Opational Exzelence

Warum nicht künstliche Intelligenz, sondern solide Grundlagen gefragt sind, um die Qualitätskrise in der Fertigung zu lösen

By Bill Remy

April 15, 2024

Eine Qualitätskrise hat die Hersteller erfasst. Die Zahl der Produktrückrufe hat den höchsten Stand seit sieben Jahren erreicht. Medienwirksame Pannen wie das Boeing-Flugzeugtür-Desaster haben gezeigt, dass viele Hersteller ihre einst strengen Qualitätsstandards vernachlässigt haben.

Manch einer geht davon aus, dass das Tolerieren schlechter Qualität, der Rückruf von Produkten oder deren Austausch im Rahmen der Garantie billiger ist als die Beseitigung der Ursachen. Aber ist das wirklich so? Ich würde sagen, nein. Die Kosten, die durch Rufschädigung, Imageverlust und Vertrauensverlust bei Kunden und am Markt entstehen, werden wahrscheinlich massiv unterschätzt.

Die Quantifizierung dieser Auswirkungen ist schwierig, vor allem dann, wenn sie nicht direkt mit dem Herstellungsprozess oder dem Design in Verbindung stehen. So werden z. B. in der Automobilindustrie die Rückrufaktionen von den Händlern durchgeführt, die sich weit entfernt von der Fabrik befinden. Darüber hinaus ist es kaum möglich zu ermitteln, wie viele Kunden sich aufgrund ihrer Erfahrungen beim nächsten Kauf für eine andere Marke entschieden haben.

KI ist nicht die Antwort

 

Viele Hersteller setzen auf Hightech-Lösungen wie künstliche Intelligenz und Automatisierung, um ihre Vormachtstellung zurückzuerobern und das Vertrauen wiederherzustellen und aggressive Null-Fehler-Ziele zu erreichen.  

Die Wahrheit ist jedoch, dass Technologie allein die Ursache der meisten Qualitätsprobleme in der Fertigung nicht beheben kann und dass das Sammeln von Terabytes an Daten die zugrunde liegenden Probleme in Bezug auf Prozesse, Lieferketten, Arbeitsmethoden und Standards nicht lösen wird.

 

Zurück zu den Grundlagen: Konzentrieren Sie sich auf gute Fertigungsgrundlagen

Statt Millionen von Dollars in komplizierte High-Tech-Lösungen zu stecken, die von Spezialistenteams installiert, verwaltet, überwacht und ausgewertet werden, sollten sich die Produzenten auf das Wesentliche in der Produktion besinnen. Und so geht’s:

  • Korrekte Wartung und Kalibrierung der Ausrüstung. In erstaunlich vielen Betrieben wird die routinemäßige Wartung vernachlässigt und einfach gewartet, bis etwas kaputt geht. Wartung ist nicht gleich Reparatur. Um potenzielle Probleme zu erkennen, bevor die Maschine außerhalb der Spezifikationen arbeitet oder ausfällt, müssen die Hersteller proaktiv reinigen, inspizieren, Filter wechseln, schmieren, kalibrieren und die Ausrüstung in den richtigen Intervallen warten. Prüf- und Messgeräte sollten routinemäßig kalibriert werden, um sicherzustellen, dass die Wiederholbarkeit der Messwerte weniger als 10 % der Toleranz beträgt. Es sollte nicht die gesamte Toleranz für Messabweichungen aufgegeben werden.
  • Messung von Prozess- und Inputvariablen. KPIs und Leistungssysteme konzentrieren sich oft zu sehr auf die Messung von Ergebnissen – die Sicherstellung, dass das Endprodukt den Anforderungen entspricht. Das ist wichtig, aber das Geheimnis für eine bessere Ergebnisqualität liegt darin, die Prozess- und Inputvariablen zu messen und zu verbessern. Stellen Sie sich vor, Sie stellen Einweg-Plastikbecher her und plötzlich treten Fehler an der Stanze auf, die die Becher aus dem zweischichtigen Harz formt. Das kann am Stempel liegen. Es kann aber auch an der Materialtemperatur, der Haftung der Schichten, dem Extrusionsdruck oder der Geschwindigkeit des Walzprozesses liegen, bevor der Stempel überhaupt zum Einsatz kommt. Durch die Analyse des Bechers am Ende des Prozesses mit Hilfe von KI können Sie die Fehler identifizieren. Dies hilft Ihnen jedoch nicht bei der Behebung des Fehlers im Prozess.
  • Überprüfen Sie die Konstruktion. Ein Qualitätsproblem lässt sich nicht dadurch lösen, dass ein Prozess automatisiert wird, wenn das Problem in der Konstruktion des Prozesses selbst liegt – Roboter führen genau das aus, was sie programmiert haben, auch wenn es nicht stimmt. Werden Entwürfe, Modelle und Konstruktionszeichnungen im Laufe der Zeit immer wieder überarbeitet, führt jede Aktualisierung oder Änderung zu potenziellen Fehlern oder Konflikten. Überprüfen Sie Entwürfe und Spezifikationen auf Messfehler, vertauschte Zahlen, eine Acht, die mit einer Drei verwechselt werden kann – Sie werden überrascht sein, wie sich selbst der kleinste Fehler ausbreiten kann. Und er kann so klein sein, dass er in 99 % der Fälle kein Problem darstellt.
  • Gute Standardarbeit anwenden. Die Erstellung von Schablonen und die farbliche Kennzeichnung von Bauteilen können helfen, einige Fehler zu vermeiden. Darüber hinaus sind jedoch Standards erforderlich, die für jede Komponente und/oder jeden Schritt des Fertigungs- oder Montageprozesses die Einzelheiten der Werkzeuge, der Prozesseinstellungen und der Qualitätsdefinition festlegen. Achten Sie darauf, dass jeder Mitarbeiter angemessen darin geschult wird, wie fehlerfreie Arbeit aussieht und was dafür getan werden muss. Identifizieren Sie mögliche Fehlerquellen und entwickeln Sie Maßnahmen, um diese Fehler zu vermeiden. Haben Sie Vertrauen in die Menschen und in den Prozess, aber überprüfen Sie beide.
  • Lieferanten überprüfen. Viele Hersteller sind froh, wenn sie die benötigten Teile überhaupt erhalten, da Probleme in der Lieferkette zu einem großen Problem geworden sind. Für sie hat die Verfügbarkeit Vorrang vor der Qualität und sie vertrauen auf die Erstmusterprüfung zur Kontrolle der gesamten Charge. Unternehmen, die mit der Beschaffung und der Kostenkontrolle beschäftigt sind, haben weder die Zeit noch die Ressourcen, sich eingehend mit den Prozessen und den zugrunde liegenden Arbeitsstandards ihrer Lieferanten zu befassen. Insbesondere bei der Wahl von kostengünstigen Offshore-Lieferanten kann man zwar von einer gewissen Lohnarbitrage profitieren, zahlt aber langfristig mit schlechter Qualität. Stattdessen sollten Sie eine Prozessfähigkeitsanalyse durchführen und jeden Lieferanten regelmäßig auditieren, um seine internen Prozesse zu validieren, anstatt sich auf das Glück der Erstmusterprüfung zu verlassen..
  • Förderung der Unternehmenskultur. Einem Mitarbeiter, der ausgebrannt, gelangweilt oder es leid ist, seinem Chef immer wieder das gleiche Problem zu schildern, ohne dass eine Lösung gefunden wird, kann künstliche Intelligenz nicht helfen. Distanziertheit, Langeweile und das Gefühl, unterbewertet zu sein, sind das Rezept für Selbstgefälligkeit, Mittelmäßigkeit und Gleichgültigkeit. Das Ergebnis ist schlechte Qualität. Beginnen Sie mit der Überzeugung, dass jeder Mitarbeiter jeden Tag zur Arbeit kommt, um sein Bestes zu geben, und fördern Sie dieses Verhalten. Sorgen Sie für eine gute Ausbildung und Jobrotation. Niemand sollte 20 Jahre lang 40 Stunden pro Woche die gleiche monotone Arbeit verrichten. Bilden Sie eine Arbeitsgruppe aus Mitarbeitern, die ihre praktischen Erfahrungen einbringen, um Probleme zu erkennen und zu lösen. Beteiligen Sie die Mitarbeiter an der Schaffung eines besseren Arbeitsumfelds, in dem sich die Mitarbeiter einbezogen und stolz fühlen
  • Machen Sie einen Rundgang durch die Fabrik und sprechen Sie mit den Mitarbeitern. Computer und Roboter sind nur so gut wie die Menschen, die die Programme schreiben. Und Hochgeschwindigkeitskameras können nicht jeden Fehler erkennen. Manche Probleme können nur Menschen erkennen und lösen. Es gibt eine Menge Wissen in der Fabrikhalle, das oft übersehen wird. Machen Sie regelmäßige Rundgänge durch die Fabrikhalle und Gespräche mit den Arbeitern zu einer Priorität für das Management. Fragen Sie, was sie tun, wie sie es tun, ob sie etwas brauchen oder Ideen für Verbesserungen haben. Die beste Technologie kann die Arbeit vor Ort nicht ersetzen.

Zweifellos können KI und andere Technologien eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Fertigungsqualität spielen. Sie sind jedoch kein Allheilmittel. Sie können sich sogar als zweischneidiges Schwert erweisen. Für KI-Lösungen sind riesige Datenmengen erforderlich, die Ressourcen, Fachwissen und den Willen zur Datenbereinigung, zur richtigen Analyse und zum Ergreifen von Maßnahmen erfordern, wenn sie nützlich sein sollen. Wer sich nicht besser um seine Daten als um seine Ausrüstung kümmert, verschwendet Zeit und Geld.

Der beste Weg zur Null-Fehler-Produktion ist die Rückbesinnung auf das Wesentliche und die Verbesserung der Grundlagen der Produktion vor der Einführung neuer Technologien. Und seien Sie ehrlich und realistisch mit sich selbst: Sie sind nicht innerhalb eines Quartals dort angekommen, wo Sie jetzt stehen, und es wird länger dauern, bis Sie umgesteuert haben. Um die Qualität zu verbessern, bedarf es kontinuierlicher Investitionen in die Menschen und in die Werkzeuge, die darauf ausgerichtet sind, die Leistung zu verbessern und die Risiken langfristig zu verringern.

 

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Bill Remy

Bill Remy

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Bill Remy ist CEO der TBM Consulting Group und Mitglied des TBM-Verwaltungsrats. Zu seinen beruflichen Erfahrungen gehören fundierte Kenntnisse in den Bereichen betriebliche Leistungsverbesserung, Standortübergänge, Integration von Übernahmen, Entwicklung neuer Produkte und Lieferkettenmanagement.

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Key Takeaways

  • Umdenken in der Produktion: Statt auf künstliche Intelligenz und Automatisierung sollten sich Hersteller auf das Wesentliche besinnen, um Qualitätsprobleme zu lösen. Hierzu gehören die korrekte Wartung von Anlagen, die Messung von Prozessgrößen, die Überprüfung von Konstruktionsplänen, die Einführung von Standardverfahren, die Überprüfung von Lieferanten und die Förderung einer positiven Unternehmenskultur.
  • An den Ursachen ansetzen: Technologie allein kann nicht ausreichen, um Qualitätsprobleme zu beheben. KI und Automatisierung müssen ergänzt werden von einer Fokussierung auf Prozess-, Supply-Chain- und Arbeitsfragen.
  • Menschlicher Ansatz: Das Management sollte aktiv mit den Mitarbeitern an vorderster Front zusammenarbeiten und ihren Erkenntnissen Priorität einräumen. Wertvolle Einblicke und Lösungen, die durch Technologie allein möglicherweise übersehen werden, können durch Werksrundgänge, Gespräche mit den Beschäftigten und die Berücksichtigung ihrer Beiträge gewonnen werden.

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