Atteindre la "qualité prédictive" : comment optimiser vos rapports de non-conformité avec l'IA

Dans la gestion de la qualité, les "rapports de non-conformité" (NCR) ou rapports de non-conformité sont précieux pour apprendre des erreurs, les prévenir de manière proactive et rapprocher l'entreprise de l'objectif de "qualité prédictive". Un DMS/QMS basé sur l'IA soutient par exemple la méthode 8D et relie ensuite les apprentissages tout au long de la chaîne de création de valeur.

Lukas Hengster, expert en gestion de la qualité et responsable du développement commercial chez Fabasoft Approve GmbH, montre comment les entreprises utilisent l'IA dans la gestion de la qualité pour gérer efficacement les écarts et créer des NCR structurés.

Solution basée sur le cloud pour une saisie précise des données

Un DMS/QMS basé sur le cloud fonctionne comme une base solide pour la saisie et le traitement des non-conformités (NC). De tels systèmes permettent une saisie structurée des données, ce qui est indispensable pour l'utilisation d'applications d'intelligence artificielle. L'utilisation de la technologie cloud dans des centres de données certifiés dans la région DACH permet des processus interentreprises tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

Traitement systématique selon des méthodes éprouvées

Pour un traitement efficace des défauts, une identification précise des défauts et une documentation systématique par les NCR sont essentielles. Selon le secteur, différentes méthodologies peuvent être utilisées, comme le CAPA (Corrective and Preventive Action) ou le processus 8D. Une analyse approfondie des causes est alors essentielle pour éviter de futurs défauts grâce à des mesures préventives ciblées et se rapprocher de l'objectif de la "qualité prédictive".

Audits de qualité

Le traitement des non-conformités conformément aux normes améliore considérablement la qualité des audits. Différentes normes ISO définissent les non-conformités (NC) de manière différente, ce qui doit être pris en compte dans la documentation. Ainsi, la norme ISO 9001 les décrit comme des "écarts par rapport aux exigences du système de gestion de la qualité (SGQ)". En revanche, les directives de la FDA (Food and Drug Administration) pour les appareils médicaux classent comme non-conformité "tout écart de performance de l'appareil". La norme ISO 9101, qui s'applique aux organisations de l'aéronautique, de l'espace et de la défense, définit concrètement les RNC comme faisant partie des exigences de documentation des résultats d'audit.

Un DMS/QMS permet aux départements spécialisés de concevoir de manière autonome des processus BPMN spécifiques à la branche et de les exécuter sous forme de workflows numériques. Grâce à ce soutien du système, les collaborateurs respectent automatiquement les processus QM normalisés. Une fonction de voyage dans le temps permet de retracer chaque étape de traitement et constitue un élément précieux dans la gestion des audits. Les utilisateurs ont ainsi à tout moment une vue d'ensemble des étapes de processus achevées.

Gestion proactive des défauts pour une amélioration continue

La gestion proactive des défauts entre les usines est la clé de l'amélioration continue. Les données NCR collectées dans le DMS/QMS servent de base d'information précieuse pour différents secteurs de l'entreprise et contribuent à l'approche de la "qualité prédictive".

L'exemple des audits de fournisseurs illustre bien ce processus : Le logiciel basé sur le cloud met en réseau les clients et les fournisseurs directement dans le processus. Cela réduit les ruptures de médias et les risques d'erreurs. Un NCR complet sur les réclamations des clients est hautement pertinent pour les processus après-vente. Les données NCR collectées peuvent également servir de base d'information pour les négociations au niveau des achats et contribuer à l'évaluation des fournisseurs.

Soutien de l'IA en cas de pénurie de personnel qualifié

Dans la gestion de la qualité, il est essentiel de prendre en compte de nombreuses données et de nombreux documents pour résoudre efficacement les problèmes. Le savoir-faire des collaborateurs expérimentés, acquis au fil des années, est inestimable. Cependant, le manque de personnel qualifié, les fluctuations et les départs à la retraite entraînent la perte de ces connaissances, ce qui rend difficile le traitement efficace des processus de qualité tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Pour contrer cette perte de savoir-faire, la technologie IA peut apporter un soutien dans le DMS/QMS. L'IA offre un aperçu complet des défauts et aide à les corriger. Par exemple, un numéro de matériau dans un dessin technique est utilisé pour récupérer des informations de commande ou identifier des anomalies similaires. Dans le cadre du processus 8D, l'IA analyse les défauts apparentés et fournit rapidement des propositions de mesures correctives ou immédiates.

Source : www.fabasoft.com/de