KI-basiertes Fehlermanagement
Reklamationen und Fehlerinformationen sind eine wertvolle Informationsquelle, um Konstruktions-, Produktions- oder Materialfehler frühzeitig zu identifizieren und gezielte Maßnahmen zur Behebung einzuleiten. Je schneller Muster erkannt und Rückschlüsse gezogen werden können, desto effektiver lassen sich unnötiger Ausschuss, aufwendige Nacharbeiten oder gar teure Rückrufaktionen vermeiden. Der Einsatz von KI-Technologien stellt hierbei einen echten Wendepunkt dar.
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Unser Kunde
Aus strategischen und wettbewerbsrechtlichen Gründen bleibt der Name unseres Kunden in diesem Projekt vertraulich. Es handelt sich um ein mittelständisches Unternehmen aus Süddeutschland.
Die Herausforderung
Reklamationen und Fehlerbeschreibungen lagen im Unternehmen überwiegend in unstrukturierter Form vor – z. B. in E-Mails, Word-Dokumenten oder Gesprächsnotizen. Die manuelle Auswertung dieser Informationen, das Clustern von Fehlerbildern sowie die anschließende Ursachenanalyse waren äußerst zeitintensiv und ressourcenaufwendig. Wertvolle Fachzeit wurde mit aufwendiger Textauswertung gebunden. Hinzu kam, dass sich durch den rein manuellen Analyseprozess ein kritischer Zeitverzug bei der Erkennung produktionsrelevanter Probleme wie Fertigungs- oder Konstruktionsfehler ergab. In der Folge konnten Gegenmaßnahmen nicht rechtzeitig eingeleitet werden – mit potenziellen Folgen wie erhöhtem Ausschuss, Qualitätsverlusten oder unzufriedenen Kunden.
Unser Ziel war es, diesen manuellen Prozess durch ein KI-gestütztes, automatisiertes Fehlermanagementsystem abzulösen, das frühzeitig auf Abweichungen hinweist und damit die Reaktionsgeschwindigkeit sowie die Produktqualität signifikant verbessert.
Unsere Lösung
Zunächst wurde sichergestellt, dass alle relevanten Daten zugänglich und interpretierbar sind. Bestehende Schnittstellen in den IT-Systemen des Kunden konnten direkt genutzt werden. Anschließend entwickelten wir einen maßgeschneiderten ETL-Prozess, der die Daten zentral aggregiert, strukturiert aufbereitet und für die KI-Analyse bereitstellt.
Die Analyse selbst erfolgt über eine kundenindividuelle KI-Lösung auf Basis vortrainierter Large Language Models (LLMs). Diese analysiert fortlaufend die textbasierten Reklamationen, erkennt Muster und klassifiziert Fehlerbilder automatisiert – ohne zeitlichen Verzug. Bereits bei ersten Hinweisen auf ein potenzielles Fehlermuster werden Fachleute informiert. Das System lernt kontinuierlich hinzu, wodurch sich sowohl die Präzision als auch die Frühzeitigkeit der Erkennung stetig verbessern.
Ein weiterer Bestandteil unsere Leistungen war die Einführung von MLOps-Prozessen. Diese gewährleisten die reibungslose Integration der Lösung in die bestehende Systemlandschaft, sorgt für kontinuierliche Modelloptimierung und ermöglicht einen langfristig wartbaren Betrieb. Die gesamte Umsetzung erfolgte unter strikter Einhaltung aktueller Datenschutzstandards; die sichere Verarbeitung sensibler Daten wurde durch die Nutzung von Azure OpenAI sichergestellt.
Im Ergebnis konnte der manuelle, ressourcenintensive Analyseprozess durch ein KI-gestütztes, automatisiertes Online-System ersetzt werden. Die Lösung erkennt Fehlerbilder in Echtzeit und erreicht bereits in der Anfangsphase eine höhere Erkennungsrate als der bisherige manuelle Prozess. Fachkräfte können sich wieder auf die inhaltliche Ursachenanalyse und Ableitung geeigneter Maßnahmen konzentrieren. Das Unternehmen profitiert von beschleunigten Reaktionszeiten, signifikanten Kosteneinsparungen und einer nachhaltig verbesserten Produktqualität.
