Künstliche Intelligenz beschreibt den Prozess, mit dem Qualitätsprüfungen und -sicherungsprozesse durch lernende Algorithmen automatisiert, beschleunigt und präzisiert werden können. Grundlage für den Einsatz von KI im Qualitätsmanagement ist das Verständnis der Anwendungsfelder, Voraussetzungen und Grenzen dieser Technologie. Dieser Kurs behandelt die relevanten Schnittstellen zwischen KI und Qualitätssicherung.

Kursinhalt
1. KI-Anwendungsfelder in der Qualitätssicherung
  • Bildverarbeitung und visuelle Inspektion in der Fertigung
  • Anomalieerkennung in Produktionsdaten
  • Prädiktive Qualitätssicherung durch Vorhersagemodelle

2. Datenanforderungen für KI-gestützte Qualitätsprozesse
  • Trainingsdaten-Anforderungen für Qualitätsprüfungsmodelle
  • Labelingprozesse und Datenqualitätssicherung
  • Typische Datenquellen im industriellen Qualitätsumfeld

3. Integration in bestehende Qualitätsmanagementsysteme
  • Schnittstellen zwischen KI-Lösungen und QMS-Standards
  • Pilotierung und schrittweise Einführung von KI-Prüfsystemen
  • Dokumentationsanforderungen und Auditfähigkeit

4. Bewertung und Weiterentwicklung von KI-Qualitätssystemen
  • Messung der Leistung von KI-Prüfsystemen
  • Umgang mit Fehlklassifikationen und Grenzfällen
  • Kontinuierliche Verbesserung von Modellen im Betrieb

Berufliche Relevanz
  • Qualitätsmanagement-Fachkräfte verstehen Potenziale und Grenzen von KI in ihrem Fachbereich
  • Strukturierter Einsatz von KI verbessert Prüfgenauigkeit und Prozesseffizienz
  • Integration in bestehende QMS-Strukturen sichert Normenkonformität