Machine Learning in der Qualitätssicherung: Pseudofehler erkennen

13. Juni 2018

Machine Learning optimiert Produktionsprozesse, indem es Pseudofehler in der Qualitätssicherung erkennt – und Daten in konkrete Verbesserungen verwandelt.

Ich teile dieses Beispiel, weil es zeigt, wie KI Unternehmen widerstandsfähiger macht – durch bessere Qualität, weniger Verschwendung und Unterstützung der Menschen in Entscheidungen.

Ein neuer Artikel von mir auf der Plattform Industry of Things.

Methoden des Machine Learning können genutzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren. Ein Praxisbeispiel zeigt, wie Machine Learning zur Erkennung von Pseudofehlern in der Qualitätssicherung beiträgt.

Die meisten Unternehmen verfügen inzwischen über eine Digitalstrategie und wissen um die Notwendigkeit, ihre Produkte, Dienstleistungen und internen Prozesse auf Basis intelligenter, digitaler Lösungen weiterzuentwickeln. Praktische Erfahrungen mit den Technologien sind jedoch oft noch sehr begrenzt. Daher probieren viele Unternehmen erste Ansätze in Proof of Concepts aus, um die neuen Kompetenzen schnell auszubauen und – wenn nötig – auch eine positive Fehlerkultur zu leben.

Hier der Link zum vollständigen Artikel: Machine Learning in der Qualitätssicherung: Pseudofehler erkennen.