Editorial

Deutsche Produkte, deutsche Ingenieurskunst, beides besitzt nach wie vor weltweit einen hervorragenden Ruf – seien es Autos, Maschinen oder Softwareprodukte. Eine Umfrage des Meinungsforschungsunternehmens YouGov hat dies erst jüngst wieder bestätigt. Und dennoch: Im Zuge von Industrieskandalen wird das Qualitätsversprechen aus Deutschland immer wieder hinterfragt, dies auch zu Recht. Ob aus finanziellen oder Wettbewerbsgründen, rasche Innovationszyklen im globalen Wettbewerb und die zunehmende digitale Transformation zwingen Unternehmen und Manager zu ebenso raschen Entscheidungen, zu schneller Fehlersuche im Produktionszyklus, und dies bei möglichst gleichbleibend hoher Qualität und immer umfassenderen Kundenansprüchen. Wie kann das Qualitätsversprechen also weiter eingehalten werden, ohne dass es in allen betroffenen Unternehmensbereichen, vom Kundenservice bis hin zur Produktentwicklung, zu Brüchen kommt? Indem Daten zunehmend Grundlage des Qualitätsmanagements werden, wirken sie in zweierlei Hinsicht. Erstens eröffnen digitalisierte Qualitätsprozesse selbst völlig neue Pfade innerhalb eines Unternehmens. Dies betrifft beispielsweise die agile Entwicklung von Produkten. Hierbei stellt sich zum Beispiel die Frage: Welche Rechte und Pflichten habe ich als agiler Entwickler gegenüber dem Kunden? Das „Bananenprinzip“ ist in der Branche bekannt: programmiert wird bis zu einem bestimmten Punkt, doch die Software reift letztlich beim Kunden. Wie tragfähig ist ein solcher Gedanke angesichts von eigenen Ansprüchen und dem Qualitätsanspruch des Kunden? Deckt das Vertragsrecht diese Frage heute überhaupt schon ab? Digitale Dienstleistungen wie Crowd Working erfordert ebenfalls ein gleichbleibend hohes Qualitätsniveau. Wie kann dies gehalten werden angesichts von zum Teil Tausenden Coworkern, die gemeinsam eine Software testen? Zweitens kann digitalisiertes Qualitätsmanagement selbst die Qualität unter völlig neuen Aspekten steigern – indem Künstliche Intelligenz in der Produktion Fehlerquellen und vor allem daraus resultierende Kosten identifiziert. Die Qualität wird durch maschinelles Lernen also voraussagt, oder, wie im Falle der „Predictive Quality“, Defizite schon vor Produktionsstart ausgeschlossen. Sicherheit entsteht, indem die digitalisierte Medizin durch Einführung von Standardschnittstellen dafür sorgt, dass die Qualität im OP gesteigert wird; Verschwendungspotenziale in Unternehmensprozesse können durch dein Einsatz digitaler Tools ganz klar definiert und damit ausgeschaltet werden. Wir wollen in dieser Ausgabe ganz unterschiedliche Aspekte des Qualitätsmanagements in der Digitalisierung beleuchten und vor allem der hohen Wechselwirkung zwischen Qualität und Digitalisierung Rechnung tragen. Ihr wird eine entscheidende Rolle als Wettbewerbsvorteil in den kommenden Jahren zukommen. Nun wünschen wir Ihnen reiche Erkenntnisse beim Lesen.

Ihr August-Wilhelm Scheer