsangeboten.