03. Mai 2023

Um einen Wettbewerbsvorteil aufrechtzuerhalten und langfristig hochwertige pharmazeutische Produkte zu liefern, ist ein sorgfältiges Management der Gesamtqualitätskosten unerlässlich. Ein KI-gestütztes proaktives Qualitätsmanagement kann eine wichtige Rolle dabei spielen, die Gesamtkosten der Qualität unter Kontrolle zu halten.

Das Qualitätsmanagement ist bestrebt, die Produktqualität kontinuierlich zu verbessern und Fehler zu reduzieren, indem es alle Bereiche des Produktionsprozesses überwacht. Dies ist mit Kosten (für Qualität) verbunden, in die die Unternehmen investieren müssen, um die Produktsicherheit zu gewährleisten, die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig die finanzielle Leistungsfähigkeit zu erhalten. Nach Angaben der America Society for Quality Management können die Qualitätskosten bis zu 15-20 % der Verkaufserlöse ausmachen. 
Die Gesamtkosten der Qualität setzen sich aus vier Faktoren zusammen: interne und externe Fehler, Beurteilungskosten und Präventivkosten. Interne Fehlerkosten entstehen bei Fehlern, die entdeckt werden, bevor der Kunde ein Produkt oder eine Dienstleistung erhält. Externe Fehlerkosten entstehen bei Fehlern, die entdeckt werden, nachdem der Kunde ein Produkt oder eine Dienstleistung erhalten hat. Beurteilungskosten sind Kosten, die mit der Feststellung des Konformitätsgrads mit den Qualitätsanforderungen verbunden sind, und Präventionskosten fallen an, um Qualitätsprobleme zu vermeiden.

Die Vorbeugung von Fehlern erfordert kontrollierte Produktionsprozesse mit Lieferantenaudits, Audits von Produktionsstätten, Bewertung von Rohstoffen und Endprodukten sowie eine Gesamtbewertung von Risiken und potenziellen Auswirkungen auf die Kunden. Diese Aktivitäten sind arbeitsintensiv, erfordern manuellen Aufwand und mühsame Datenerfassung. 

Darüber hinaus ist die manuelle Analyse von Qualitätsproblemen mit Hilfe traditioneller Qualitätsmethoden (z. B. 5-Why, Fishbone, FMEA) nicht mehr effektiv, da sie zunehmend mit Hard- und Software verwoben sind. Die Anpassung und maßgeschneiderte Konfiguration von Produkten hat die Arten von Qualitätsproblemen enorm erhöht. Dies führt zu riesigen und vielfältigen Datenmengen mit neuen Fehlermustern, die schwer zu analysieren sind.

Leistungsstarke Algorithmen für maschinelles Lernen können bei der Analyse komplexer Qualitätsdaten helfen und wertvolle Erkenntnisse für die Erkennung, Analyse und Vermeidung von Produktfehlern liefern. Die folgenden Anwendungsbereiche können Ihre Qualitätskostenleistung steigern:

• Verhindern von Vorfällen: Nutzen Sie KI-Modelle, um Qualitätstrends zu erkennen und potenziell risikoreiche Probleme vorherzusagen, bevor Qualitätsprobleme oder Produktreklamationen auftreten.
• Priorisieren Sie die Auswirkungen: Verwenden Sie prädiktive Analysen, um Qualitätsprobleme auf der Grundlage von Problemtypen, potenziellen Risiken und Auswirkungen auf Kunden zu kategorisieren und zu priorisieren.
• Optimieren Sie Arbeitsabläufe: Optimieren Sie die Verfolgung von Qualitätsproblemen und erstellen Sie digitale Arbeitsabläufe, um Wiederholungen zu vermeiden, Korrekturmaßnahmen zu verfolgen und die Wirksamkeit zu messen.
• Automatisieren Sie die Überwachung: Nutzen Sie fortschrittliche Robotik und KI-Bildanalyse, um Produktionsprozesse automatisch zu überwachen und Rohmaterialien auf dem gesamten Weg zum fertigen Produkt zu prüfen und zu testen.

Dank der eingehenden Analyse von Qualitätsdaten und der Einführung fortschrittlicher Technologien zur Fertigungssteuerung können die Qualitätskosten erheblich gesenkt werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Ressourcen für proaktive Qualität einzusetzen, Innovationen voranzutreiben und die nächste Stufe der Qualitätsreife zu erreichen.
Kontaktieren Sie uns, wenn Sie mehr über den Einsatz von KI im Qualitätsmanagement erfahren möchten. Unsere Experten Dr. Human Riahi Asl (Enterprise Quality Management Consultant) und Dr. Matthias Rüdiger (Head of AI) beantworten gerne Ihre Fragen.