Agentic AI im Qualitätsmanagement

Problem

Die Fehlererkennung und -behebung in der Automobilproduktion ist eine komplexe Herausforderung. Hohe Prozesskomplexität, riesige Datenmengen, begrenzte Automatisierung und die abteilungsübergreifende Abstimmung erschweren den Prozess zusätzlich. Zudem variieren Fehlerquellen und -arten ständig, während der hohe Produktionsdruck schnelle und nachhaltige Lösungen erfordert. Um diese Hürden zu überwinden, sucht ein Automobilhersteller nach einer fortschrittlichen KI-Lösung, die Fehler frühzeitig erkennt, Muster analysiert und den gesamten Analyseprozess optimiert – mit dem Ziel, die Effizienz zu steigern und die Arbeitsbelastung zu verringern.

Analyse von Produktionsdaten

Traditionell werden zur Analyse von Produktionsproblemen manuell Diagramme erstellt, um Faktoren wie Personal, Maschinen, Methoden, Umgebung und Materialien zu kategorisieren. Um diesen Prozess zu vereinfachen, haben unsere Experten eine agentenbasierte KI-Lösung entwickelt, die die Analyse von Produktionsdaten automatisiert und die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen verbessert.

Integration von KI-Agenten

Jeder KI-Agent übernimmt dabei eine spezifische Rolle, die den realen Unternehmensfunktionen entspricht. So können die Agenten beispielsweise als Produktionsleiter, Qualitätsmanager oder Ingenieure agieren, die sich jeweils auf Bereiche wie Arbeitsabläufe, Maschinenleistung, Materialqualität oder Umweltbedingungen konzentrieren. Sie analysieren eigenständig Daten aus ihren Fachgebieten und nutzen ihr Wissen, um mögliche Fehlerursachen zu identifizieren.

Agentenbasierte Kontrollinstanz

Ein zentraler Projektmanager-Agent koordiniert die spezialisierten Agenten, steuert den Informationsfluss, setzt Prioritäten und stellt sicher, dass alle Erkenntnisse auf die Problemlösung ausgerichtet sind. Stellt der Produktionsagent beispielsweise ungewöhnliches Maschinenverhalten fest, veranlasst dies den Qualitätsagenten, Materialabweichungen zu untersuchen.

Ergebnis

Indem unsere agentenbasierte KI reale Unternehmensrollen widerspiegelt, ermöglicht sie die nahtlose Zusammenarbeit zwischen virtuellen Agenten und ihren menschlichen Kollegen. So liefert sie innerhalb weniger Minuten umfassende, umsetzbare Erkenntnisse. Sie schließt Abteilungslücken, reduziert den Aufwand für Root Cause Analysis (RCA) und beschleunigt die Fehleranalyse – alles in einem integrierten, lösungsorientierten Ansatz.

Unsere Experten

Dr. Matthias Lein

Chief Technology Officer

Dr. Johannes Nagele

AI Researcher & Consultant

Niels Thomson

Chief Revenue Officer

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