Fehlerursachen in der Produktion mit KI eingrenzen

Das Problem

In der Produktion tritt ein Fehler auf: Teile sind zu klein, Oberflächen haben Kratzer, ein Produkt fällt in der Endkontrolle durch. Der Druck ist hoch, die Ursache zu finden. In der Hektik passiert oft Folgendes: Jemand hat eine Vermutung («Es muss der neue Lieferant sein»), alle konzentrieren sich darauf, und andere mögliche Ursachen werden nicht geprüft. Wird die falsche Ursache bekämpft, kehrt der Fehler zurück.

Gute Fehlersuche braucht Ordnung. Man sammelt zuerst Fakten, stellt dann systematisch Fragen und prüft Hypothesen einzeln. Dafür gibt es bewährte Hilfsmittel: das Ishikawa-Diagramm (auch Fischgrätendiagramm genannt), das mögliche Ursachen nach Gruppen sortiert, und die 5-Why-Methode, bei der man mehrfach nach dem «Warum» fragt, bis man zur tieferen Ursache kommt.

Eine KI kann hier als Fragenstellerin dienen: Sie erinnert an Bereiche, an die man nicht gedacht hat, und ordnet Ihre Notizen. Was sie nicht kann, ist Ihre Maschine zu kennen, Messungen zu ersetzen oder eine Ursache festzustellen. Sie liefert Ideen und Fragen, Prüfen müssen Sie.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Problem genau beschreiben. Was ist der Fehler, wo tritt er auf, seit wann, wie oft, bei welchem Produkt, welcher Schicht, welcher Maschine? Je genauer, desto besser. Zahlen, soweit vorhanden, aus Ihren Daten.

1. Normalzustand beschreiben. Wann tritt der Fehler nicht auf? Unterschiede zwischen guten und schlechten Teilen sind der wichtigste Hinweis.

1. Änderungen sammeln. Was hat sich zuletzt geändert: Material, Werkzeug, Einstellung, Personal, Lieferant, Raumklima, Software? Auch kleine Dinge.

1. Prüffragen erstellen lassen. Mit der Vorlage unten sortiert die KI mögliche Ursachenbereiche in Mensch, Maschine, Material, Methode, Umgebung und Messung und stellt Prüffragen, keine Antworten.

1. Fakten vor Ort prüfen. Gehen Sie die Fragen durch. Messen, Schauen, Probieren. Notieren Sie, was bestätigt und was ausgeschlossen wird.

1. 5-Why anwenden. Für die wahrscheinlichste Ursache fragen Sie «Warum?» bis zur Wurzel. Prüfen Sie jede Antwort mit Fakten, nicht mit Annahmen. Die KI kann Fragen vorschlagen, die Antworten liefern Sie.

1. Massnahme festlegen und testen. Ändern Sie immer nur eine Sache auf einmal und beobachten Sie das Ergebnis. Dokumentieren Sie.

1. Lernen festhalten. Notieren Sie Ursache, Massnahme und Wirkung für künftige Fälle. Siehe auch Fehlersuche dokumentieren.

Vorlage zum Kopieren

Du bist Qualitätsberaterin in einem Schweizer Produktionsbetrieb. Hilf mir, die Ursachen einer Abweichung systematisch einzugrenzen. Stelle Fragen, nenne keine Ursache als Tatsache.

Produkt und Prozess: [z. B. gedrehte Aluminiumteile, CNC-Drehmaschine]
Fehler: [genaue Beschreibung, z. B. Durchmesser 0,05 mm zu gross bei etwa 5 % der Teile]
Seit wann / wie oft: [Angaben]
Wann tritt er nicht auf: [Angaben]
Letzte Änderungen: [Liste]
Bereits geprüft: [Liste mit Ergebnis]

Aufgaben:
1. Ordne mögliche Ursachenbereiche in einem Ishikawa-Schema: Mensch, Maschine, Material, Methode, Umgebung, Messung. Pro Bereich 3–5 konkrete Prüffragen (Was kann ich messen oder ansehen?).
2. Nenne die drei Hypothesen, die nach meinen Angaben am ehesten zu prüfen wären, und sage jeweils, welche Beobachtung sie bestätigen oder ausschliessen würde.
3. Stelle für die erste Hypothese eine 5-Why-Fragenreihe zusammen (nur Fragen).

Regeln: Behaupte keine Ursache als sicher. Erfinde keine Messwerte. Weise darauf hin, wenn Angaben fehlen. Verwende einfache Sprache.

Ergänzen Sie Ihre Angaben und kürzen Sie die Liste «bereits geprüft» nicht: Sie verhindert doppelte Arbeit.

Worauf Sie achten müssen

• Vorschnelle Ursache: KI nennt gern die «häufigste Ursache». Das lenkt vom Prüfen ab. Verlangen Sie Fragen, keine Urteile.
• Fehlende Daten: Ohne Zahlen und Zeitpunkte bleiben Antworten allgemein. Sammeln Sie Daten, bevor Sie fragen.
• Zufall: Schwankungen sind normal. Ob ein Muster echt ist, zeigt eine ordentliche Auswertung, nicht die KI. Siehe Messdaten auf Auffälligkeiten untersuchen.
• Vertraulichkeit: Prozessparameter, Zeichnungen und Kundenangaben sind Geschäftsgeheimnisse. Beschreiben Sie das Problem allgemein und klären Sie die Regeln im Betrieb. Siehe Geheimhaltung bei KI.
• Sicherheit: Arbeiten an Maschinen führen Sie nur nach den Sicherheitsvorgaben durch. Prüfvorschläge der KI sind keine Freigabe.
• Schuldzuweisung: Fehlersuche ist keine Personensuche. Fragen zum Faktor Mensch beziehen sich auf Abläufe, Einweisung und Bedingungen.
• Dokumentation: Halten Sie Entscheidungen fest, damit die Ursachenanalyse nachvollziehbar bleibt.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: In einem Betrieb in Reinach (AG) fallen bei der Endkontrolle immer wieder Aluminiumteile mit zu grossem Durchmesser auf. Der Schichtleiter vermutet das Werkzeug. Der Qualitätsverantwortliche nutzt die Vorlage und gibt die Beobachtungen ein, unter anderem, dass die Abweichung nur nachmittags auftritt.

Die KI liefert Prüffragen. Eine davon zielt auf die Umgebung: Ändert sich die Hallentemperatur im Tagesverlauf? Der Verantwortliche stellt ein Thermometer an die Maschine und stellt fest, dass es nachmittags deutlich wärmer wird, weil die Sonne auf die Halle scheint. Er prüft ausserdem die Messmittel und das Werkzeug, beides unauffällig. Das Team beschliesst, die Maschine am Nachmittag vor Messbeginn einmal auszumessen und die Nullpunkte nachzustellen. Der Fehler tritt danach selten auf. Der Schichtleiter hatte mit dem Werkzeug nicht ganz unrecht, aber es war nicht die Hauptursache.

So hilft Ihnen Alpasana

Wer Fehlerdaten verstehen und Ergebnisse von KI kritisch prüfen möchte, findet bei absofort Kurse zu konkreten Arbeitsaufgaben: KI und IT für konkrete Arbeitsaufgaben. Nach Kursbeschreibung zählen dazu Excel, Datenverständnis und Dashboards sowie die Qualitätsprüfung von KI-Ergebnissen mit Einsatzregeln. Dazu kommen Praxisaufgaben, ein KI-Lerncoach und ein verifizierbarer Abschluss.

Die Kenntnis Ihrer Anlagen und Prozesse kommt von Ihnen. Der Kurs hilft beim geordneten Einsatz der KI.

Häufige Fragen

Muss ich ein Ishikawa-Diagramm zeichnen?

Nicht zwingend. Es hilft, wenn Sie die Gruppen im Kopf haben, auch als einfache Liste. Zeichnen Sie es auf dem Whiteboard, wenn das Team gemeinsam sucht.

Kann die KI meine Maschinendaten auswerten?

Sie kann bei der Struktur und bei Fragen helfen. Für Berechnungen und Statistik nehmen Sie ein Tabellenprogramm oder Ihre Auswertungssoftware. Die KI rechnet nicht zuverlässig.

Wie vermeide ich, dass die KI mich in die falsche Richtung lenkt?

Lassen Sie sie nur Fragen und Hypothesen formulieren und prüfen Sie jede einzelne. Notieren Sie, was ausgeschlossen ist. So behalten Sie den Überblick und die Entscheidung.