Die digitale Transformation des Qualitätsmanagements

Frontmatter

1. Welche Inhalte vermittelt dieses Buch?

Anfang der 1960er-Jahre wurden wir erstmals mit digitalen Systemen konfrontiert. Die ersten Computer waren damals etwa so groß wie überdimensionale Kühlschränke, hatten jedoch vergleichsweise verschwindend kleine Speichervolumina und befanden sich vornehmlich nur in militärischen Einrichtungen, Universitäten und Großkonzernen. Mit diesen Computern kamen damals auch nur Personen in dafür spezialisierten Berufen in Berührung, die meisten Menschen kannten sie lediglich aus Erzählungen.

Gernot Freisinger, Oliver Jöbstl, Bernd Kögler, Jürgen Lipp, Manfred Strohrmann

2. Herausforderungen im Qualitätsmanagement

Ziel dieses Kapitels ist es, die aktuellen Herausforderungen im Qualitätsmanagement und die Chancen durch die Digitalisierung zu beschreiben. Es beschäftigt sich daher zu Beginn mit dem Begriff der Qualität und dem Management von Qualität und leitet danach über zur Bedeutung von Prozessen und der Messbarkeit ihrer Leistungen. Anschließend wird der Begriff digitaler Wandel erklärt und die Chancen, die sich dadurch im Qualitätsmanagement ergeben. Wir erläutern unser Verständnis der Entwicklungsstufen im Qualitätsmanagement und den Begriff Qualität 4.0. Das Kapitel endet mit einer Beschreibung von möglichen digitalen Use Cases und den neun Handlungsfeldern im digitalen Qualitätsmanagement, die in den Folgekapiteln des Buches vertieft werden.

Gernot Freisinger, Oliver Jöbstl, Bernd Kögler, Jürgen Lipp, Manfred Strohrmann

3. Digitale QM-Systeme

Das letzte Kapitel setzte sich mit den aktuellen Herausforderungen im Qualitätsmanagement und den aus der Digitalisierung entstehenden Möglichkeiten und Chancen auseinander. Mit diesen Informationen sind wir nun bereit, einen tieferen Einblick in das digitalisierte Qualitätsmanagement zu bekommen. Wir wollen in diesem Kapitel die Frage beantworten, wie moderne, digitale QM-Systeme aufzubauen und zu gestalten sind.

Gernot Freisinger, Oliver Jöbstl, Bernd Kögler, Jürgen Lipp, Manfred Strohrmann

4. Qualitätsgesicherte Innovation

Die Zufriedenheit unseres Kunden ist und bleibt das wichtigste Ziel des Qualitätsmanagements. Wenn es im zunehmend komplexen Umfeld immer wichtiger wird, Innovationen umzusetzen, so ist es auch essenziell, diese Innovationen kundenorientiert und mit der erforderlichen Qualität zu entwickeln.

Gernot Freisinger, Oliver Jöbstl, Bernd Kögler, Jürgen Lipp, Manfred Strohrmann

5. Die Kunst, die richtigen Daten zu verwenden

Wir haben bereits in mehreren vorhergehenden Abschnitten diskutiert, dass das Kernelement einer erfolgreichen Digitalisierung des Qualitätsmanagements im professionellen Umgang mit Daten liegt. Dazu wollen wir einführend erklären, was der Begriff „digitale Daten“ bedeutet. Digitale Daten sind in der Informationstheorie und -technik diskret dargestellte Informationen. In dieser Form können Daten von Computern oder anderen Geräten zur digitalen Signalverarbeitung gelesen oder verarbeitet werden. Um digitale Daten zu erhalten, müssen diese zuvor digitalisiert werden. Anschließend können sie effizient und fehlertolerant übertragen, gespeichert und verarbeitet werden. Umgangssprachlich versteht man unter digitalen Daten oft digitale Dokumente, Bilder und Videos (Wikipedia, Digitale Daten, 2021).

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6. Mit Daten risikobasierte Entscheidungen treffen

Wir wollen uns in diesem Kapitel dem Thema der risikobasierten Entscheidungen im digitalen Zeitalter des QM widmen, insbesondere wenn nur wenige Daten zur Verfügung stehen. Eine typische Entscheidung im Qualitätsmanagement könnte darin bestehen, die Maßnahmen zur Verbesserung von Fertigungsanlagen auf Wirksamkeit zu prüfen. Tabelle 6.1 zeigt die Fertigungsausbeuten in Prozent (Yield) vor und nach einer Verbesserungsmaßnahme. Der durchschnittliche Yield konnte von 84,24 % auf 85,54 % gesteigert werden. Das kann als Indiz für eine signifikante Verbesserung gesehen werden, allerdings streuen die Fertigungsausbeuten innerhalb der beiden Gruppen, sodass die Frage der Wirksamkeit nicht ohne weiteres beantwortet werden kann. Hypothesentests zum Vergleich zweier Mittelwerte (t-Test) berücksichtigen die Varianz innerhalb der Stichprobe und können diese Frage beantworten.

Gernot Freisinger, Oliver Jöbstl, Bernd Kögler, Jürgen Lipp, Manfred Strohrmann

7. Die Kunst, aus Daten zu lernen

Nach der beschreibenden Statistik und der Erläuterung von statistischen Tests kommen wir zum dritten wesentlichen Anwendungsfall der Statistik im digitalen Qualitätsmanagement: nämlich zur prädiktiven Statistik im Sinne von Machine Learning.

In Kapitel 1 haben wir die Begriffe Machine Learning und künstliche Intelligenz bereits kurz erwähnt, sie werden nun nachfolgend nochmals in Erinnerung gerufen und umfassender erläutert.

Gernot Freisinger, Oliver Jöbstl, Bernd Kögler, Jürgen Lipp, Manfred Strohrmann

8. Prozessverbesserung durch Digitalisierung

In den letzten drei Kapiteln wurden bereits ausführlich spezifische Anwendungsfälle der Statistik im digitalen Qualitätsmanagement ausgehend von der beschreibenden bis hin zur prädiktiven Statistik („Predictive Analytics“) behandelt. Der Fokus wurde dabei auf die entsprechenden statistischen Grundlagen und praktischen Anwendungsfälle im digitalen QM gelegt. In diesem Kapitel werden nun die Aspekte der systematischen Vorgehensweise zur erfolgreichen Identifikation und Umsetzung von Use-Case-Ideen und das dazugehörige Projektmanagement näher beleuchtet. Während in Kapitel 4 (Qualitätsgesicherte Innovation) die Entwicklung von neuen Produkten, Softwarelösungen und Industrie-4.0-Systemen im Vordergrund stand, wird in diesem Kapitel die durch die Digitalisierung ermöglichte Verbesserung von Prozessen thematisiert.

Gernot Freisinger, Oliver Jöbstl, Bernd Kögler, Jürgen Lipp, Manfred Strohrmann

9. Systematische Architekturentwicklung und IT-Infrastruktur

Um die technischen Grundlagen für industrielle Lösungen im Bereich künstlicher Intelligenz und Machine Learning zu schaffen, muss die dafür notwendige Infrastruktur entwickelt und bereitgestellt werden.

Gernot Freisinger, Oliver Jöbstl, Bernd Kögler, Jürgen Lipp, Manfred Strohrmann

10. Digitale Kompetenzen erlernen

Nachdem sich die letzten Kapitel mit den Themen Statistik und Machine Learning auseinandergesetzt haben und wir zuletzt einen umfangreichen Einblick in die systematische Architekturentwicklung und IT-Infrastruktur erhielten, wollen wir nun auf die menschliche Komponente im digitalen Zeitalter des Qualitätsmanagements eingehen. Wie bereits mehrmals in diesem Buch beschrieben, werden wir auch zukünftig nicht auf die menschliche Arbeitsleistung verzichten können, jedoch müssen wir unser Wahrnehmen, Verstehen und Handeln an die neuen digitalen Rahmenbedingungen anpassen.

Gernot Freisinger, Oliver Jöbstl, Bernd Kögler, Jürgen Lipp, Manfred Strohrmann

11. Den digitalen Wandel meistern

Aufgrund der bisher in diesem Werk beschriebenen Inhalte und den sich daraus ergebenden Möglichkeiten und Chancen könnte man meinen, den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr sehen zu können. Sowohl unser Verstand als auch unser Bauchgefühl sagen uns, dass wir uns langfristig nicht vor der bevorstehenden Veränderung verstecken können und bildlich gesprochen auf den fahrenden Zug aufspringen müssen, bevor wir mit unseren gegenwärtigen Geschäftsmodellen erfolglos und chancenlos zurückbleiben.

Gernot Freisinger, Oliver Jöbstl, Bernd Kögler, Jürgen Lipp, Manfred Strohrmann

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