Automatisierte Ursachenanalyse in der Produktion

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.

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.

• 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.