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Daten bewegen unsere Welt, ob im Alltag oder im beruflichen Umfeld. Auch bei Qualitätsprozessen häufen sich immer größere Datenberge an. Doch Daten zu haben, ist das eine – aus diesen Daten dann auch zielgerichtete Taten abzuleiten, das andere. Lesen Sie, warum es entscheidend für die Qualität ist, die anfallenden Daten in den Griff zu bekommen und sinnvoll zu nutzen.
Systemdenken und Systemgestaltung sind Kernelemente der ISO 9001:2015 und stehen im Mittelpunkt der Ausbildung von Qualitätsmanager:innen. Sie müssen die Qualitätsprozesse verstehen und optimieren, ohne dabei das Ziel, nämlich die Verbesserung der Prozess- und Produktqualität, aus den Augen zu verlieren. Dass in der digitalen Welt dabei immer mehr Daten anfallen (bspw. durch die vermehrte Datenaufnahme in der Produktion oder über das Produkt an sich), dürfte mittlerweile allen klar sein. Der richtige Umgang mit diesen Daten verlangt an vielen Stellen eben jenes Systemdenken, um sie auch prozessübergreifend effizient nutzen zu können. Wenig hilfreich dabei ist das Denken in Abteilungen, oder einfach formuliert, das Silodenken, oftmals bedingt durch das vorherrschende Prinzip von Aufbauorganisationen und die Arbeitsteilung im Unternehmen.
Einerseits liegt die Vermutung nahe, dass die Digitalisierung das Bemühen im Qualitätsmanagement perfekt unterstützt, da es zum Beispiel durch die SPC (Statistical Process Control) bereits auf vieljährige Anwendungserfahrung im Umgang mit Algorithmen zurückblickt. Das Qualitätsmanagement verfügt so gesehen über historisch gewachsene mathematische Verfahren, um nicht linearen Prozessen mit statistischen Modellen und Methoden auf die Schliche zu kommen. Andererseits werden heute aber Algorithmen schnell mit Künstlicher Intelligenz (KI) verwechselt, was die Gefahr für große, teure und am Ende wenig sinnvolle Digitalisierungsprojekte mit sich bringt. Dabei werden die Praxiserfahrungen aus der Qualitätssicherung wenig bis gar nicht berücksichtigt. KI und Algorithmen haben viel miteinander zu tun; nicht immer ist aber sofort von einem KI-Projekt die Rede, wenn Algorithmen zum Einsatz kommen.
Letztendlich müssen die Verantwortlichen aus ihren Erfahrungen mit Methoden und Algorithmen lernen – und leider ist der richtige Umgang mit gewonnenen Daten für manche noch immer ein Buch mit sieben Siegeln. Wenn in der Zukunft immer mehr Datenpunkte im Entwicklungs-, Produktionsprozess und im Feld vorliegen, dann gewinnen Algorithmen (mit aber eben auch ohne KI) enorm an Bedeutung. Ging es in der Vergangenheit darum, Abweichungen zu erklären, nutzen wir in der Zukunft bestenfalls das aus den Daten gewonnene Knowhow, um Neues zu erkunden. Digitalisierung passiert also nicht nebenbei und auf einen Schlag; sie ist ein aktiver Prozess, der (im Idealfall) Mehrwerte generiert und den Aufwand auch wirklich wert ist. Das gilt – wenig überraschend – auch für den Umgang mit Daten, die dabei gewonnen werden.
Natürlich ist in der Betrachtung auch der Grad der Digitalisierung entscheidend. Viele unterscheiden an dieser Stelle gerne zwischen der „Datafizierung“ und der „digitalen Transformation“. „Datafizierung“ bedeutet, dass analoge Informationen zu digitalen Informationen (Daten) umgewandelt und verarbeitet werden. Werden diese dann auch vor- und nachgelagerten Instanzen zur Verfügung gestellt und verändern sich dadurch auch bisherige Prozesse, wird von digitaler Transformation gesprochen.
Somit ist vieles von dem, was Unternehmen bei ihrer „Digitalisierung des Qualifikationsmanagements“ in Angriff nehmen, zunächst eine einfache Datafizierung. Als Beispiel sei die Reklamationsbearbeitung auf Basis des 8D-Reports genannt, welche manuell durchgeführt oder auch in ein EDV-System überführt werden kann (Datafizierung). Wird dann der 8D-Bericht digital mit dem Lieferanten auf einer gemeinsamen Plattform geteilt und bearbeitet, spricht man von einer echten digitalen Transformation. Die Digitalisierung des Qualitätsmanagements im Liefernetzwerk bietet hier erhebliche Potenziale. An diesem Beispiel wird auch deutlich, warum es essenziell ist, die Daten nicht nur anzusammeln, sondern die digitalen Vorteile zu nutzen und so Herr:in der Daten zu werden.
Zukunftsorientierte Unternehmen haben längst erkannt, dass die wachsende Menge an Daten nicht mehr mit analogen sowie manuellen Maßnahmen unter Kontrolle gebracht werden kann. Bei allem Wandel dürfen wir eine Konstante aber nicht vergessen, die bei dem richtigen Umgang mit Qualitätsdaten unerlässlich ist: der Mensch. Nun, konstant ist dieser Faktor nur bedingt – schließlich bedarf es auch Umdenken und Anpassung auf Seiten der Mitarbeiter:innen. Wenn Qualitätsmanager beispielsweise eine Softwarelösung zur Unterstützung der Qualitätsprozesse einführen wollen, ist das im Sinne der Mitarbeiter und der Qualität – auch wenn die Einführung zunächst mit Veränderungen einhergeht. Dieser Gedankengang ist keineswegs selbstverständlich. Wenn Mitarbeiter:innen den Nutzen nicht selbst erkennen, ist es Aufgabe der Qualitätsmanager:innen, mit Systemdenken und Übersicht für die Vorteile des Unternehmens einzustehen.
9 Handlungsfelder der Digitalisierung:
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