AgenticAI
Automatisierte Ursachenanalyse in der Produktion
Use Case Family:
Predictive Analytics & Forecasting, Agentic AI
Business Domain:
Manufacturing
Processes:
Qualitätsmanagement
Challenge:
Im Qualitätsmanagement ist die Erstellung von Ursachenanalysen sehr zeit- und ressourcenaufwändig. Die Identifizierung von Fehlern erfordert das Sammeln und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen, was zu Verzögerungen bei der Lösung von Produktionsproblemen führt. Manuelle Verfahren wie Ishikawa-Diagramme sind langsam und schränken die Reaktionsfähigkeit auf Qualitätsabweichungen ein.
Solution:
Anstatt manuell ein Ishikawa-Diagramm mit den Kategorien „Mensch“, „Maschine“, „Methode“, „Milieu“, „Material“ etc. zu erstellen, werden die vorhandenen Produktionsdaten mit Hilfe eines Multi-Agenten-Systems analysiert. Die Agenten spiegeln reale Rollen (Qualitätsmanager, Produktionsleiter, Entwickler) wider und kommunizieren autonom, um Erkenntnisse zu generieren. Ein Projektmanager-Agent überwacht die Diskussionen und sorgt für einen strukturierten und zielgerichteten Problemlösungsprozess. Dieser Ansatz beschleunigt die Erstellung von Ishikawa-Diagrammen und ermöglicht eine schnelle Problemlösung.
AI-Agenten-Rollen
- Qualitätsmanager-Agent - Sammelt und analysiert qualitätsbezogene Daten von Produktionslinien und identifiziert Trends und potenzielle Fehlerquellen.
- Produktionsmanager-Agent - Bewertet Betriebseffizienz, Maschinenleistung und Produktionsdaten, um qualitätsrelevante Anomalien zu erkennen.
- Developer Agent - Analysiert Systemprotokolle und softwarebezogene Probleme und stellt sicher, dass Automatisierungssysteme und Sensoren korrekt funktionieren.
- Agent für Lieferanteninteraktion - Kommuniziert mit externen Datenquellen, um festzustellen, ob Fehler von Rohstoffen oder Lieferanteninkonsistenzen herrühren.
- Projektmanager-Agent - Überwacht die Diskussionen zwischen KI-Agenten und stellt sicher, dass die Erkenntnisse mit den Geschäftszielen übereinstimmen und die Fehlerbehebung strukturiert bleibt.
Benefits:
- Resource efficiency: Reduces workload for specialists by automating analyses.
- Faster problem resolution: AI-powered agents generate partial Ishikawa diagrams within minutes.
- Scalability: Multi-agent collaboration enables cross-team integration and adaptability.
- Improved decision-making: AI synthesizes diverse data sources for more precise root cause detection.
Target Group:
Potential Industries:
Low Risk systems
Art. 50
mit Transparenzverpflichtungen
Disclaimer
Die Angaben zur Risikobewertung sind ohne Gewähr. Die vollständige Einstufung eines Anwendungsfalls nach dem EU-KI-Gesetz hängt von zahlreichen regulatorischen und unternehmensspezifischen Faktoren ab. Die Risikobewertung ist daher immer fallspezifisch. Hierfür wird die Risikobewertungslogik von Casebase verwendet.