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AI & BI Use-Case · Industrial AI

Qualitätsregelkreise

Qualitätsabweichungen früh erkennen und automatisch korrigieren.

Use-Case bewerten lassenAlle Use-Cases
Worum es geht

Qualitätsregelkreise überwachen Prozess- und Laborwerte in Echtzeit. Bei Abweichungen werden Anlagenparameter automatisch nachjustiert oder Alarme ausgelöst.

  • Höhere Qualität
  • Kostensenkung
  • Schnellere Prozesse
Business Case & ROI
−20 %

Ausschuss

−30 %

Nacharbeit

6 Mon.

Amortisation

99 %

Früherkennung

Berechnet aus reduziertem Ausschuss, geringerem Prüfaufwand und weniger Reklamationen.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Qualitätsregelkreise zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Qualitätsregelkreise-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Qualitätsregelkreise in einem Bereich erproben und Feedback einholen.

  5. 05

    Rollout

    Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

Sensordaten

IoT- und Prozesssensoren in Echtzeit.

Labordaten

Analysen, Messwerte und Prüfprotokolle.

MES-Daten

Produktionsaufträge, Rückmeldungen und Maschinendaten.

Rezepturdaten

Zutaten, Mengen, Allergene und Arbeitsanweisungen.

Qualitätsdaten

Prüfergebnisse, Laborwerte und Reklamationen.

Historian-Daten

Zeitreihen aus der Prozessleitebene.

Stakeholder

  • Qualitätsmanagement

    Sichert Einhaltung von Standards und Vorschriften.

  • Produktionsleiter

    Nutzt Erkenntnisse direkt im Tagesgeschäft.

  • IT

    Baut auf einer skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur.

  • Controlling

    Quantifiziert Effekte und unterstützt Budgetierung.

Typische Mehrwerte
01

Höhere Qualität

02

Kostensenkung

03

Schnellere Prozesse

04

Einfachere Compliance

05

Höhere Effizienz

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Datenplattform

Echtzeit-Datenintegration

Skalierbare Analyse-Pipelines

Wiederverwendbare Datenprodukte

Datenplattform aufbauen →
Synergien & positive Nebeneffekte

Predictive Quality

Gleiche Daten zeigen Qualitätsabweichungen.

OEE-Monitoring

Verfügbarkeitsdaten ergänzen Prozesskennzahlen.

Digital Twin

Modelle können in Simulationen weiterverwendet werden.

Weitere Use-Cases

Predictive Maintenance

Maschinenausfälle vorhersagen, bevor sie teuer werden.

Predictive Quality

Ausschuss erkennen, bevor er entsteht.

Anomalieerkennung in Zeitreihen

Ungewöhnliche Muster in Maschinendaten sofort erkennen.