"Raggiungere la qualità predittiva: come ottimizzare i rapporti di non conformità con l'AI".

Nella gestione della qualità, i rapporti di non conformità (NCR) sono preziosi per imparare dagli errori, prevenirli in modo proattivo e avvicinare l'azienda all'obiettivo della qualità predittiva. Un DMS/QMS supportato dall'intelligenza artificiale supporta il metodo 8D, ad esempio, e collega le conoscenze acquisite lungo la catena del valore.

Lukas Hengster, esperto di QM e responsabile del Business Development di Fabasoft Approve GmbH, mostra come le aziende possono utilizzare l'AI nella gestione della qualità per gestire in modo efficiente le deviazioni e creare NCR strutturati.

Soluzione basata sul cloud per una raccolta precisa dei dati

Un DMS/QMS basato su cloud costituisce una solida base per la registrazione e l'elaborazione delle non conformità (NC). Tali sistemi consentono di raccogliere dati strutturati, essenziali per l'utilizzo di applicazioni di intelligenza artificiale. L'uso della tecnologia cloud in centri dati certificati nella regione DACH consente processi inter-aziendali lungo l'intera catena di fornitura.

Elaborazione sistematica secondo metodi collaudati

L'identificazione precisa dei difetti e la documentazione sistematica delle NCR sono fondamentali per un'efficiente elaborazione dei difetti. A seconda del settore, si possono utilizzare diverse metodologie come il CAPA (Corrective and Preventive Action) o il processo 8D. Un'analisi approfondita delle cause profonde è di fondamentale importanza per prevenire difetti futuri attraverso misure preventive mirate e per avvicinarsi all'obiettivo della "qualità predittiva".

Audit di alta qualità

L'elaborazione conforme agli standard delle non conformità aumenta significativamente la qualità degli audit. Le diverse norme ISO definiscono in modo diverso le non conformità (NC), che devono essere prese in considerazione nella documentazione. La ISO 9001, ad esempio, le descrive come "deviazioni dai requisiti del sistema di gestione della qualità (SGQ)". Le linee guida della FDA (Food and Drug Administration) per i dispositivi medici, invece, classificano come non conformità "qualsiasi deviazione nelle prestazioni del dispositivo". La ISO 9101, lo standard per le organizzazioni del settore aerospaziale e della difesa, definisce specificamente le NCR come parte dei requisiti per la documentazione dei risultati degli audit.

Un DMS/QMS consente a reparti specializzati di progettare in modo indipendente processi BPMN specifici del settore e di eseguirli come flussi di lavoro digitali. Grazie al supporto del sistema, i dipendenti si attengono automaticamente ai processi QM standardizzati. Una funzione di cronometraggio rende tracciabile ogni fase di lavorazione e costituisce un elemento prezioso per la gestione degli audit. Gli utenti hanno così sempre una panoramica delle fasi di processo completate.

Gestione proattiva dei difetti per un miglioramento continuo

La gestione proattiva dei difetti tra gli stabilimenti è la chiave per un miglioramento continuo. I dati NCR raccolti nel DMS/QMS fungono da preziosa base informativa per varie aree dell'azienda e contribuiscono all'approccio alla "qualità predittiva".

Gli audit dei fornitori sono un buon esempio di questo processo: Il software basato su cloud collega clienti e fornitori direttamente nel processo. In questo modo si riducono le interruzioni dei mezzi di comunicazione e la possibilità di errori. Un NCR completo sui reclami dei clienti è molto importante per i processi post-vendita. I dati NCR raccolti possono anche servire come base informativa per le trattative di acquisto e contribuire alla valutazione dei fornitori.

Supporto dell'IA per la carenza di manodopera qualificata

Nella gestione della qualità è fondamentale prendere in considerazione numerosi dati e documenti per risolvere efficacemente i problemi. L'esperienza dei dipendenti esperti, accumulata nel corso degli anni, è preziosa. Tuttavia, la carenza di manodopera qualificata, l'avvicendamento del personale e i pensionamenti fanno sì che queste conoscenze vadano perse, rendendo difficile gestire in modo efficiente i processi di qualità lungo la catena di fornitura. La tecnologia AI nel DMS/QMS può contribuire a contrastare questa perdita di competenze. L'intelligenza artificiale fornisce una visione completa dei difetti e aiuta nella risoluzione dei problemi. Ad esempio, un numero di materiale in un disegno tecnico viene utilizzato per recuperare informazioni sull'ordine o identificare deviazioni simili. Nell'ambito del processo 8D, l'IA analizza i difetti correlati e fornisce rapidamente suggerimenti per azioni correttive o immediate.

Fonte: www.fabasoft.com/de