Fehlerfreie und effiziente Prozesse sind ein wichtiger Baustein für die Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen. Viele produzierende Unternehmen haben deshalb bereits Methoden und Werkzeuge für das Qualitätsmanagement implementiert oder in den vergangenen Jahren sogar eigene Qualitätsmanagementsysteme entwickelt und eingerichtet. Die Aufnahme und Analyse von Daten ist dabei seit jeher ein zentrales Element des Qualitätsmanagements, da anhand der Daten und der darauffolgenden statistischen Auswertungen Aussagen über die Qualität von Produkten und Prozessen getroffen werden können.
Die Digitalisierung und Vernetzung der Produktion erhöht die Verfügbarkeit solcher Daten über die Systeme, Prozesse und Produkte entlang des gesamten Produktlebenszyklus und verändert damit auch die Rolle des Qualitätsmanagements im Unternehmen: Der Schwerpunkt der Datenanalysen verlagert sich von einer reaktiven und korrigierenden Funktion zu einer vorhersagenden, die proaktives Handeln ermöglicht. Damit bleiben zwar die Grundsätze des Qualitätsmanagements bestehen, die handelnden Akteure brauchen allerdings neue Werkzeuge, beispielsweise aus der Domäne des Machine Learning, um mit der veränderten Komplexität umgehen zu können. Diese Werkzeuge bieten für das Qualitätsmanagement eine große Chance. Gleichzeitig besteht jedoch auch die Gefahr, dass Unternehmen, die sich dieser modernen Werkzeuge nicht bedienen und ihre Qualitätsmanagementsysteme nicht anpassen, an Wettbewerbsfähigkeit einbüßen.
Das Fraunhofer IPT unterstützt Unternehmen bei der Umsetzung eines datengetriebenen Qualitätsmanagements. Dies umfasst die Identifikation qualitätskritischer Prozesse im Unternehmen ebenso, wie die Entwicklung und Umsetzung moderner und zertifizierbarer Qualitätsmanagementsysteme. Gemeinsam mit dem Unternehmen identifiziert das Fraunhofer IPT qualitätsrelevante Daten und ihre Quellen und entwickelt Digitalisierungskonzepte, die dabei helfen können, die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens langfristig sicherzustellen.
Unsere Leistungen im Überblick
- Identifikation qualitätskritischer Prozesse in produzierenden Unternehmen
- Unterstützung bei der Entwicklung und Umsetzung moderner Qualitätsmanagementsysteme
- Unterstützung bei der Entwicklung und Umsetzung von Digitalisierungskonzepten für das Qualitätsmanagement