Eine Person bedient einen Laptop. Auf dem Bildschirm des Laptop ist ein Daten-Diagramm zu sehen.

Field Quality Analytics: KI hilft Produktqualität sicherzustellen

Field Quality Analytics ist ein Ansatz, um Qualitätsprobleme in Produkten zu erkennen und zu beheben. Dabei werden Garantiedaten und andere Arten von Feldausfällen analysiert und mit wichtigen Kunden-, Produkt- und Fertigungsdaten kombiniert, um eine ganzheitliche Sicht auf die Qualität des sich im Betrieb befindenden Produkts zu erhalten. Ziel ist es, Qualitätsabweichungen proaktiv anzugehen und Fehlerfälle oder irreparable Schäden zu vermeiden. Dabei kann KI eine Unterstützung sein.

Was sind Garantiedaten?

Garantiedaten sind Daten, die von Herstellern und Wiederverkäufern über Fehler und Ausfälle von Produkten gesammelt werden, die unter Garantie stehen. Sie bieten eine genaue Darstellung dessen, wie ein Produkt in den Händen der Kunden funktioniert und können daher wichtig sein, um Qualitätsprobleme zu erkennen und zu beheben. Allerdings ist eine einfache Berichterstattung über Garantiedaten oft nicht ausreichend und es ist erforderlich, proaktiv mit ihnen umzugehen, um Probleme schnell zu erkennen und die Ursachenanalyse zu beschleunigen.

So unterstützt KI die Field Quality Analytics

KI kann Unternehmen bei Field Quality Analytics unterstützen, indem sie das Erheben und Aufbereiten von Daten automatisiert und beschleunigt. Sie kann auch bei der Analyse der Daten helfen, indem sie Muster und Trends erkennt und Empfehlungen für die Problembeseitigung gibt. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen ihre Effektivität bei der Erkennung und Behebung von Qualitätsproblemen verbessern und die langfristige Steigerung der Produktqualität sicherstellen. Allerdings ist es wichtig, genügend qualitativ hochwertige Daten zur Verfügung zu haben und die Mitarbeiter entsprechend zu schulen, um das volle Potenzial von KI nutzen zu können.

Diese KI-Methoden sind für Field Quality Analytics geeignet

KI-Methoden wie Data Mining, Demission Support und Regression können bei Field Quality Analytics helfen.

  • Data Mining ist ein Verfahren zur Erhebung von Daten, bei dem automatisch nach Mustern und Trends in großen Datenmengen gesucht wird. Es kann bei der Analyse von Garantiedaten und anderen Arten von Feldausfällen hilfreich sein, um Qualitätsprobleme zu erkennen und deren Ursachen zu analysieren.
  • Demission Support ist eine Art von maschinellem Lernen, das dazu verwendet wird, Vorhersagen anhand von Daten zu treffen. Es wird häufig in Kombination mit Data Mining eingesetzt, um Muster und Trends in großen Datenmengen zu erkennen. Demission Support kann bei der Analyse von Garantiedaten hilfreich sein, um Vorhersagen über zukünftige Qualitätsprobleme zu treffen und Maßnahmen zur Problembeseitigung zu empfehlen.
  • Regression ist ein weiteres Verfahren, das dazu verwendet wird, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen zu untersuchen. Sie kann bei der Analyse von Garantiedaten hilfreich sein, um die Auswirkungen verschiedener Faktoren auf die Qualität von Produkten zu verstehen. Zum Beispiel könnte Regression genutzt werden, um den Einfluss von Temperatur oder Belastung auf die Lebensdauer von Produkten zu untersuchen.

Für mehr Anwendungsbeispiele und individuelle KI-Lösungen für Ihr Unternehmen besuchen Sie unsere Plattform.

Zur Plattform

You may also be interested in

Das Wort Change prangt als weiße Schrift auf schwarzem Grund und spiegelt sich. Es soll den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Change Management darstellen.

Wie Künstliche Intelligenz das Change Management verbessert

Das Change-Management ist in der Produkt- und Dienstleistungsentwicklung von großer Bedeutung. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Auswirkungen von Änderungen frühzeitig zu identifizieren und Fehler in der Entwicklung zu vermeiden.

Duration 3 min
Zwei Personen sitzen vor Dokumenten und analysieren Wettbewerbsdaten.

Effiziente Wettbewerbsanalyse unterstützt von KI

KI kann Unternehmen bei der Durchführung einer kontinuierlichen Wettbewerbsanalyse unterstützen, indem sie die Aufbereitung und Recherche von Daten automatisieren und die Interpretation und Visualisierung von Analysen vereinfachen.

Duration 4 min
Vier Textmarker sind auf weißem Grund zu sehen. Ein blauer, ein lilaner und ein oranger Textmarker sind geschlossen. Ein pinker Textmarker ist geöffnet.

Systementwurf: Dank KI relevante Infos extrahieren

KI kann beim Systementwurf unterstützen, indem sie relevante Informationen aus Prüf- und Testberichten extrahiert und diese für den aktuellen Systementwurf vorselektiert. Dies führt zu einer Verbesserung des Endprodukts und einer Optimierung der Datenqualität und Dokumentation.

Duration 4 min
Ein Kabelbaum auf organgem Grund.

Automatisierte Konsistenz im E/E Bereich

Erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz bei der Sicherstellung der Konsistenz von Modellen zwischen OEM und Zulieferern helfen kann und welche Vorteile dies bietet.

Duration 4 min
Ein abstraktes 3D Modell soll ein CAD-Modell darstellen, das bei der Finite-Elemente-Methode benötigt wird.

KI-Unterstützung in der Finite-Elemente-Methode

Erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz in der Finite-Elemente-Analyse eingesetzt werden kann und welche Vorteile dies für Unternehmen bietet.

Duration 4 min
Ein Bild eines Diagramms, das die Verbindungen zwischen verschiedenen Konzepten und Ideen in einem Knowledge-Graph darstellt.

Wie ein KI-basierter Knowledge Graph bei Innovationen unterstützt

Künstliche Intelligenz (KI) kann Unternehmen bei der Entwicklung von Innovationen unterstützen, indem sie die Erstellung und Nutzung von Technology Knowledge Graphs vereinfacht.

Duration 3 min
Viele Zahlenreihen sind zu sehen, ein Teil der Zahlen ist im Fokus, ein anderer Teil unscharf. Durch die Zahlen sollen die KI-Methoden symbolisiert werden, mit denen Anforderungen strukturiert werden können.

KI-unterstützte Strukturierung von Anforderungen

Künstliche Intelligenz kann bei der Strukturierung von textuellen Anforderungen in der Systementwicklung helfen. Erfahren Sie, welche Methoden zum Einsatz kommen.

Duration 3 min

Mit KI Konkurrenzprodukte analysieren

Künstliche Intelligenz (KI) kann bei der Analyse von Konkurrenzprodukten eine große Hilfe sein, denn sie analysiert schnell und deckt Schwächen und Stärken auf.

Duration 2 min

Analyzing user preferences and behavior with AI

The analysis of user preferences and behavior helps companies optimize their products and services. We show you how Artificial Intelligence can help to analyze the data.

Duration 4 min

Ensuring quality of requirements thanks to AI

The compilation of all requirements for software, for example, is a complex task. AI can help to check and thus ensure the quality of requirements.

Duration 4 min

Compare requirements documents automatically

If you want to compare requirements documents in the company, such as feedback from suppliers, it can be very time-consuming. Artificial Intelligence methods can help. We will show you which methods can help you.

Artificial Intelligence in Quality Assurance

With the help of a systematic analysis, defects in a product can be detected at an early stage. Artificial Intelligence methods can support such an analysis in quality assurance.

Duration 6 min