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Qualität 4.0: Moderne Industrie braucht modernes Qualitätsmanagement

Industrie 4.0 ist schon lange ein etablierter Begriff für viele. Doch Qualität 4.0 darf dabei nicht vernachlässigt werden. Warum modernes Qualitätsmanagement elementar für die Zukunft der Industrie ist: 

Qualität 4.0: Moderne Industrie braucht modernes Qualitätsmanagement 

Die Digitalisierung transformiert die industrielle Produktion bereits seit Jahren. Unter dem Schlagwort Industrie 4.0 rüsteten und rüsten sich Unternehmen für die Zukunft mit modernen Technologien und Arbeitsprozessen. Dabei darf aber im Drang zur Modernisierung das Qualitätsmanagement nicht zurück bleiben. Komplementär zu Industrie 4.0 hat sich Qualität 4.0 deshalb als Leitbegriff für modernes und agiles Qualitätsmanagement etabliert. Zwar wird Qualität 4.0 manchmal synonym zu Industrie 4.0 verwendet, doch besser wird es als Teilbereich davon oder Ergänzung dazu verstanden. 

Was ist Qualität 4.0: Definition und Ziele 

Qualität 4.0 bezeichnet Technologien, Praktiken und Prozesse, deren Ziel es ist, Qualitätsmanagement zu optimieren. Dazu gehören auch Technologien, die aus Industrie 4.0 bekannt sind. Qualität 4.0 nutzt diese Technologien, um die Qualität entlang der gesamten Supply Chain  überwachen, managen und optimieren zu können. So identifizieren Unternehmen ungenutztes Potenzial in der Prozess- und Arbeitsqualität, wodurch letztendlich die Produktqualität in der Fertigung steigt. Dabei ist nicht nur Technologie ein nützliches Werkzeug, sondern auch relevante Soft Skills der verantwortlichen Fachkräfte. Mitarbeiter, die eng mit den untersuchten Prozessen vertraut sind, sind die ersten Ansprechpartner, wenn es darum geht, die Prozessqualität zu erhöhen. 

Technologien für Qualität 4.0 

Dank der fortschreitenden Digitalisierung gibt es eine Vielzahl von technologischen Möglichkeiten für Unternehmen, Qualität 4.0 umzusetzen. Allem voran: Big Data. Dank künstlicher Intelligenz und Machine Learning Technologien, die den Umgang mit gewaltigen Datenmengen ermöglichen, können Qualitätsanalysen nahezu grenzenlose Ausmaße annehmen. Voraussetzung dafür ist jedoch eine moderne Daten-Infrastruktur, die auch die nötige Menge an Daten erfassen kann.  

Diese Big-Data-Grundlage kann das Internet of Things (IoT) liefern, indem Sensoren und Tracking-Software strategisch zur Überwachung der Maschinen und Produkte eingesetzt werden. Diese Daten werden gemeinsam mit allen anderen relevanten Informationen und Dokumenten des Unternehmens übersichtlich gelagert und verwaltet. Aber wer hier immer noch an veraltete Excel-Tabellen denkt, darf nicht verpassen, den Schritt in die digitalisierte Gegenwart zu machen: Qualitätsmanagementsysteme (QMS) bieten einen modernen, digital optimierten Überblick über sämtliche relevanten Daten, Informationen und Qualitätskennzahlen. Sie sind ein unverzichtbares Werkzeug für Qualität 4.0. Unternehmen können so jeden Prozess oder Fertigungsschritt einzeln unter die Lupe nehmen: Von der Bewertung der Lieferanten und Rohstoffe, über die Überwachung der verwendeten Materialien und die Entwicklung der Produktqualität im Laufe der Fertigung bis zur Auslieferung an den Kunden – und alle damit verbunden Arbeitsprozesse.  

Zusätzlich dazu können innovative Software-Lösungen mit Predictive Quality Analytics, Machine Quality Control und Predictive Maintenance die durch das Unternehmen und IoT gesammelten Daten verwenden, um mögliche Ausfälle oder Engpässe zu identifizieren, bevor sie zustande kommen. Technologien wie diese erlauben es Unternehmen noch präzisere Entscheidungen zu treffen und noch früher auf Probleme zu reagieren.

Stockende Umsetzung von Qualität

In vielen Unternehmen ist Qualitätsmanagement noch nicht auf dem neuesten Stand. Besonders problematisch: Teilweise nehmen sie Qualitätsmanagement nicht ernst genug. Unternehmen mit rigiden Strukturen, die noch fest in alten Arbeitsweisen verankert sind, tun sich schwer, sich von diesen zu lösen. Dabei müssen sich vor allem diese Unternehmen bewusst werden, dass sie ohne eine Vision für die Zukunft früher oder später hinter innovativeren Unternehmen zurückfallen. Während die Vorreiter von Qualität 4.0 daran arbeiten, neue Technologien zu implementieren und fehlende Daten zugänglich zu machen, kämpfen die Nachzügler noch mit strategischen Hürden und kulturellen Herausforderungen. 

Neuer Blick auf Qualität 

Nicht nur Qualitätsmanagement hat sich verändert. Auch die Art und Weise, wie Unternehmen und Kunden an das Thema Qualität herangehen, sieht heute anders aus als früher. Vielmals begegnen wir heutzutage Beta-Versionen einzelner Features oder ganzer Produkte. Unternehmen priorisieren den schnellen Weg zum Kunden und direktes Feedback über einwandfreie Qualität. Das spiegelt die moderne Agilität wider, von der die digitalisierte Gesellschaft so geprägt ist. Jedes Unternehmen muss letztendlich entscheiden, welche Herangehensweise für das jeweilige Produkt besser geeignet ist. Sicherlich ist eine Beta-Version, die schrittweise verbessert wird, nicht immer die beste Wahl, aber sie wird immer öfter eine profitable Alternative.  

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Predictive Maintenance

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist eine Strategie, die in Unternehmenssoftware genutzt wird, um den optimalen Wartungszeitpunkt für Maschinen und Anlagen vorherzusagen. Durch die Analyse von Echtzeitdaten aus Sensoren, Maschinendaten und historischen Wartungsinformationen ermöglicht Predictive Maintenance die Identifizierung von potenziellen Ausfällen, bevor diese auftreten. Diese Methode verwendet Algorithmen und maschinelles Lernen, um Muster und Anomalien zu erkennen. Unternehmen profitieren von einer Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten, einer Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen und einer Senkung der Wartungskosten, da Wartungsarbeiten effizienter und gezielter durchgeführt werden können.

Excel

Excel ist ein weitverbreitetes Tabellenkalkulationsprogramm von Microsoft, das zur Datenanalyse, Berichterstellung und Finanzverwaltung eingesetzt wird. Unternehmen nutzen Excel zur Verarbeitung großer Datenmengen, Erstellung von Diagrammen und Automatisierung von Aufgaben durch Makros und Formeln. Es ermöglicht Nutzern, Daten zu organisieren und komplexe Berechnungen durchzuführen. Excel dient oft als Ergänzung zu umfassenderen ERP-Systemen und bietet Flexibilität für individuelle Analysen und kurzfristige Projekte. Dank seiner Benutzerfreundlichkeit und vielseitigen Funktionen ist es in nahezu allen Branchen ein unverzichtbares Werkzeug für das Reporting und die Entscheidungsunterstützung. Excel ist auch integrativ und kann mit anderen Softwarelösungen verknüpft werden.

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist eine Strategie im Bereich der Unternehmenssoftware, die darauf abzielt, den Zustand von Maschinen und Anlagen kontinuierlich zu überwachen, um Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen und Ausfälle zu verhindern. Mithilfe von Sensoren und Datenanalysen werden Betriebsdaten gesammelt und analysiert, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über den optimalen Wartungszeitpunkt zu treffen. Dies reduziert ungeplante Ausfallzeiten, verlängert die Lebensdauer von Anlagen und senkt Wartungskosten. Predictive Maintenance nutzt Technologien wie das Internet der Dinge (IoT) und maschinelles Lernen, um die Effizienz von Produktionsprozessen zu verbessern und die betriebliche Leistung zu optimieren, indem Wartungsaktivitäten gezielt geplant werden.

 
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