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KI in der Laborpraxis - Teil 3
Künstliche Intelligenz im Labor - Teil III
Szenario 2: Schnelle Identifizierung von Lieferantenproblemen mithilfe von KI
Die Gewährleistung der Rohstoffqualität der Lieferanten ist entscheidend, um die Beibehaltung der Produktqualität sicherzustellen. Dieses Szenario illustriert, wie KI beim Vergleich verschiedener Materiallieferanten und bei der Bereitstellung der erforderlichen Informationen für eine gut informierte Entscheidung sorgen kann.
Szenario 2: Schnelle Identifizierung von Lieferantenproblemen mithilfe von KI
Die Gewährleistung der Rohstoffqualität der Lieferanten ist entscheidend, um die Beibehaltung der Produktqualität sicherzustellen. Dieses Szenario illustriert, wie KI beim Vergleich verschiedener Mate- riallieferanten und bei der Bereitstellung der erforderlichen Informationen für eine gut informierte Entscheidung sorgen kann.
Das Problem
Schwankungen und Qualitätsproblemen beim Lieferantenmaterial wurde aufgrund fehlender Datenanalysen und fehlendem Überblick zu spät oder gar nicht erkannt. Lieferanten konnten nur mit Mühe über längere Zeiträume überwacht werden, so dass kontinuierlich steigende Abweichungen von vorgeschriebenen Standards nicht bemerkt wurden. Dies konnte im schlimmsten Fall zu verzögerten oder nicht genehmigten Freigaben von Produktionschargen führen.
Die Lösung
Das Labor nutzte verschiedene Eingabeaufforderungen zur KI-gestützten Analyse der
Datensätze aller drei Lieferanten, um auf potenzielle Abweichungen zu prüfen.
Mit einer einzigen Eingabeaufforderung konnte der KI-Assistent eine Tabelle zusammenstellen, die die Ergebnisse sämtlicher Chargen der Polymermaterialien aller Lieferanten umfasste. Aus der Tabelle ging hervor, dass in Charge 4 von Lieferant C eine Anomalie zu verzeichnen war. Dabei wurde ein Material mit einer dreifach höheren Viskosität geliefert.
Durch zusätzliche Abfragen konnte das Labor des Kunststoffverarbeiters die Qualitätsregelkarten aller Chargen und aller Lieferanten in wenigen Sekunden erstellen. Sie bestätigten, dass Lieferant C in einer seiner Chargen ein Material minderer Qualität lieferte. Dadurch konnte der Verarbeiter bei der Auswahl der Lieferanten eine fundierte Entscheidung treffen.
Im kommenden Blopost werden wir ein zweites Szenario betrachten. Wir zeigen, wie Künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann, um Lieferantenprobleme früh zu identifizieren. Oder laden Sie einfach unsere Fallstudie unten herunter.
KI-Fallstudie aus dem Qualitätssicherungs-Labor
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- Wie KI-basierte Lösungen fragmentierte Labordaten in ein kohärentes System integrieren können
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