Automatisierung mit KI

Prozesse mit künstlicher Intelligenz zu automatisieren lohnt sich dort, wo wiederkehrende Abläufe auf saubere Daten treffen und Ergebnisse nachweisbar bleiben müssen. Für Industrie- und regulierte Unternehmen empfehlen wir einen Einstieg über Qualitäts- und Produktionsprozesse mit klaren Prüfkriterien, etwa Wareneingangsprüfung, Reklamationsbearbeitung oder Dokumentenprüfung, weil dort Prozessdaten bereits strukturiert vorliegen und jede Automatisierung über Freigabeworkflows auditierbar bleibt. Genau an dieser Schnittstelle zwischen Prozessverständnis, Qualitätsmanagement und Digitalisierung arbeiten wir.

Die Kontor Gruppe ist eine Beratung für Qualitätsmanagement, Lean Management und Digitalisierung mit Sitz in Dortmund. Wir begleiten Unternehmen vom Mittelstand bis zum internationalen Konzern bei Potenzialanalyse, Prozessgestaltung, Implementierungsbegleitung und Mitarbeiterqualifizierung.

Automatisierung mit KI behandeln wir als Prozessthema, nicht als Toolauswahl. Bevor eine Anwendung produktiv geht, klären wir Datenqualität, Verantwortlichkeiten, Freigabepunkte und die Anbindung an bestehende MES-, CAQ- und DMS-Umgebungen.

Hier erfahren Sie, welche Abläufe sich für intelligente Workflows eignen, wie eine belastbare Potenzialanalyse abläuft und worauf es bei der sicheren Einbindung in Qualitäts-, Produktions- und IT-Systeme ankommt.

Geeignet sind Prozesse, die sich häufig wiederholen, nachvollziehbaren Regeln folgen, auf strukturierten oder halbstrukturierten Daten aufsetzen und deren manueller Aufwand messbar ist. Fehlt eines dieser Merkmale, wird aus der Automatisierung schnell ein Dauerprojekt mit hohem Korrekturbedarf.

In der Praxis zeigen sich in Industrie- und Qualitätsumgebungen vier Felder mit besonders belastbarem Nutzen:

Einsatzfeld	Typische Aufgabe	Warum sie sich eignet
Optische Prüfung und Wareneingang	Erkennung von Oberflächenfehlern, Vollständigkeitsprüfung, Klassifizierung von Fehlertypen	Bild- und 3D-Messdaten liegen bereits vor; subjektive Sichtprüfung wird durch reproduzierbare Kriterien ersetzt
Prozessüberwachung in der Fertigung	Auswertung von Sensor- und Steuerungsdaten, frühzeitige Hinweise auf Abweichungen	Kontinuierlicher Datenstrom, klare Toleranzgrenzen, direkter Bezug zu Ausschuss und Nacharbeit
Dokumenten- und QM-Prozesse	Vorprüfung von Nachweisen, Zusammenfassung von Auditunterlagen, Entwürfe für QM-Dokumente	Hohe Textmengen, wiederkehrende Struktur, Ergebnis wird ohnehin fachlich freigegeben
Lieferanten- und Reklamationsdaten	Mustererkennung in historischen Qualitätsdaten, Priorisierung von Fällen, Bewertung der Lieferantenleistung	Große Datenbasis über Jahre, wiederkehrende Fehlerbilder, klare Kennzahlenlogik

Weniger geeignet sind Abläufe, deren Entscheidungslogik nirgends dokumentiert ist und die in jedem Einzelfall anders verlaufen. Hier steht die Prozessklärung vor der Technik: Wer einen unscharfen Ablauf automatisiert, verfestigt seine Schwächen.

Ein häufig unterschätzter Kandidat ist die Fehleranalyse. Wenn 8D-Berichte, Prüfprotokolle und Maschinendaten in einer gemeinsamen Datenbasis liegen, lassen sich wiederkehrende Ursachen deutlich schneller sichtbar machen, als es in manuellen Auswertungen gelingt. Die Bewertung der Ursache bleibt Aufgabe des Teams, das den Prozess kennt.

Von der Potenzialanalyse zur produktiven Anwendung

Am Anfang steht eine Bestandsaufnahme der Prozesse, nicht die Auswahl eines Werkzeugs. Wir erfassen Durchlaufzeiten, Bearbeitungsaufwände, Fehlerquoten und Medienbrüche, bewerten die verfügbaren Prozessdaten auf Vollständigkeit und Konsistenz und priorisieren Anwendungsfälle nach Aufwand, Wirkung und Risiko.

Ein bewährter Ablauf in fünf Schritten:

1. Prozessaufnahme und Datenprüfung: Welche Daten entstehen wo, in welcher Qualität, in welchem System? Veraltete oder unvollständige Datensätze führen zu fehlerhaften Analysen und müssen vor dem Modelltraining bereinigt werden.
2. Use-Case-Bewertung: Jeder Kandidat erhält eine Einschätzung zu erwartetem Zeitgewinn, Datenverfügbarkeit, Integrationsaufwand und regulatorischer Sensibilität. Daraus entsteht eine Reihenfolge statt einer Wunschliste.
3. Zielbild und Kennzahlen: Vor dem Pilot legen wir fest, woran der Erfolg gemessen wird, etwa Reduktion der Nachkontrolle, kürzere Reklamationsbearbeitung oder geringerer Dokumentationsaufwand im Audit.
4. Pilot mit begrenztem Umfang: Eine Linie, ein Produktbereich, ein Dokumententyp. Der Pilot läuft parallel zum bestehenden Verfahren, damit sich die Ergebnisse vergleichen lassen.
5. Rollout und Verankerung: Erst wenn Trefferquoten, Freigabelogik und Verantwortlichkeiten stabil sind, folgt die Ausweitung, begleitet von Schulungen und angepassten Verfahrensanweisungen.

Die Stolperstellen liegen selten in der Technik. Fehlende Zuständigkeit für die Datenpflege, ein Pilot ohne definierte Abbruchkriterien und Mitarbeitende, die die Systemlogik nicht nachvollziehen können, bremsen Projekte stärger als jede Modellgenauigkeit. Deshalb gehören Qualifizierung und Akzeptanzarbeit von Beginn an in den Projektplan.

Sichere Implementierung in QM-, Produktions- und IT-Systeme

Sicher wird eine KI-gestützte Automatisierung durch drei Konstruktionsprinzipien: dokumentierte Freigabepunkte, nachvollziehbare Entscheidungen und kontrollierte Systemzugriffe. Im regulierten Umfeld entscheidet das darüber, ob eine Anwendung im Zertifizierungsaudit Bestand hat.

Freigabeworkflows und menschliche Kontrolle. In qualitäts- und sicherheitsrelevanten Schritten arbeitet die KI zu, die Entscheidung trifft eine qualifizierte Person. Bei der automatisierten Vorprüfung von Prüfberichten bedeutet das: Das System markiert Auffälligkeiten und schlägt eine Bewertung vor, die Freigabe erfolgt durch den QM-Verantwortlichen und wird protokolliert.

Nachverfolgbarkeit. Jede automatisierte Aktion braucht einen Audit Trail: Wer hat wann was freigegeben, auf welcher Datenbasis, mit welcher Modellversion? Digitale Workflows mit vollständiger Protokollierung sind die Grundlage für revisionssichere Nachweise gegenüber Zertifizierern und Kunden.

Schnittstellen und Datenhaltung. Die Anbindung an MES, CAQ und DMS entscheidet darüber, ob eine Automatisierung im Tagesgeschäft trägt oder als Insellösung endet. Wir klären, welches System die führende Datenquelle ist, wie Rückschreibungen erfolgen und wie Trainingsumgebungen von produktiven Umgebungen getrennt bleiben.

Risiko- und Datenschutzbetrachtung. Zugriffsrechte auf Modelle und Daten gehören geregelt, Datenschutzanforderungen nach DSGVO sind bei personenbezogenen Daten verbindlich, und die Anforderungen des EU AI Act betreffen den Einsatz in sensiblen Bereichen. Ergänzend gehören Monitoring, Updatemanagement und ein definiertes Vorgehen bei Systemausfall in den Betriebskonzept.

Methodisch verbinden wir das mit den Werkzeugen, die im Qualitätsmanagement ohnehin etabliert sind. Eine FMEA eignet sich hervorragend, um Fehlermöglichkeiten einer neuen automatisierten Prüfung systematisch zu bewerten, bevor sie in Serie geht.

Kontor Gruppe: Expertise für Qualität, Lean und Digitalisierung

Unsere Arbeit verbindet Managementsysteme, operative Prozessverbesserung und digitale Transformation in einem Ansatz. Diese Kombination unterscheidet uns von reinen IT-Dienstleistern: Wir bewerten jede Lösung entlang der Frage, ob sie normkonforme, auditfähige und im Alltag tragfähige Abläufe unterstützt.

Konkret umfasst unser Leistungsspektrum rund um Automatisierung und Digitalisierung:

• Entwicklung digitaler Strategien und Implementierungsbegleitung für MES, CAQ und Industrie-4.0-Werkzeuge
• Papierlose Qualitätssicherung und papierlose Fertigungsprozesse
• DMS-Software und Prozessdigitalisierung, inklusive Echtzeit-Prozessintegration und verbesserter Fehleranalyse
• Unterstützung digitaler QM-Systeme und KI-gestützter Prozessanalyse im Rahmen der ISO 9001
• FMEA-Erstellung und -Moderation zur Risikoanalyse sowie APQP-Begleitung in der Produktentwicklung
• Wertstromoptimierung in Produktion und Administration, 5S-Einführung und Ramp-up-Begleitung
• Schulungen und Workshops zu Normen, Auditierung, Core Tools und Prozessverbesserung

Wir arbeiten mit den Standards, die in regulierten Branchen den Rahmen setzen: ISO 9001, IATF 16949, ISO 13485, ISO 22000 und ISO 50001. Projekterfahrung besteht in der Automobil- und Zulieferindustrie, Medizintechnik und Pharma, Fertigung und Produktion, Kunststoffindustrie, Energie, Lebensmittel- und Verpackungsindustrie, Metallverarbeitung und Maschinenbau, Luft- und Raumfahrt sowie Logistik und Supply Chain Management.

Als Beratungs- und Trainingsunternehmen begleiten wir Kunden von kleinen und mittleren Unternehmen bis zu international tätigen Konzernen. Erreichbar sind wir montags bis freitags von 8 bis 18 Uhr und samstags von 8 bis 16 Uhr unter +49 231 1501646 oder per E-Mail an [email protected]. Ein kostenloses Erstgespräch zur Einordnung Ihrer Automatisierungsvorhaben gehört zu unserem Angebot.

Praxisreferenz: Digitale Qualitätsprozesse und KI-Anwendungen bei Brose

Bei Brose haben wir die Auswahl einer CAQ-Software begleitet und Industrie-4.0-Konzepte entwickelt, die papierlose Qualitätssicherungs- und Fertigungsprozesse sowie KI-Anwendungen umfassen. Das Projekt zeigt die Reihenfolge, die sich in der Praxis bewährt: erst die Datengrundlage und das führende System klären, dann papierlose Abläufe etablieren, danach KI-gestützte Auswertungen aufsetzen.

Vergleichbare Muster finden sich in weiteren Projekten. Bei Gontermann Peipers standen DMS-Software, Prozessdigitalisierung und Effizienzsteigerungen in der Metallverarbeitung im Mittelpunkt. Bei Parker Hannifin haben Wertstromanalysen und eine MES-Implementierung die Abläufe in Produktion und Lieferkette verbessert. Für Yazaki haben wir Produktionsprozesse mit Lean-Methoden und FMEA-basierter Risikoanalyse optimiert, und bei Sanofi Aventis Deutschland GmbH ging es um ein robustes Qualitätsmanagementsystem für die regulatorische Konformität.

Der gemeinsame Nenner dieser Projekte: Die digitale Infrastruktur entsteht entlang der Qualitätsanforderungen, nicht umgekehrt. Wo Prüfdaten, Dokumente und Maschinendaten sauber vernetzt sind, lassen sich KI-Anwendungen mit überschaubarem Aufwand ergänzen.