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  - Qualitätssicherung 4.0: automatisiert, datengestützt, prozessübergreifend
  Für Dr. Benedikt Sommerhoff, Abteilungsleiter Regional bei der DGQ, steht Industrie 4.0 für eine intelligente, hochgradig vernetzte und selbstorganisierte Produktion. "In einer stark vernetzten Umgebung kommunizieren und interagieren Menschen, Maschinen und Produkte miteinander", sagt Sommerhoff.
  Individualisierte Produkte in höchster Qualität zu Preisen einer Massenfertigung, Kostendruck und kundenindividuelle Produktion erforderten flexible Prozesse. Um diese Ansprüche bedienen zu können, müssen aus Sommerhoffs Sicht Entwicklungs-, Produktions- und somit auch Qualitätsprozesse angepasst werden. In erster Linie bedeute das eine Automatisierung sowohl planerischer als auch produzierender Prozesse.
  Kosten optimieren, Qualität erhöhen
  Die in der Industrie 4.0 integrierte Qualitätssicherung stütze sich auf Big Data und sei Teil des Regelkreises, der die automatisierten Prozesse steuert, so Sommerhoff weiter. Sie beruhe auf neuer Messtechnik und Sensorik, die immer kleiner werde, immer mehr Merkmale kostengünstig erfassen könne und von vornherein integraler Bestandteil des cyber-physischen Systems sei.
  Weil darin aber jeder Prozessschritt sitzen müsse, spielten Simulationen eine wichtige Rolle: "Die Herstellbarkeit selbst und auch die Qualitätsfähigkeit des Designs und der Fertigungsprozesse lassen sich vorab simulieren, um teure Versuche mit echtem Material und teurer Betriebsmittelkapazität zu vermeiden." Unternehmen könnten so Kosten optimieren und die Qualität ihrer Produkte erhöhen.
  In der Industrie 4.0 ist es Sommerhoff zufolge wichtig, aus Big Data Smart Data zu machen – also aus einem riesigen Datenstrom genau die Informationen herauszuziehen, die für eine effiziente Fertigung und die Sicherung der Produktqualität relevant sind. Allerdings sei heute vielerorts noch gar nicht klar, welche der vielen Daten einmal qualitätsrelevant sein werden.
  Big Data berge deshalb auch diverse Herausforderungen: den Aufbau der nötigen IT-Infrastruktur, Datensicherheit, Schutz vor unautorisierten externen Eingriffen. Zudem fehlten oft bestimmte Kompetenzen bei den Mitarbeitern. "Wir werden Spezialisten brauchen, die die Algorithmen entwickeln, mit denen sich Big Data in Smart Data transformieren lassen", erläutert Sommerhoff.
  In der Industrie 4.0 müsse zwischen Qualitätsmanagement und Qualitätssicherung unterschieden werden: QM als Organisationsentwicklung, QS als Hightech-Aufgabe.
  "Qualitätsmanager werden als Organisationsentwickler, interne Berater, Wissensträger und Impulsgeber fungieren. Für sie gewinnen Führungsqualitäten und Know-how im Prozess- und Change Management stark an Bedeutung. Qualitätssicherer sind interne Ingenieurdienstleister oder leisten Entwicklungs- und Fertigungsaufgaben im Rahmen integrierter QS-Ansätze", differenziert Sommerhoff.
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