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In einer Zeit des technologischen Fortschritts, globaler Krisen sowie sich verändernder Kundenerwartungen muss Qualität neu gedacht werden. Das traditionelle Qualitätsmanagement, welches jahrzehntelang auf bewährten Prozessen und Methoden basierte, unterliegt einer fundamentalen Transformation. Der alleinige Fokus auf Produkte ist längst unzureichend, um die Vielfältigkeit des Qualitätsmanagements in Unternehmen abzubilden. Vielmehr muss Qualität ganzheitlich im Wertschöpfungsnetzwerk verankert werden. Zentraler Treiber der Vernetzung ist die umfassende Digitalisierung der industriellen Produktion mit ihrer zunehmenden Datenverfügbarkeit über die verschiedenen Wertschöpfungsstufen und Lebenszyklusphasen hinweg. In diesem Zusammenhang eröffnet Künstliche Intelligenz völlig neue Möglichkeiten, die Art und Weise, wie Qualität gemessen, überwacht und verbessert wird, zu revolutionieren. Der Wandel des Qualitätsmanagements durch Digitalisierung und Künstliche Intelligenz geht jedoch über die bloße Implementierung neuer Technologien hinaus. Digitalisierung, Datenanalytik und Künstliche Intelligenz erweitern die Potenziale des Qualitätsmanagers und erfordern die umfassende Entwicklung neuer Kompetenzen. Alles in allem bedarf es daher neuer Leitbilder, Strategien und Abläufe im Qualitätsmanagement, um auch in Zukunft erfolgreich und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Als Tagungsband zur Jahrestagung der Gesellschaft für Qualitätswissenschaft e.V. (GQW) im Oktober 2024 in Berlin fokussiert dieses Buch unter dem Motto "Rethinking Quality" die Diskussion wesentlicher Themen und Aufgaben, um das Qualitätswesen zukunftsfähig zu machen. Der Schwerpunkt liegt auf der Auseinandersetzung mit aktuellen Handlungsfeldern, Trends sowie Entwicklungen im Qualitätsmanagement rund um Digitalisierung und Künstliche Intelligenz. Enthalten sind alle im Rahmen der Tagung eingereichten, vorgestellten und positiv begutachteten Beiträge, sodass ein breites Spektrum an neuen Erkenntnissen und Best Practices abgedeckt wird.
List of contents
Quality Intelligence Wege zur Entwicklung eines intelligenten Qualitätsmanagements in der Produktion.- Potenziale und Herausforderungen von KI-basierten akustischen Qualitätsprüfungen in der Automobilproduktion.- Anwendung von Causal-Discovery-Algorithmen zur Root-Cause-Analyse in der Fahrzeugmontage.- Vergleich von KI-Algorithmen zwecks automatisierter Klassifizierung von Reklamationen.- Substituierung konventioneller Aktorik durch intelligente Werkstoffe: Erprobung der technischen Zuverlässigkeit von aktiv gekühlten Formgedächtnis-Aktoren.- Untersuchungen beschleunigender Degradationsfaktoren von Elektrolyseurkomponenten in der Wasserstoffproduktion unter dem Einfluss erneuerbarer Energielasten.- Vergleichende Prozesskettenuntersuchung der konventionellen und additive Fertigung eines Demonstratorbauteils unter umwelttechnischen Aspekten.- Definition von Grenzen zur multispektralen Überwachung der Pflanzenvitalität.- Qualitätsmerkmal Nachhaltigkeit - Treiber für die Digitalisierung und den Wandel von Kunden-Lieferanten-Beziehungen in der Agrar- und Ernährungswirtschaft.- Qualitätsmanagement 4.0: Entwicklungen zur KI-gestützten Entscheidungsunterstützung in der Automobilmontage.- Anwendung von KI zur automatischen Segmentierung von Schweissnähten im Wire Arc Additive Manufacturing.- Systematische Entwicklung eines smarten Fehlermanagementsystems in der Produktion für KMU.- NLP-gestützte Reklamationsanalyse zur effizienten Ermittlung von Haftungsverantwortlichkeiten.- KI-basierte (IVD-)Medizinprodukte - Neue gesetzliche Anforderungen an das Qualitäts- und Risikomanagement im Zusammenspiel der MDR/IVDR und des EU AI Acts.- Einflussbasierte Klassifizierung technischer Risiken in der frühen Phase der Produktentwicklung.- Virtuelle Produktentwicklung von Bekleidung - Potentiale und Herausforderungen.- Remote-Workshops vs. klassische Workshops - Ein Konzept zur Ermittlung und Steigerung des Qualitätsgrades und der Kreativität.
About the author
Prof. Dr.-Ing. Roland Jochem hat Maschinenbau an der Technischen Universität Berlin studiert und mit dem Diplom abgeschlossen. Nach Tätigkeiten als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb (IWF) der TU Berlin und später als Abteilungsleiter Prozessmanagement am Fraunhofer Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK) wechselte er als Prozessorganisator zur Bosch-Siemens-Hausgeräte GmbH. Seine Promotion hat er ebenfalls am Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb (IWF) der TU Berlin verfasst. Vor seiner Berufung als Universitätsprofessor für das Fachgebiet Qualitätswissenschaft an die Technische Universität Berlin im Jahr 2010 war er als Universitätsprofessor verantwortlich für das Fachgebiet Qualitäts- und Prozessmanagement an der Universität Kassel. Er ist außerdem Extraordinary Professor for Quality Management der Universität Stellenbosch in Südafrika und Mitglied der International Academy for Quality (IAQ).
Maurice Meyer, M.Sc., studierte Wirtschaftsingenieurwiesen und schloss sein Masterstudium an der Technischen Universität Berlin im Jahr 2022 ab. Seit 2023 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Qualitätswissenschaft am Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb (IWF) an der Technischen Universität Berlin tätig. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen Anwendungen Digitaler Zwillinge in vernetzten Wertschöpfungssystemen sowie das unternehmensübergreifende Qualitäts- und Risikomanagement in Wertschöpfungsnetzwerken.
