Wie kann erfolgreich ein prädiktives Qualitätssystem implementiert werden, das auf KI und Analytik basiert, um Produktionsanomalien zu erkennen, bevor sie zu Defekten führen? Durch die Integration von maschinellem Lernen in den Fertigungsprozess kann die Produktqualität verbessert, der Ausschuss reduziert und die betriebliche Effizienz gesteigert werden. In dieser Sitzung wird untersucht, wie die prädiktive Qualität vom Konzept zur Realität werden kann.

• Wie kann von reaktiven Qualitätsprüfungen zu prädiktiven Erkenntnissen übergegangen werden?
• Welche Arten von Daten müssen verwendet werden, um KI-Modelle für Qualitätsvorhersagen in Echtzeit zu trainieren und zu verfeinern?
• Welche messbaren Verbesserungen bei Qualität und Effizienz können nach der Implementierung erzielt werden?