Etablierung KI-gestütztes Qualitätsmonitorings auf semantischer Datenbasis.
Eine gemeinsame Datensemantik verbindet isolierte Qualitätssysteme und macht Abweichungen erstmals zentral, konsistent und KI-gestützt erkennbar.
Die Frage
Wie lassen sich Qualitätsabweichungen frühzeitig erkennen, wenn relevante Prozessdaten über isolierte Systeme verteilt und semantisch nicht vergleichbar sind?
Unsere Antwort
Ein ontologiebasiertes Prozess- und Datenmodell vereinheitlicht die Bedeutung verteilter Qualitätsdaten. Darauf aufbauend haben wir eine skalierbare Cloud-Plattform und eine zentrale Benutzeroberfläche entwickelt, die Daten systemübergreifend integriert, Qualitätsprozesse transparent macht und KI-gestützte Anomalieerkennung sowie zukünftige Automatisierung ermöglicht.
Was wir geliefert haben
Gemeinsame Semantik für verteilte Qualitätsdaten
Prozesse, Datenobjekte und Beziehungen systemübergreifend modelliert und eindeutig verknüpft
Eine Plattform verbindet bestehende Qualitätssysteme
Verteilte Prozess- und Qualitätsdaten cloudbasiert integriert und zentral zugänglich gemacht
Qualitätsabweichungen zentral und frühzeitig erkennen
Eine einheitliche Benutzeroberfläche schafft Transparenz und unterstützt KI-gestützte Anomalieerkennung
Was es bewirkt hat
- Einheitlicher Zugriff auf verteilte Qualitäts- und Prozessdaten
- Zentrale Prozesstransparenz verbessert fundierte Entscheidungen im Qualitätsmanagement
- Frühere Erkennung von Qualitätsabweichungen unterstützt schnellere Gegenmaßnahmen
- Skalierbare Datenbasis ermöglicht weitere KI- und Automatisierungsfälle
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