Weniger Aufwand, mehr Klarheit: „AI Reasoning“ im Qualitätsmanagement
Die zunehmende Differenziertheit industrieller Prozesse stellt das Qualitätsmanagement vor neue Herausforderungen. Gleichzeitig wachsen die Datenmengen rasant – von Prüfergebnissen über Messwerte bis hin zu Lieferanten- und Chargeninformationen. Um aus dieser Datenflut verlässliche Erkenntnisse zu gewinnen, kommt immer häufiger künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz. Ein vielversprechender Ansatz dabei ist das sogenannte „AI Reasoning“. Eine Methode, die das „Large Language Model“ (LLM) dabei unterstützt, bessere Antworten zu liefern.
Autor: Andreas Dangl, Entrepreneur und Geschäftsführer der Fabasoft Approve GmbH/dcg
Künstliche Intelligenz mit Argumentationskette
Im Zentrum von „AI Reasoning“ steht die Fähigkeit eines Sprachmodells, komplexe Fragestellungen nicht nur zu beantworten, sondern die Herleitung der Antwort in nachvollziehbaren Teilschritten darzulegen. Dies funktioniert über „Chain of Thought“ (CoT) – eine Methode, bei der die KI Aufgaben in logische Teilschritte zerlegt, Zusammenhänge und deren Bedeutung im jeweiligen Kontext analysiert und ihre Schlussfolgerungen kombiniert. Jeder Schritt wird dokumentiert – die KI macht sichtbar, wie sie zu ihrem Ergebnis kommt.
Diese Transparenz unterscheidet CoT-basierte Modelle von herkömmlicher KI-Logik, die oft nur statistische Wahrscheinlichkeiten verarbeitet, ohne den Lösungsweg zu erklären. AI Reasoning ermöglicht Fachkräften eine direkte Überprüfung der Herleitung – eine essenzielle Voraussetzung für den Einsatz in sensiblen Bereichen wie Qualitätsmanagement oder technischer Dokumentation.
Von der Datenflut zur Entscheidungsbasis
Das zentrale Ziel: aus unstrukturierten oder schwer zugänglichen Informationen handlungsrelevante Erkenntnisse schaffen. Im industriellen Umfeld entstehen täglich große Datenmengen, verteilt über verschiedene Systeme, Formate und Dokumente. Diese Informationen in einen sinnvollen Zusammenhang zu bringen, erfolgte bisher meist manuell und war zeitaufwendig. KI-basierte Fähigkeiten werten diese Daten nun effizienter aus.
KI-gestützte Qualitätssicherung in der Praxis
Konkrete Anwendungsbeispiele zeigen, wie AI Reasoning das Qualitätsmanagement transformiert: Bei der Analyse von Fehlerursachen in Fertigungs- oder Prüfprozessen verknüpft ein intelligentes System verschiedene Datenquellen – Messdaten, Prüfberichte und historische Qualitätskennzahlen – logisch miteinander. Die KI identifiziert nicht nur Ort und Zeitpunkt eines Fehlers, sondern erklärt auch den zugrundeliegenden Zusammenhang plausibel. Diese maschinelle Argumentation macht Ergebnisse vertrauenswürdiger und für Qualitätsteams sofort verwertbar.
In der Mängelerhebung setzt KI heute nicht nur bei der Problem-Erkennung an, sondern auch bei der intelligenten Verarbeitung eingehender Informationen. Das führt zu höherer Trefferquote und Antwortqualität.
Der Nutzen für Unternehmen: konsistent hohe Datenqualität bei gleichzeitig besserer Nachvollziehbarkeit der KI-Ergebnisse. Mitarbeitende können KI-Vorschläge leichter prüfen sowie bei Bedarf verifizieren oder korrigieren. Das schafft Vertrauen in die Software und stärkt die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.
Blick nach vorn
AI Reasoning markiert einen wichtigen Schritt in der Weiterentwicklung KI-gestützter Anwendungen im industriellen Qualitätsmanagement. Indem es nicht nur Antworten liefert, sondern auch den Weg dorthin transparent macht, schafft es Vertrauen und erhöht die Akzeptanz intelligenter Systeme im Arbeitsalltag.
Das Fazit: KI-Einsatz wird nicht nur effizienter, sondern auch verständlicher. Und genau das ist der Schlüssel, um neue Software nachhaltig im Qualitätsmanagement zu verankern.
Autor
Andreas Dangl ist Entrepreneur und Geschäftsführer der Fabasoft Approve GmbH. In seiner Funktion unterstützt er Unternehmen aus der Industrie bei der Einführung von KI-gestütztem Dokumenten- und Qualitätsmanagement.
Link zu Fabasoft: Dokumentenmanagement und Qualitätsmanagement | Fabasoft Approve
