Messdaten mit KI auf Auffälligkeiten untersuchen

Das Problem

Eine Messreihe liegt vor: 200 Werte aus einer Temperaturüberwachung, 500 Durchmessermessungen oder die Spannungswerte einer Woche. Irgendwo darin stecken Auffälligkeiten: ein Wert, der aus der Reihe tanzt, ein Sprung, eine langsame Drift. Die Frage ist: Ist das ein echter Effekt oder ein Messfehler?

Von Hand durch lange Zahlenkolonnen zu gehen, ist mühsam. Und die Gefahr ist gross, entweder echte Probleme zu übersehen oder unbequeme Werte vorschnell als «Ausreisser» zu streichen. Beides kann teuer werden: Das eine führt zu fehlerhaften Teilen, das andere zu geschönten Daten.

Eine KI kann bei der Planung der Auswertung helfen, Diagramme und Formeln erklären und Ergebnisse in Worte fassen. Sie ist aber kein Messgerät und rechnet bei vielen Zahlen unzuverlässig. Deshalb gilt: Die Berechnung machen Sie mit einem verlässlichen Werkzeug, und die KI unterstützt beim Verständnis. Ob ein Wert ein Messfehler ist, klären Sie an der Messung selbst.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Fragestellung klären. Was wollen Sie wissen? Gibt es Werte ausserhalb der Toleranz? Eine Drift? Einen Sprung nach einem bestimmten Zeitpunkt? Notieren Sie die Frage vor der Auswertung.

1. Daten sichern. Speichern Sie die Rohdaten unverändert ab. Alle Auswertungen laufen an einer Kopie.

1. Messbedingungen notieren. Gerät, Kalibrierstand, Messpunkt, Umgebungstemperatur, Messende, Zeitpunkt. Ohne diese Angaben lässt sich ein Ausreisser nicht deuten.

1. Zuerst ansehen. Zeichnen Sie die Werte als Linien- oder Punktdiagramm. Das Auge erkennt Sprünge und Ausreisser oft schneller als eine Formel.

1. Methoden vorschlagen lassen. Fragen Sie die KI, welche einfachen Verfahren sich eignen: Mittelwert und Streuung, Median, Vergleich mit Toleranzgrenzen, gleitender Mittelwert. Lassen Sie sich die Formeln für Ihr Tabellenprogramm erklären.

1. Selbst rechnen. Wenden Sie die Verfahren in Ihrer Tabelle oder Software an. Die KI bekommt nur das Ergebnis, nicht die Rechenarbeit.

1. Auffällige Werte prüfen. Schauen Sie nach: Messgerät, Verbindung, Umgebung, Probenaufnahme, Zeitpunkt. Wiederholen Sie die Messung, wenn möglich. Ein Wert wird nur als Fehler eingestuft, wenn Sie eine Ursache belegen können.

1. Entscheidung dokumentieren. Notieren Sie, welche Werte auffällig waren, was Sie geprüft haben, wie Sie entschieden haben und warum. Gestrichene Werte bleiben in den Rohdaten, mit Vermerk.

Vorlage zum Kopieren

Du unterstützt einen Messtechniker in der Schweiz bei der Planung der Auswertung einer Messreihe. Du rechnest nicht selbst, sondern schlägst Methoden und Prüfschritte vor.

Messgrösse und Einheit: [z. B. Durchmesser in mm]
Messverfahren/Gerät: [z. B. Messschieber, kalibriert bis ...]
Anzahl Werte und Zeitraum: [z. B. 120 Werte, 2 Wochen]
Toleranz: [Sollwert ± Toleranz]
Auffälligkeit (kurz): [z. B. fünf Werte liegen deutlich über dem Rest, alle am Dienstag]
Bekannte Einflüsse: [z. B. Hallentemperatur schwankt, zwei Personen messen]
Beispielwerte (erfunden oder anonymisiert): [einige Werte]

Aufgaben:
1. Schlage einfache Auswertungsmethoden vor und erkläre jeweils in zwei Sätzen, was sie zeigen.
2. Zeige, wie ich sie in Excel umsetze (Formeln).
3. Nenne mögliche Ursachen für Auffälligkeiten, gegliedert nach Messmittel, Messvorgang, Umgebung, Prüfobjekt, und eine Prüffrage dazu.
4. Gib an, was ich dokumentieren sollte, wenn ich einen Wert nicht berücksichtige.

Regeln: Nenne keine Ergebnisse, die du nicht aus den Beispielwerten berechnen kannst, und rechne nicht selbst weiter. Behaupte nicht, dass ein Wert ein Fehler ist.

Ergänzen Sie Ihre Angaben mit realen, aber nicht vertraulichen Beispielen. Die tatsächliche Auswertung läuft in Ihrer Software.

Worauf Sie achten müssen

• Rechenfehler: KI rechnet bei vielen Zahlen unzuverlässig, auch bei Mittelwerten und Streuungen. Machen Sie die Berechnung mit Tabellenprogramm oder Messsoftware. Siehe Technische Berechnungen prüfen.
• Datenmenge: Lange Zahlenreihen in einer Chat-Eingabe führen zu Auslassungen. Nutzen Sie die Datei in einem geeigneten Werkzeug.
• Geschönte Daten: Das Streichen von Werten ohne Grund verfälscht das Ergebnis. Dokumentieren Sie jeden Eingriff, auch bei Kundenaufträgen und Audits.
• Zufall und Muster: Auch in zufälligen Daten sehen Menschen und KI Muster. Prüfen Sie mit Wiederholungen.
• Vertraulichkeit: Messdaten können Kundengeheimnisse enthalten. Geben Sie nur anonymisierte oder erfundene Beispielwerte ein. Siehe Geheimhaltung bei KI.
• Messunsicherheit: Jede Messung hat eine Unsicherheit. Kleine Unterschiede innerhalb dieser Unsicherheit sind nicht automatisch ein Befund. Ihre Qualitätsstelle kennt die Vorgaben.
• Verantwortung: Wer den Messbericht freigibt, verantwortet die Auswertung. Für den Bericht selbst hilft Prüfbericht mit KI erstellen.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Messtechniker in einer Giesserei bei Olten wertet 120 Durchmessermessungen einer Woche aus. Im Diagramm fallen fünf hohe Werte am Dienstagmorgen auf. Er fragt die KI nach möglichen Ursachen und Prüffragen, lässt sich die Excel-Formeln erklären und berechnet Mittelwert und Streuung selbst.

Die KI nennt als Ursachen unter anderem Temperatur, Messgerät und Prüfer. Er prüft das Kalibrierprotokoll: Das Messgerät wurde am Dienstag durch ein Ersatzgerät ersetzt, das nicht abgeglichen war. Er wiederholt vier Messungen mit dem Hauptgerät, und die Werte liegen im Normalbereich. Die fünf Werte vermerkt er mit Begründung «Ersatzgerät nicht abgeglichen» und lässt sie in den Rohdaten stehen. Im Bericht schreibt er, was geprüft wurde. Beim Audit kann er die Entscheidung nachvollziehbar zeigen.

So hilft Ihnen Alpasana

Wer Messdaten verstehen, in Tabellen auswerten und KI-Ergebnisse kritisch prüfen möchte, findet bei absofort Kurse zu konkreten Arbeitsaufgaben: KI und IT für konkrete Arbeitsaufgaben. Nach Kursbeschreibung gehören dazu Excel, Datenverständnis und Dashboards sowie Qualitätsprüfung und Einsatzregeln für KI. Dazu kommen Praxisaufgaben, ein KI-Lerncoach und ein verifizierbarer Abschluss.

Messtechnisches Fachwissen und Prüfpflichten liegen bei Ihnen. Der Kurs unterstützt beim Umgang mit Daten und KI.

Häufige Fragen

Welche Auswertungen soll ich selbst machen und welche der KI überlassen?

Alles, was Zahlen verändert oder berechnet, machen Sie mit einem verlässlichen Werkzeug. Die KI darf Methoden vorschlagen, Formeln erklären und Ergebnisse in Worte fassen.

Ab wann ist ein Wert ein Ausreisser?

Dafür gibt es verschiedene Verfahren und Regeln, die vom Messproblem abhängen. Entscheidend ist die Prüfung der Ursache. Klären Sie das Vorgehen mit Ihrer Qualitätsstelle oder nach Ihren Vorschriften.

Kann ich Messdaten als Datei hochladen?

Das hängt vom Dienst und Ihren Regeln ab. Prüfen Sie Vertraulichkeit und Vertragsbedingungen, und verwenden Sie wenn möglich anonymisierte Daten. Bei Kundendaten fragen Sie vorher nach.