„Predictive Quality“ erreichen: So optimieren Sie Ihre Non-Conformance Reports mit KI

Im Qualitätsmanagement sind „Non-Conformance Reports“ (NCR) oder Nichtkonformitätsberichte wertvoll, um aus Fehlern zu lernen, diese proaktiv zu verhindern und das Unternehmen dem Ziel der „Predictive Quality“ näherzubringen. Ein KI-gestütztes DMS/QMS unterstützt beispielsweise bei der 8D-Methode und verknüpft anschliessend die Learnings entlang der Wertschöpfungskette.

Lukas Hengster, QM-Experte und Head of Business Development bei Fabasoft Approve GmbH, zeigt, wie Unternehmen mit KI im Qualitätsmanagement Abweichungen effizient managen und strukturierte NCRs erstellen.

Cloudbasierte Solution für präzise Datenerfassung

Ein cloudbasiertes DMS/QMS fungiert als solide Grundlage für die Erfassung und Bearbeitung von Non-Conformances (NCs). Solche Systeme ermöglichen eine strukturierte Datenerfassung, die für den Einsatz von KI-Anwendungen unerlässlich ist. Die Verwendung von Cloud-Technologie in zertifizierten Rechenzentren im DACH-Raum ermöglicht unternehmensübergreifende Prozesse entlang der gesamten Supply-Chain.

Systematische Abarbeitung nach bewährten Methoden

Für eine effiziente Mängelbearbeitung ist eine präzise Fehleridentifikation und systematische Dokumentation durch NCRs entscheidend. Je nach Branche können unterschiedliche Methodiken wie CAPA (Corrective and Preventive Action) oder der 8D-Prozess zum Einsatz kommen. Eine gründliche Ursachenanalyse ist dabei von zentraler Bedeutung, um zukünftige Fehler durch gezielte Vorbeugemassnahmen zu verhindern und dem Ziel der „Predictive Quality“ näherzukommen.

Qualitativ hochwertige Audits

Die normenkonforme Bearbeitung von Mängeln steigert die Qualität von Audits erheblich. Verschiedene ISO-Normen definieren Nichtkonformitäten (NCs) unterschiedlich, was bei der Dokumentation berücksichtigt werden muss. So beschreibt die ISO 9001 diese als „Abweichungen von den Anforderungen des Qualitätsmanagementsystems (QMS)“. Im Gegensatz dazu klassifizieren die Richtlinien der FDA (Food and Drug Administration) für medizinische Geräte „jede Leistungsabweichung des Geräts“ als Nichtkonformität. Die ISO 9101, die Norm für Organisationen der Luftfahrt, Raumfahrt und Verteidigung, definiert konkret NCRs als Teil der Anforderungen zur Dokumentation von Auditergebnissen.

Ein DMS/QMS ermöglicht es Fachabteilungen, eigenständig branchenspezifische BPMN-Prozesse zu gestalten und als digitale Workflows auszuführen. Durch diese Systemunterstützung halten die Mitarbeitenden automatisch die normierten QM-Prozesse ein. Eine Zeitreisefunktion macht jeden Bearbeitungsschritt nachvollziehbar und bildet einen wertvollen Baustein im Auditmanagement. Anwendende haben so jederzeitigen Überblick über abgeschlossene Prozessschritte.

Proaktives Mängelmanagement für kontinuierliche Verbesserung

Werksübergreifendes, proaktives Mängelmanagement ist der Schlüssel zur kontinuierlichen Verbesserung. Die gesammelten NCR-Daten im DMS/QMS dienen als wertvolle Informationsbasis für verschiedene Unternehmensbereiche und tragen zur Annäherung an „Predictive Quality“ bei.

Am Beispiel der Lieferantenaudits lässt sich dieser Vorgang gut darstellen: Die cloudbasierte Software vernetzt Kunden und Zulieferer direkt im Prozess. Das reduziert Medienbrüche und Fehleranfälligkeit. Ein umfassender NCR zu Kundenreklamationen ist für After-Sales-Prozesse hoch relevant. Die gesammelten NCR-Daten können auch als Informationsbasis für Verhandlungen im Einkauf dienen und zur Lieferantenbewertung beitragen.

KI-Unterstützung bei Fachkräftemangel

Im Qualitätsmanagement ist es entscheidend, umfangreiche Daten und zahlreiche Dokumente zu berücksichtigen, um Probleme effektiv zu lösen. Das Know-how erfahrener Mitarbeiter:innen, das über Jahre aufgebaut wurde, ist dabei von unschätzbarem Wert. Allerdings führt Fachkräftemangel, Fluktuation und Pensionierungen dazu, dass dieses Wissen verloren geht, was die effiziente Bearbeitung von Qualitätsprozessen entlang der Supply-Chain erschwert. Um diesem Know-how-Verlust entgegenzuwirken, kann KI-Technologie im DMS/QMS unterstützend wirken. Die KI bietet umfassende Einblicke in Mängel und hilft bei der Fehlerbehebung. So wird beispielsweise eine Materialnummer in einer technischen Zeichnung genutzt, um Bestellinformationen abzurufen oder ähnliche Abweichungen zu identifizieren. Im Rahmen des 8D-Prozesses analysiert die KI verwandte Mängel und liefert schnell Vorschläge für Korrektur- oder Sofortmassnahmen.

Quelle: www.fabasoft.com/de