AI im Automotive-Bereich: Praktische Nutzung künstlicher Intelligenz für Qualitätstools

Künstliche Intelligenz (KI) in der Automobilindustrie ist ein Werkzeug, das bestehende Unternehmensdaten – Zeichnungen, FMEA, Messungen, SPC – zu einem logischen Fluss verbindet und die Zeit für Routine-Dokumentationen erheblich verkürzt. Es geht nicht darum, Experten zu ersetzen, sondern deren Fachwissen zu stärken: Die KI bereitet die Unterlagen vor, wahrt die Konsistenz und weist auf Risiken hin, während die endgültige Entscheidung beim Menschen liegt.

In der Automobilindustrie laufen dutzende Projekte parallel. Die personellen Kapazitäten sind angespannt und der Spielraum für Fehler ist minimal. Genau hier ist ein Werkzeug sinnvoll, das verschiedene Datenquellen schnell verarbeiten, die Methodik über Teams hinweg vereinheitlichen und die Fehlerquote im Tagesgeschäft senken kann.

AI wandelt sich vom ursprünglichen „Buzzword“ zum praktischen Helfer im Qualitätsmanagement und Prozessengineering. Sie verknüpft effektiv das, was in Unternehmen bereits existiert – Prozesseinstellungen, Zeichnungen, Fotos und Videos aus der Fertigung, Messwerte, Maschinendaten – mit einer lebendigen Dokumentation im QMS und weiteren Tools zur Unterstützung der Produktionsprozesse.

Verknüpfung von Qualitätstools zu einem logischen Fluss

Der Hauptvorteil der KI liegt in der Verbindung von Qualitätstools zu einer logischen Kette. Aus einer effizient erstellten FMEA (Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse) entsteht der Produktionslenkungsplan (Control Plan), auf den Arbeits- und Prüfanweisungen folgen.

KI beschleunigt diese Kette nicht nur, sondern sorgt auch für eine einheitliche Terminologie und Konsistenz.

Was KI aus den Unterlagen extrahieren kann

Aus Zeichnungsunterlagen und Fotos kann die KI Folgendes extrahieren:

• Kritische Merkmale (CTQ) – Critical to Quality Parameter
• GD&T-Anforderungen – Form- und Lagetoleranzen
• Risikostellen aus Prozessdaten
• Lessons Learned aus früheren Projekten

Diese Informationen nutzt sie dann zur Optimierung bestehender Prozesse oder für neue Projekte.

KI und FMEA: Von der Analyse bis zur Prävention

Bei der Erstellung der FMEA hilft KI in mehreren Schlüsselbereichen:

• Definition von Funktionen und Merkmalen – strukturierte Beschreibung der Prozessschritte
• Vorschlag von Vermeidungsmaßnahmen – gezielte Maßnahmen zur Risikosenkung
• Entdeckungsmaßnahmen – wie potenzielle Fehler erkannt werden können
• Wahrung der Logik zwischen den Elementen der Fehlerkette (Funktion → Fehler → Folge)

Das Ergebnis ist nicht nur eine schneller ausgefüllte Tabelle, sondern eine präzisere Verknüpfung mit dem realen Prozess, der Messung und der Entdeckung. (FMEA-Schulung)

Produktionslenkungsplan (Control Plan): Automatische Übernahme aus der FMEA

Die Verbindung zwischen FMEA und dem Control Plan ist entscheidend. KI kann FMEA-Punkte automatisch in konkrete Kontrollpunkte umwandeln:

KI-Definition	Beispiel
Was messen?	Maß, Härte, Drehmoment
Mit welcher Methode?	KMG (CMM), Kamera, Drehmomentschlüssel
In welcher Häufigkeit?	100 %, 1× pro Stunde, 1× pro Schicht
Reaktion bei Abweichung	Produktionsstopp, Benachrichtigung, Eskalation

Die KI berücksichtigt besondere Merkmale, schlägt geeignete Messmittel und Methoden vor und erinnert daran, wo eine MSA-Studie (Messsystemanalyse) erforderlich ist. Dies spart Zeit, die sonst für manuelles Übertragen und Konsistenzprüfungen aufgewendet würde – genau dort, wo in der Praxis die meisten Fehler passieren.

Generierung von Arbeits- und Prüfanweisungen

Aus dem Control Plan kann die KI Prüf- und Messanweisungen generieren, die:

• Für Produktion, Messung und Prüfung verständlich sind
• Schritt für Schritt durch Fotos oder Piktogramme ergänzt werden
• Klare Zeitlimits und einen einfachen Reaktionsplan enthalten

Dieselbe Information wird nicht unnötig in verschiedenen Dokumenten wiederholt. Ändert sie sich einmal, wird sie überall aktualisiert.

Datenverarbeitung und Visualisierung

KI spielt auch eine wichtige Rolle bei der Datenverarbeitung und Visualisierung. Aus Messwerten und SPC (Statistische Prozesslenkung) erstellt sie:

• Übersichtliche Auswertungen und Tabellen
• KPI-Dashboards (Key Performance Indicators)
• Warnungen vor Trends und Instabilitäten
• Empfehlungen für den nächsten Schritt

Sie kann Daten von KMGs, Kameras, Maschinensensoren oder Laborprotokollen verknüpfen und eine Übersicht erstellen, die sowohl für das Management als auch für das Produktionsteam Sinn ergibt.

KI in der Administration: 8D-Reports und Reklamationen

KI kann auch administrative Aufgaben erleichtern:

• 8D-Reports – strukturierte Problembearbeitung
• Reklamationsmanagement gegenüber Kunden und Lieferanten
• Ishikawa-Analyse und 5-Why-Methode zur Ursachenbestimmung
• Erstellung und Auswertung von KPIs – Trendanalyse
• Arbeit mit Customer Specific Requirements (CSR)

KI kann bei CSR-Analysen:

• Unterschiede zwischen Anforderungen verschiedener Kunden schnell identifizieren
• Spezifische Formulierungen finden
• Auf Punkte hinweisen, die nicht mit internen Standards übereinstimmen

Erfolgsfaktor: Qualität des Inputs (Prompting)

Ein weniger sichtbarer, aber entscheidender Erfolgsfaktor ist die Qualität des Inputs – das sogenannte Prompting. KI funktioniert am besten mit präzisen, strukturierten Anweisungen:

Element der Anweisung	Beispiel
Klares Ziel	Erstelle eine FMEA für den Schweißprozess
Quellunterlagen	Zeichnungen, Fotos, PFD, 4M/6M
Erwartetes Format	FMEA-Tabelle, Control Plan, WI/CI
Regeln für AP	Bewertung von Bedeutung (S), Auftreten (O), Entdeckung (D)

Für Unternehmen lohnt es sich, eine Bibliothek eigener Vorlagen und Prompts aufzubauen, die die Methodik der Qualitätstools, die Terminologie und die Kundenanforderungen widerspiegeln. So wird KI zu einem zuverlässigen, wiederholbaren Werkzeug mit stabilen Ergebnissen.

Custom GPT und interne Datenbanken

Die Bedeutung von sogenannten Custom GPTs (unternehmensspezifisch angepasste generative Modelle) und internen Datenbanken wächst. Ein trainiertes Modell, das die unternehmenseigenen Vorlagen, das Vokabular, besondere Merkmale und Standardprozesse „kennt“:

• Verkürzt die Arbeit von Stunden auf Minuten
• Schützt das Know-how
• Sorgt für konsistente Ergebnisse

In der Automotive-Umgebung, wo es um sensible Daten geht, lohnt es sich, Enterprise-Lösungen mit hohem Sicherheitsniveau und der Möglichkeit des On-Premises-Betriebs (lokal im Werk) oder auf Edge-Ebene (direkt an der Maschine) zu nutzen.

Versionsverwaltung und Bedeutung bei Audits

KI sollte dabei helfen zu verfolgen:

• Wer hat warum ein Dokument geändert?
• Auf welcher FMEA-Revision basiert der Control Plan?
• Welche Anweisungen sind aktuell?

Diese Auditierbarkeit ist bei internen und externen Audits sehr wichtig. (Interne Audits nach ISO 9001)

Wie KI bei Audits hilft:

Auditphase	Unterstützung durch KI
Vor dem Audit	Gap-Assessment: Vergleicht Dokumentation mit IATF 16949 / VDA 6.3, erstellt Liste fehlender Nachweise (Schulungen, Kalibrierung, SPC, MSA)
Während des Audits	Beschleunigt das Auffinden spezifischer Datensätze oder Verknüpfungen
Nach dem Audit	Hilft bei der Strukturierung von CAPA – von der Ursache über Maßnahmen bis zur Wirksamkeitsprüfung

Wenn LPAs (Layered Process Audits) mit den Prioritäten aus der FMEA oder 8D verknüpft sind, kann die KI die Fragen auf die tatsächlich risikoreichsten Punkte fokussieren.

Sicherer und verantwortungsvoller Einsatz von KI

KI ist kein Ersatz für den Menschen, sondern ein Verstärker seiner Expertise. Sie funktioniert am besten, wenn sie:

• Auf realen Unterlagen des konkreten Werks basiert
• Innerhalb definierter Methodiken arbeitet
• Deren Ergebnisse immer von einer verantwortlichen Person freigegeben werden

Ausgewogener Ansatz:
Manche Organisationen meiden KI-Tools aus Angst vor Datenverlust vollständig – und verzichten damit auf einen Wettbewerbsvorteil. Andere implementieren KI ohne gründliche Prüfung der Konformität mit internen Anforderungen, ohne klare Regeln für den Datenzugriff und ohne Audit-Trail.

Ein sicherer Betrieb muss auf folgenden Prinzipien basieren: Transparenz, Rückverfolgbarkeit und Zugriffssteuerung. Jedes Ergebnis sollte auditierbar sein und auf eine konkrete Datenquelle verweisen.

Einbindung der KI in das Qualitätsmanagementsystem

So wie ein Messsystem kalibriert wird, ist es wichtig, die Art der KI-Nutzung regelmäßig zu überprüfen. KI sollte im Einklang mit den Anforderungen von IATF 16949, ISO 9001, ISO/IEC 27001 und TISAX in das QMS integriert werden. Dazu gehört auch die Schulung der Mitarbeiter, damit diese verstehen, wie KI funktioniert, wo ihre Grenzen liegen und wer die Verantwortung trägt. (IATF 16949 Schulung)

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Kann die KI das FMEA-Team ersetzen?
Nein. Die KI ist ein Helfer, der die Arbeit beschleunigt und die Konsistenz wahrt, aber fachliche Entscheidungen und die Freigabe der Ergebnisse bleiben beim Menschen. Die KI kennt die Spezifika Ihres Prozesses nicht so gut wie Ihr Team.

Ist es sicher, KI für sensible Automotive-Daten zu nutzen?
Ja, sofern Sie Enterprise-Lösungen mit On-Premises-Betrieb oder einer gesicherten Cloud-Umgebung nutzen. Vermeiden Sie öffentliche KI-Tools für vertrauliche Informationen.

Wie beginnt man mit KI in der Qualitätssicherung?
Starten Sie mit einem konkreten Anwendungsfall (Use Case) – zum Beispiel der Generierung von Prüfanweisungen aus einem bestehenden Control Plan. Erstellen Sie eine Prompt-Bibliothek und erweitern Sie diese schrittweise.

Erkennen Auditoren Dokumente an, die mit KI erstellt wurden?
Ja, sofern die Ergebnisse von einer verantwortlichen Person geprüft wurden, auditierbar sind und den Normanforderungen entsprechen. Wichtig sind die Rückverfolgbarkeit und die Versionsverwaltung.

Welche Qualitätstools eignen sich am besten für KI?
FMEA, Produktionslenkungsplan (Control Plan), 8D-Reports, Arbeitsanweisungen, SPC-Analysen und KPI-Dashboards. Also Dokumente mit wiederkehrender Struktur und hohem Bedarf an Konsistenz.

Wie viel Zeit spart die KI real ein?
Bei Routineaufgaben (Generierung von Anweisungen, Aktualisierung von Dokumenten) kann sie die Arbeitszeit von Stunden auf Minuten verkürzen. Bei komplexen Analysen (FMEA) beschleunigt sie die Vorbereitung der Unterlagen, die fachliche Diskussion bleibt jedoch bestehen.

Fazit

Künstliche Intelligenz wird zu einem integralen Bestandteil der Arbeit in der Automobilindustrie. Sie ist keine Bedrohung für Experten, sondern ein Werkzeug, das es ihnen ermöglicht, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren – Analyse, Entscheidungsfindung und Verbesserung.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einem ausgewogenen Ansatz: Das Potenzial der KI für Effizienz und Konsistenz zu nutzen, aber die menschliche Kontrolle und Verantwortung für die Ergebnisse beizubehalten.

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Quellen:

• Holota, O., Tarant, I. (2025). Praktische Nutzung künstlicher Intelligenz in der Automobilindustrie. Perspektivy satisfakce, 4/2025
• IATF 16949:2016 – Qualitätsmanagementsystem in der Automobilindustrie
• VDA 6.3 – Prozessaudit

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