Für Unternehmen (KMU und Global Players)
Produktfehler müssen frühzeitig – idealerweise noch vor dem Auftreten – erkannt und rechtzeitig abgestellt werden. Eine fragmentierte IT-Infrastruktur mit dezentralen Datenquellen, ob intern oder über die Lieferkette hinaus, kann diesen Anforderungen kaum gerecht werden.
Q-miner schafft Prozesse zur digitalen Transformation für sowohl unternehmensinterne als auch unternehmensübergreifende Schnittstellen und deren analogen Prozesse.
Q-miner ist eine zentrale Online-Plattform für einen digitalen Datenaustausch zur Verknüpfung und Auswertung von Qualitätsdaten.
Q-miner digitalisiert und prüft Daten, bereitet diese qualitativ auf, erkennt Muster, automatisiert Prozesse und schafft damit Datenoptimierung und Sicherheit.
Q-miner ermöglicht, anhand qualitätsgesicherter Daten Fehlerursachen zu identifizieren und zu analysieren – sowohl unternehmensintern als auch unternehmensübergreifend.
› WeiterlesenDie intelligente Plattform ist für Unternehmen der direkte Zugriff auf eine zentrale Quelle für Produkt- und Qualitätsdaten. Darüber hinaus bietet diese eine Reihe von Modulen, wie Machine-Learning-Methoden, digitale Transformation, Prognosen und Visualisierung von Fehleranalysen.
Unternehmen erhalten eine einheitliche Datenbasis für alle Prozessbeteiligten. Das betrifft, die Datenqualität und Datenstrukturen, sowie einheitliche Datenschnittstellen (API) zur Plattform.
In der Automobilbranche wird Q-miner bereits erfolgreich eingesetzt. Die intelligente Plattform schafft den gleichzeitigen Zugriff auf Daten, erkennt zeitnah Produktfehler und behebt diese über die gesamte Lieferkette.
In der Herangehensweise werden vor dem Datenimport die Daten zunächst nach definierten Qualitätskriterien überprüft. Daten werden aufbereitet, digitalisiert und auf der intelligenten Plattform bereitgestellt. Dadurch wird ein einheitlicher, schneller und qualitativ hochwertiger Datenpool für diverse Prozesse geschaffen.
Mit dieser hochwertigen Datengrundlage werden individuelle Datenanalysen unter Verwendung von KI- Algorithmen durchgeführt. Aus den Ergebnissen werden gezielt Muster erkannt sowie Fehlerursachen und Maßnahmen abgeleitet. Im nächsten Schritt werden automatisierte Prozesse teil- oder vollautomatisiert bereit- und eingestellt.
Die Daten über den gesamten Produktlebenszyklus werden zentral verwaltet. So können die Informationen in allen Prozessen sowie die gesamte Produkthistorie nachverfolgt werden: Beschaffung, Fertigung, Montage, Logistik, Qualitätsmanagement, Vertrieb, Nutzung, Controlling etc. Nutzungsdaten zum Produkt werden anonymisiert bzw. pseudonymisiert gespeichert, sodass die Einhaltung der datenschutzrechtlichen Regelungen bezüglich der Nutzerdaten gewährleistet werden kann.
Die von Systemen und Arbeitsmitteln generierten Daten werden fortlaufend getrackt. Der Kunde wird umgehend über bereits aufgetretene Systemausfälle bei Bauteilen in der Nutzungsphase oder bei Ausfällen von Arbeitsmitteln während der Produktion informiert.
Mithilfe der künstliche Intelligenz und statischen Modellen sollen bereits aufgetretene Systemausfälle auf ihre Fehlerquellen untersucht werden. Es werden Abhängigkeiten, die zwischen Systemausfällen und System- bzw. Umwelteigenschaften bestehen, identifiziert.
Zudem können auch Kombinationen von System-/ Umwelteigenschaften bestimmt werden, die Systemausfälle hervorrufen.
Predictive Analytics ermöglicht eine Vorhersage über zukünftige Ereignisse. Hierfür werden auf Basis historischer Daten mathematische Modelle erstellt, die Trends und Muster erfassen. Aktuelle Daten werden dann auf diese Modelle angewendet, sodass Vorhersagen über die Entwicklung getroffen werden können.
In der Plattform wird künstliche Intelligenz (KI) angewendet, um möglichst genaue Vorhersagen über Ausfallzeitpunkte von Systemen zu berechnen.
Die Unternehmensprozesse werden in allen Phasen gesamtheitlich betrachtet, um die Wechsel- und Auswirkungen von Veränderungen einzelner Parameter zu beschreiben. Diese gesamtheitliche Betrachtung wird auch bei Systemen herangezogen, um die Auswirkungen von Parameterveränderungen auf die Auslegung der Systeme zu identifizieren.
Die Entwicklung von äußeren Rahmenbedingungen (z.B. gesetzliche Regelungen, veränderte Awareness hinsichtlich Nachhaltigkeit, flexiblere Kundenlösungen) werden analysiert. Die damit einhergehenden Veränderungen auf die Kundenanforderungen und Marktsituation werden prognostiziert.
Für die Datenanalyse wird sichergestellt, dass alle nötigen Daten zentral, in digitaler Form, vollständig und korrekt gespeichert werden. Das Ziel ist eine einheitliche und saubere Datenstruktur mit Datenzugriffen der Akteure auf ihre jeweiligen Bereiche (Mandantenfähigkeit).
Die Datendigitalisierung ist Voraussetzung für den Einsatz des Q-miners.
AQI leistet mit Q-miner eine eingehende Beratung und unterstützt mit erstklassigem Projektmanagement bei der Umsetzung der gemeinsam erarbeiteten Lösungen.
Dabei ist Zuhören ein integraler Bestandteil der Beratung. Diese erfolgt im Dialog mit Experten und dem Management des Unternehmens. In Workshops und durch Interviews werden Handlungsbedarfe identifiziert und priorisiert. Die Umsetzung wird durch Reviews und ehrliches Feedback begleitet.
Q-miner ist eine modulare Technologieplattform mit KI-basierter Analyse.
Das ermöglicht:
Q-miner Leistungsangebot
Unsere Platform eignet sich für Unternehmen jeder Größe – von KMUs bis hin zu Global Playern. Sie bietet nicht nur Beratungen, sondern auch anwendungsspezifische KI-Module und Big Data- Technologie, die modular nach Bedarf genutzt werden können.
Q-miner Module
Unsere Plattform besteht aus verschiedenen Komponenten und Funktionalitäten, die je nach Use Case individuell eingesetzt werden können.
Wir haben uns bewusst für eine modulare Architektur entschieden, um unseren Kunden ein Höchstmaß an Flexibilität und Anpassungsfähigkeit zu bieten.
Die einzelnen Komponenten und Funktionalitäten unserer Plattform sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in bestehende IT-Infrastrukturen integrieren lassen und somit auch eine einfache Skalierbarkeit gewährleisten.
Datenpools innerhalb des Unternehmens und aus verschiedenen Standorten, Werken sowie Abteilungen, um die Qualitätsprozesse zu analysieren.
Datenpool innerhalb eines Unternehmensverbundes mit Tochtergesellschaften, um gemeinsame Qualitätsprozesse zu managen.
Datenpool innerhalb einer Lieferkette über mehrere Unternehmen, mehrere Zulieferer oder mehrere Partner, um die Lieferkette und Qualitätssicherung zu optimieren.
Mandantenfähiger Datenpool zwischen Unternehmen der gleichen Branche, um gemeinsame Daten sicher zu teilen, über einheitliche Schnittstellen besser zusammenzuarbeiten und von Erkenntnissen zu profitieren.
AQI ist eine Gesellschaft des Verbandes der Automobilindustrie (VDA) und handelt als Gesellschaft mit beschränkter Haftung wirtschaftlich unabhängig. Als Unternehmen führt AQI Forschungs- als auch Anwendungsprojekte durch. Über den VDA und dessen Qualitätsmanagementcenter (QMC) hat AQI unmittelbaren Zugriff auf ein umfassendes Expertennetzwerk in der Automobilindustrie.
Q-miner ist ein Produkt des AQI.
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