<ul><li>Wie Unternehmen ihren Datenschatz erfolgreich heben</li><li>Was der Sägezahn der Zeit mit Zertifizierungen macht</li><li>CONTROL: Welche Highlights auf der Fachmesse glänzen</li></ul>

Control: Neustart mit gemischten Gefühlen

Nach vielen Corona-bedingten Ausfällen wagen viele Veranstalter nun den Neustart ihrer Präsenzmessen – mit einigen Unsicherheiten.

Nach zwei Jahren pandemiebedingter Auszeit findet die Fachmesse Control nun wieder statt. Das sorgt bei vielen Firmen für Aufatmen und emsige Vorfreude. Andere aber stehen dem Ereignis noch abwartend gegenüber. Ein bekannter Softwareunternehmer erklärte jüngst, dass seine Mitarbeiter zumindest diesmal noch kein Interesse an einer Teilnahme hätten. Begründung: Gesundheitlich zu riskant und wirtschaftlich nicht notwendig. Letzteres bezieht sich auf firmeneigene Online-Veranstaltungen, die sich als echte Alternative zur physischen Messe bewährt hätten.

Das sehen andere Anbieter im QS-/ QM-Markt konträr. Sie bauen nach wie vor auf den persönlichen Kontakt zu ihren Kunden und halten diesen für unersetzbar (Seite 50).

Ein weiteres, allpräsentes Thema ist die Cybersicherheit, oder anders formuliert: Die Abwehr von Cyberattacken. Schon vor dem Ukraine-Krieg haben diese tendenziell zugenommen und beschäftigen jedes Unternehmen. Kein Wunder also, dass dieses ursprünglich reine IT-Thema nun voll in die Qualitätswelt eingedrungen ist. Wer seine Daten nicht vor ungewolltem Zugriff schützen kann, verliert womöglich wertvolle Informationen oder wird erpressbar. Risikomanagement ist auch hier gefragt, Resilienz wird zum Muss.

Blättern Sie in unserem Control-Special und holen Sie sich eine <a href="https://www.qz-online.de/a/news/kostenfreier-eintritt-zur-control-2022-1446758" target="_blank">kostenlose Messekarte</a>. Einen erfolgreichen Messebesuch und eine anregende Lektüre wünscht Ihnen

Thomas Funck [<a href="mailto:thomas.funck@hanser.de">thomas.funck@hanser.de</a>]

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Editorial Funck

Verbände, Institutionen, Messen

Dienstleistungen

Messeveranstalter

Funck, Thomas

Die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) im Audit

KI auditiert – und muss selbst auditiert werden

Dem Feld der künstlichen Intelligenz (KI) wird eine große Bedeutung zugestanden. Immer mehr KI-Anwendungen finden sich bereits in der Praxis: Staubsaugerroboter, Spamfilter, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung sind nur einige der Beispiele. Gleichzeitig werden KI-Anwendungen oft als Black Box angesehen: Welche Algorithmen stecken dahinter? Welche Datenbasis wurde verwendet? Das führt im QM zur Frage: Welche Rolle kann und muss KI im Audit spielen?

Wer heute über KI spricht, bezieht sich in der Regel auf die Fähigkeit von Maschinen, ein bestimmtes Aufgabenspektrum nicht-regelbasiert autonom auszuführen und anpassungsfähig auf neue Situationen reagieren zu können.

Künstliche Intelligenz kann auditieren und muss selbst auditiert werden. Einerseits lässt sich KI einsetzen, um Konformität, Abweichungen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren („outside-in“). Andererseits besteht auch die Notwendigkeit, Prozesse zu auditieren, die mit KI-Beteiligung laufen. Das bedeutet dann, die KI selbst zu auditieren („inside-out“).

Es ist sinnvoll sich künstliche Intelligenz aus drei Perspektiven anzusehen, wenn es um die Frage geht, wie mit Hilfe von künstlicher Intelligenz auditiert werden kann:

<ol><li>Fähigkeiten künstlicher Intelligenz: nämlich Wahrnehmen, Verstehen, Handeln und Kommunizieren.</li><li>Gängige KI-Methoden: Das wären Problemlösen, Suchen, Optimieren, Planen, Entscheiden, Wissen repräsentieren, Schlussfolgern und maschinell lernen.</li><li>Einsatzgrad von künstlicher Intelligenz: Als Assistenzsystem oder als autonomes System</li></ol>

Mit diesem Wissen über KI kann dann die Brücke zu maschinell interpretierbaren sowie überprüfbaren Normen und Standards gebaut werden. Dabei geht es nicht darum, den menschlichen Auditor abzuschaffen, sondern die Tätigkeit von Routineaufgaben Stück für Stück zu befreien und gleichzeitig inhaltlich weiter anzureichern. Die Qualität und der Nutzen des Audits werden damit immer wieder gesteigert.

Künstliche Intelligenz als Hilfsmittel im Audit

<ul><li>Bei internationalen Audits können beispielsweise Dokumente, die in anderen Sprachen vorliegen, maschinell in Echtzeit übersetzt werden. Der Auditor muss sich hier nicht mehr allein auf eine mündliche Erläuterung der Kollegen vor Ort verlassen. Interviews lassen sich mittels Real-time-Übersetzung in fremden Sprachen durchführen. Auf diesem Gebiet gibt es verschiedene Anbieter.</li><li>Das Interviewgespräch kann darüber hinaus mittels Spracherkennung und Transkription automatisch in Textform dokumentiert werden. Dies ist beispielsweise in Microsoft Teams bereits möglich. Was ist eine der unbeliebtesten Aufgaben des Auditors? Es ist das zeitaufwändige Schreiben des Auditberichts. Mittels Spracherkennung kann ein Auditbericht einfach und schnell erzeugt werden. Ärzte nutzen diese Technik bereits, um Patientenberichte zu erstellen.</li></ul>

<ul><li>Die Möglichkeit hunderte von Auditberichten und die damit verbundenen Erkenntnisse der letzten Jahre mit Hilfe von künstlicher Intelligenz auszuwerten und Auditmaßnahmen, mittels KI, basierend auf früheren Auditerkenntnissen, vorzuschlagen. Das Rad muss damit nicht immer wieder neu erfunden werden.</li></ul>

Künstliche Intelligenz als unterstützender Auditor

<ul><li>Mit maschineller Dokumentenprüfung können Schwachstellen im Dokumentenmanagementsystem mittels KI schneller identifiziert werden. Die Aktualität von Dokumenten, aber auch die Vollständigkeit beziehungsweise Korrektheit von Aufzeichnungen kann maschinell mit Crawlern überprüft werden.</li><li>Mustererkennung lässt sich einsetzen, um auf Basis historischer Audiodaten Stärken und Schwächen in der Organisation zu identifizieren und deren zeitlichen Verlauf zu analysieren. Darüber hinaus können Abweichungen bei Transaktionen in Echtzeit überwacht und festgestellt werden.</li><li>Prozesse spielen im Audit eine große Rolle. Process Mining bietet sich hier an, um Geschäftsprozesse im Hinblick beispielsweise auf Compliance Anforderungen zu analysieren. Auffälligkeiten können damit schnell erkannt werden, eine 100%-Prüfung aller Transaktionen in kurzer Zeit ist möglich.</li></ul>

Beispiel für autonome KI-Systeme im Audit

KI lässt sich nutzen, um mittels Bild und Videoaufnahmen nicht nur die Ergonomie von Arbeitsplätzen maschinell zu bewerten und zu dokumentieren, sondern auch um die Arbeitssicherheit beispielsweise auf Baustellen in Echtzeit automatisch zu überprüfen. CerebrumEdge ist beispielsweise ein Anbieter entsprechender Softwarelösungen. Chatbots, Voicebots und Videobots lassen sich für kurze Befragungen vieler Personen verwenden. Die sogenannte „Sentiment Analysis“ ermöglicht zusätzlich unter anderem auf Basis der Stimme, die Emotionen des Interviewpartners einzuschätzen. CoRover bietet beispielsweise entsprechende Produkte an.

Im Prinzip können KI-Systeme analog zu heutigen IT-Systemen auf Grundlage von Normen auditiert und zertifiziert werden. Ausgangspunkt sind also vorhandene und neue Normen, zur Beschreibung von Anforderungen. Diese dienen als Basis für die Zertifizierung sowie Konformitätsbewertung von KI-Systemen. Ein Baustein ist beispielsweise die Erarbeitung der ISO/IEC 23894 Information technology — Artificial intelligence — Risk management.

Der Technical Report ISO/IEC TR 24028:2020 – Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen ist darüber hinaus ein Dokument, welches Faktoren analysiert, die sich auf die Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen auswirken können. Das Dokument gibt einen kurzen Überblick über die bestehenden Ansätze zur Behebung von Schwachstellen in KI-Systemen, die die Vertrauenswürdigkeit betreffen und betrachtet Ansätze zur Verbesserung der Vertrauenswürdigkeit. Ein zertifizierbarer Managementsystemstandard für künstliche Intelligenz ist entsprechend zu entwickeln. Vorgegebene beziehungsweise noch vorzugebende Qualitätskriterien und Prüfverfahren wären zu verwenden. Entwicklungs- und Qualitätssicherungsprozesse müssten abgedeckt werden. Dazu gehört auch, die verwendeten Datensätze für maschinelles Lernen zu dokumentieren und zu betrachten. Durch die Verhinderung einseitiger Datensätze kann beispielsweise davor geschützt werden, dass KI menschliche Stereotype und Vorurteile erlernen.

Eine risikoorientierte Zertifizierung von KI-Komponenten und Systemen ist darüber hinaus sinnvoll. Welche Risiken birgt KI beispielsweise im autonomen Fahrzeug im Gegensatz zu KI in einem Spielzeug? Schätzungen zufolge, könnten 5 bis 15 Prozent der KI-Anwendungen in die Kategorie „?hohes Risiko“ fallen. Betroffen sind insbesondere die Bereiche Medizintechnik, Mobilität, Energieversorgung und Teile des öffentlichen Sektors. Ein hohes Risiko besteht beispielsweise, wenn Künstliche Intelligenz in Sicherheitskomponenten eines Produktes Verwendung findet. In der EU wird auch überlegt bestimmte KI-Anwendungen komplett zu verbieten.

DIN und DKE entwickelten in einem gemeinsamen Projekt mit dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) eine Roadmap zu Normen und Standards im Bereich Künstliche Intelligenz. Sieben Schwerpunktthemen wurden definiert:

Bei den „Grundlagen“ werden unter anderem die Fragen betrachtet: Was ist KI? Wie können KI-Systeme ethisch, rechtlich und technisch beurteilt werden? Beim Schwerpunkt „Ethik/Responsible KI“ geht es darum, dass Mindestanforderungen für KI-Systeme beschrieben werden, die Vertrauen und Akzeptanz schaffen und Diskriminierung, Ungerechtigkeit oder ähnliches vermeiden. Bei „Qualität, Konformitätsbewertung und Zertifizierung“ geht es um qualitativ hochwertige, verlässliche, robuste, leistungsfähige KI; um Qualitätskriterien und Prüfverfahren, um Anforderungen aus Normen und Standards sowie Konformitätsbewertung und Zertifizierung. Normen und Standards spielen auch eine Rolle bei der „IT-Sicherheit von KI-Systemen“. Manipulationen müssen vermieden werden und Sicherheit gewährleistet werden. Im Rahmen des Schwerpunktes „Industrielle Automation“ geht es unter anderem um Schnittstellen für Interoperabilität und Datenqualität im Lernprozess von KI-Systemen. Innerhalb von „Mobilität und Logistik“ beschäftigt man sich mit der Frage, wie KI auf der Straße sicher realisiert werden kann. Stichworte hier sind Prüfverfahren, Validierbarkeit, standardisierte Datenmodelle. „KI in der Medizin“ betrachtet beispielsweise Verfügbarkeit, Qualität und Schutz von Gesundheitsdaten, rechtliche und ethische Fragen und das Zulassungsverfahren. Eine zweite Roadmap soll bis Ende 2022 erstellt werden. Normungsarbeiten erfolgen im Bereich der KI auf nationaler Ebene im DIN-Normenausschuss „Informationstechnik und Anwendungen“ und auf europäischer Ebene in der CEN/CENELEC Focus Group on Artificial Intelligence, auf internationaler Ebene im Gremium ISO/IEC JTC 1/SC 42 „Artificial Intelligence“.

Bei der Prüfung von KI-Systemen können zwei Ebenen betrachtet werden: Zum einen die Bestätigung zugesicherter Eigenschaften eines KI-Systems durch technische Prüfung , zum Beispiel die Präzision von Ergebnissen. Zum anderen die Prüfung, ob ein System für einen bestimmten Einsatzzweck geeignet ist und definierte ethische, rechtliche oder gesellschaftliche Anforderungen erfüllt. Für ethische Betrachtungen käme ein Gütesiegel in Betracht.

Konformitätsbewertungen durch Hersteller, Käufer oder eine akkreditierte Drittstelle wären denkbar. Im Rahmen dieser könnten Produkte, Systeme und Prozesse beispielsweise geprüft, kalibriert, validiert und zertifiziert werden. Qualitätsnachweise könnten auf normative, rechtliche und technische Qualitätskritierien im Zusammenhang mit Recht, Gesellschaft, Ethik, Autonomie und  Kontrolle, Fairness und Nichtdiskriminierung, Transparenz und Interpretierbarkeit, Datenschutz, Verlässlichkeit und Sicherheit  beruhen.

<ol><li>Damit verschiedene KI-Systeme automatisch zusammenarbeiten können, ist ein Datenreferenzmodell notwendig, um Daten sicher, zuverlässig, flexibel und kompatibel auszutauschen. Standards für Datenreferenzmodelle aus verschiedenen Bereichen bereiten die Grundlage für einen Datenaustausch und gewährleisten so die Interoperabilität der Systeme weltweit.</li><li>Für eine einheitliche Herangehensweise an die IT-Sicherheit für KI-Anwendungen, ist ein übergreifender „Dachstandard“ sinnvoll, der bestehende Standards und Prüfverfahren für IT-Systeme zusammenfasst und um KI-Aspekte erweitert.</li><li>Um sicherzustellen, dass KI-Systeme in ethisch unkritischen Anwendungsfeldern weitgehend uneingeschränkt entwickelt werden können, sollte durch Normen und Standards eine erste Kritikalitätsprüfung konzipiert werden – so kann eine schnelle und rechtssichere Klärung erfolgen, ob ein KI-System solche Konflikte überhaupt erzeugen kann.</li><li>Mit einem nationalen Umsetzungsprogram „Trusted AI“ hat Deutschland die Möglichkeit, ein erstes,international anerkanntes Zertifizierungsprogramm zu entwickeln.</li><li>Entwickelte Standards sollten entlang von Anwendungsfällen getestet und weiterentwickelt werden. So können marktfähige KI-Standards entstehen.</li></ol>

Deutsche Normungsroadmap Künstliche Intelligenz, DIN DKE, November 2020

Vertrauenswürdiger Einsatz von Künstlicher Intelligenz, Fraunhofer  IAIS, 2019

Einsatz Künstlicher Intelligenz im Auditumfeld, QZ, September 2021

1 DGQ KI Roadmap - Hauptartikel

Dr. Wilhelm Griga ist Senior Quality Manager bei der Siemens AG, Digital Industries mit dem Fokus Organisationsentwicklung digitale Transformation, agiles Managementsystem, nachhaltiges Non-Conformance Management und modernes Audit Management. Er verfügt über funktionsübergreifende, internationale Personalführungserfahrung und ist Hochschuldozent für Business Excellence.

Die richtigen Fragen erleichtern oft das Audit. Nachfolgend sind einige Fragenbeispiele für ein internes Audit in der Softwareentwicklung im Hinblick auf kritische KI-Anwendungen aufgeführt:

<ul><li>Respektiert die KI-Anwendung relevante Gesetze?</li><li>Entscheidet die KI fair?</li><li>Lassen sich Funktionsweise und Entscheidungen der KI nachvollziehen?</li><li>Ist die KI in ihrer Funktion zuverlässig und irobust?</li><li>Wie sicher ist die KI gegenüber Angriffen, Unfällen und Fehlern?</li><li>Werden Privatsphäre und vertrauliche Informationen durch die KI geschützt?</li></ul>

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Entlassungsmanagement: Das Überleitungs-Dilemma

Kürzlich hat Holger Dudel bei einer Entlassung persönlich erfahren, welche Schwachstellen das gelebte Qualitätsmanagement im Umfeld der klinischen Pflege aufweisen kann – ein Erfahrungsbericht.

Als Fachreferent Pflege bei der DGQ hat sich Holger Dudel auch intensiv mit dem Entlassungsmanagement beschäftigt. Gemeinsam mit Experten des DGQ-Pflege-Online-Treffpunkts hat er einen Überleitungsbogen entworfen, der sich gerade in der Testphase befindet. Kürzlich hat er bei einer Entlassung persönlich erfahren, welche Schwachstellen das gelebte Qualitätsmanagement im Umfeld der klinischen Pflege aufweisen kann – ein Erfahrungsbericht.

Das Entlassungsmanagement ist ein Teil des QM im Krankenhaus. Es ist im Ganzen eine hoch komplexe Aufgabe. Alle beteiligten Professionen stehen über die Grenzen der jeweiligen Einrichtung hinweg in direkter Verbindung, um den Versorgungsprozess und damit die Gesundheit von schutzbefohlenen Menschen sicherzustellen.

Mit „Entlassen“ ist das Verlassen einer Patientin oder eines Patienten von einer versorgenden Einheit in eine andere Lebenssituation gemeint. Das kann zum Beispiel ein anderer Bereich im Krankenhaus sein, eine Überleitung in die Rehabilitation oder das Entlassen nach Hause. In jedem Fall muss im Zuge des Entlassungsvorgangs geprüft werden, ob sich pflegerischer Bedarf ergibt. Dazu gibt es gesetzliche Vorgaben, Verträge zwischen Kassen und Krankenhäusern und auch einen Pflegestandard. Alles in allem ein hoch strukturierter und reglementierter Prozess.

Die beinahe 90-jährige Frau Haller (Name geändert, Anm. d. Red.) aus der nahen Bekanntschaft hatte sich zwecks Klärung unklarer medizinischer Befunde zur weiteren Untersuchung in ein Krankenhaus begeben. Dort wurde ein großer Darmtumor festgestellt und operiert. Es handelte sich um eine umfangreiche Bauch-Operation, die für die alte Dame einen sehr schweren medizinischen Eingriff bedeutete. Anschließend kam es kurzzeitig zu Komplikationen, die man mit Antibiotika in den Griff bekam. Von der Einweisung bis zu diesem Zeitpunkt waren ungefähr zwei Wochen vergangen.

Gewöhnlich – und das schlug man auch Frau Haller vor – schließt sich an einen solchen Eingriff eine Anschlussbehandlung in einer Reha-Einrichtung an. Außerdem ist in einem so fortgeschrittenen Alter und nach einer großen Bauchoperation mit Komplikationen in jedem Fall zu klären, ob es nach der Entlassung pflegerischen Versorgungsbedarf gibt. Dazu sind laut Standard auch die Angehörigen einzubeziehen.

Als Angehöriger und im Pflegefall direkt Betroffener habe ich von mir aus das Gespräch mit dem Krankenhaus gesucht. Meine Ansprechpartner war aber – abweichend vom Standard – der Sozialdienst der Klinik. Das ist häufig so, weil dort viele Informationen zusammenlaufen und der Sozialdienst meist die Organisation der Weiterversorgung von Patientinnen und Patienten übernimmt. Man versprach mir, mich über die weiteren Schritte bei der Reha und zur Organisation einer eventuell anschließenden häuslichen pflegerischen Versorgung auf dem Laufenden zu halten.

Am Donnerstag der dritten Woche, in der sich Frau Haller auf dem Weg der Besserung noch im Krankenhaus befand, sprach ich mit ihr über die gesundheitlichen Fortschritte. Sie sagte, dass sie zwar mittlerweile vom Bett aufstehen könne, aber noch nicht in der Lage sei, Treppen zu steigen oder ohne Hilfe in den schönen Garten des Krankenhauses zu gehen. Umso größer war die Überraschung, als mich Frau Haller am Nachmittag des kommenden Tages von daheim anrief und erzählte, dass man sie entlassen habe – sozusagen direkt ins Wochenende.

Die unvorhergesehene Entwicklung erklärte Frau Haller wie folgt: „Der Arzt hat mich bei der Visite gefragt, ob ich wirklich zu ganz vielen alten Leuten in eine geriatrische Reha-Einrichtung entlassen werden wolle, um dort für drei Wochen wieder in Schwung zu kommen. Da habe ich natürlich ‚nein‘ gesagt, es ist ja alles nicht so schlimm.“

Tatsächlich war Frau Haller aber nicht einmal in der Lage, sich selbst etwas zu Essen zu kochen, geschweige denn einkaufen zu gehen. Sie lebt alleine in einer kleinen Wohnung in einem Mietshaus. Schnell und unvorbereitet musste sich das private Netzwerk auf die neue Situation einstellen und das Lebensnotwendige organisieren, um die Versorgung zu sichern. Die Rekonvaleszenz ist nun nach mehreren Monaten noch nicht abgeschlossen. Immerhin kann Frau Haller jetzt wieder weitgehend allein ihren Haushalt führen, soweit ihre Kräfte es eben zulassen.

Mit der frühzeitigen Entlassung ohne Einbeziehung der Angehörigen hatte dieser Fall aber noch nicht sein Ende. Auf eine schriftliche Beschwerde bei der im Qualitätsmanagement des Krankenhauses verorteten Stelle geschah bis auf eine Empfangsbestätigung für eine Weile erst einmal nichts. Die Beschwerde bezog die oben genannten Vorgaben für das Entlassungsmanagement ein, wie sie sich aus Gesetzeslage, Rahmenvertrag und Pflegestandard ergeben. Es war eine Anfrage an das Krankenhaus formuliert, weshalb in dem geschilderten Fall bei Frau Haller von allen Vorgaben abgewichen wurde.

Nach ein paar Wochen meldete sich der Sozialdienst und entschuldigte sich mündlich nachträglich für die mangelnde Kommunikation. Außerdem versprach man eine schriftliche Stellungnahme zu der Angelegenheit. Die ließ abermals auf sich warten und kam dann nach weiteren Wochen erst auf erneute schriftliche Erinnerung, insgesamt fast drei Monate nach der Aufnahme von Frau Haller in das Krankenhaus. Verfasser war der Chefarzt der versorgenden Abteilung, der gleichzeitig das Qualitätsmanagement leitet. Der Wortlaut ist wie folgt: Der Sozialdienst (Zitat:) „hat uns mitgeteilt, dass Sie bezüglich Ihrer Beschwerde ein längeres telefonisches Gespräch mit Ihnen geführt hat. Eine weitere schriftliche Stellungnahme unsererseits wird nicht erfolgen.“

An diesem Fall kann man eine Reihe von Schwachstellen in mehreren Management-Bereichen der Klinik beobachten:

Öffentliche Krankenhäuser haben einen Versorgungsauftrag. Der ist gesetzlich geregelt. Darin ist eine „angemessene Anschlussversorgung“ festgeschrieben, die ausdrücklich die Pflege einbezieht. Bei der Beurteilung der Versorgungssituation von Frau Haller nach ihrer Entlassung hat zumindest keine hinreichende Informationssammlung stattgefunden, die für eine angemessene Versorgung im Anschluss an die Entlassung erforderlich gewesen wäre.

Die Pflege ist nicht in Erscheinung getreten, Angehörige wurden nicht informiert, eine bereits in Aussicht gestellte Anschlussbehandlung wurde sogar kurzerhand abgeblasen.

Kliniken erhalten für ihre Leistungen Vergütungen von den Krankenkassen. Die Entlassung ist Teil des Leistungskatalogs und in Rahmenverträgen zwischen Kassen auf der einen und Krankenhäusern sowie Reha-Kliniken auf der anderen Seite geregelt. In §3, Absatz 1 des Rahmenvertrages zwischen Krankenhäusern und Kassen heißt es dazu, Zitat: „Das Krankenhaus stellt ein standardisiertes Entlassmanagement in multidisziplinärer Zusammenarbeit sicher und etabliert schriftliche, für alle Beteiligten transparente Standards (z.B. für die Pflege: Expertenstandard Entlassungsmanagement in der Pflege).“

Ob die Klinik über eine Richtlinie zum pflegerischen Entlassungsmanagement verfügt, ist nicht bekannt. Da es sich in der vertraglichen Regelung um eine Soll-Vorschrift handelt, gibt es diesen Standard aber vermutlich nicht. Jedenfalls deutet in dem geschilderten Fall nichts auf eine ordentliche Prozessbeteiligung der Pflege hin.

Der Pflegestandard „Entlassungsmanagement“ sieht die Einbeziehung der Angehörigen und auch die Kontaktaufnahme durch die verantwortliche Pflegekraft mit entlassenen Patient:innen innerhalb von 48 bis 72 Stunden nach der Entlassung vor. Die Pflege ist in diesem Sinne aber überhaupt nicht in Erscheinung getreten. Tatsächlich ist in der klinischen Pflegepraxis dieser Standard relativ unbekannt, obwohl er – wie oben geschildert – sogar in dem Rahmenvertrag der Krankenhäuser mit den Kassen erwähnt wird.

Der Sozialdienst ist, sofern das Entlassungsmanagement noch maßgeblich in der Einrichtung betrieben wird und nicht outgesourcet ist, die zentrale Überleitungseinheit vieler Kliniken in Deutschland. Problematisch wird es, wenn „Fälle“ wie der von Frau Haller einfach dort von krankenhausinternen Stellen quasi abgegeben werden und alles Weitere diesen fachfremden Personen überlassen wird. Denn eigentlich sieht zeitgemäßes Entlassungsmanagement eine multiprofessionelle Fallbearbeitung vor, bei der jedes Fachgebiet abgestimmt den jeweiligen Versorgungsbedarf bearbeitet. Die Vereinbarung dazu steht auf dem Papier, in der Praxis handelt man anders.

Das Qualitätsmanagement ist in Kliniken äußerst medizinisch orientiert. Das mag nicht überraschen, schließlich geht es ja vermeintlich nur um die Behandlung von Krankheiten. Diese Perspektive spiegelt sich auch in den Qualitätsdaten wider, die seitens der Krankenhäuser als Beleg für die Erfüllung ihres Versorgungsvertrages regelmäßig an die Datenauswertungsstelle der Kassen gemeldet werden. Darin gibt es unter vielen medizinischen Fragestellungen lediglich einen einzigen pflegerischen Qualitätsindikator, nämlich den der Dekubitusprophylaxe. Tatsächlich wäre aber ein Genesungsprozess nicht ohne die fachliche Expertise anderer Disziplinen möglich. Je nach Erkrankung und den vorhandenen oder verbliebenen Kompetenzen der Patient:innen ist die Zahl der beteiligten Professionen unterschiedlich groß. Von zentraler Bedeutung ist dabei allemal die Pflege. Sie spielt aber im klinischen QM keine Rolle.

Es soll dazu beitragen, aus der Organisation heraus Verbesserungen zu erreichen und zur Risikoverringerung beitragen. Die schriftliche vorliegende Stellungnahme zu offensichtlichen Fehlern deutet darauf hin, dass damit hier aber nicht transparent und im Zusammenwirken mit allen Prozessgliedern, namentlich der Patientin, den Angehörigen sowie der Pflege, gearbeitet werden. Es ist daher davon auszugehen, dass sie sich in dem beschriebenen Krankenhaus wiederholen.

Ein Beschwerdeverfahren mit dem Hinweis zu beenden, dass nichts weiter erfolgt, ohne auf die Beschwerdegründe einzugehen, ist nicht zufriedenstellend. Da die bearbeitende Stelle in dem Krankenhaus wie in vielen anderen Kliniken von einem Mediziner geleitet wird, spielt hier wohl auch das Professionsdilemma eine Rolle. Starke Fachgebiete sehen gegebenenfalls ihre Hoheit gefährdet, wenn Abweichungen aufgedeckt werden.

Sicherlich lässt sich nicht eindeutig sagen, wie repräsentativ das beschriebene Beispiel von Frau Haller ist. Es handelt sich aber vermutlich nicht um einen Einzelfall. Immerhin illustriert er gut eine Reihe von Schwachstellen, unter denen das Klinikwesen und das QM bei einem komplexen Thema wie Entlassungsmanagement leiden können. Besonders bedenklich ist dabei, dass die Fehler nicht von denen verursacht wurden, die sich fachlich engagieren, sondern ausgerechnet seitens des QM!

Es reicht eben nicht, wenn Regeln, Vorgaben und Standards in QM-Handbüchern, Vertragsordnern und Standard-Broschüren abgedruckt sind. Sie müssen auch gelebt werden.

2 Pflege Dudel

Holger Dudel ist Fachreferent Pflege der DGQ. Er ist gelernter Krankenpfleger und studierter Pflegepädagoge und Pflegewissenschaftler. Er hat zuvor Leitungsfunktionen bei privaten, kommunalen und freigemeinnützigen Trägern der Langzeitpflege auf Bundesebene innegehabt. Qualität im Sozialwesen bedeutet für ihn, dass neben objektiver Evidenz auch das „Subjektive“, Haltung und Beziehung ihren Platz haben. <a href="mailto:holger.dudel@dgq.de">holger.dudel@dgq.de</a>

„Digitale Technologie ist weder Selbstzweck noch Allheilmittel“

Im Interview gibt Dr. Endres einen Ausblick auf die Bedeutung des Qualitätsmanagements bei der strategischen Mitgestaltung im Unternehmen und welche Rolle die Digitalisierung dabei spielt.

Dr. Thomas Endres ist Gründer der corporate momentum GmbH, die Firmen als Umsetzer und Berater zu Digitalthemen unterstützt. Das Unternehmen kooperiert mit der DGQ im Bereich Digitalisierung. Im Interview mit der DGQ gibt Herr Dr. Endres einen Ausblick auf die Bedeutung des Qualitätsmanagements bei der strategischen Mitgestaltung im Unternehmen und welche Rolle die Digitalisierung hierbei spielt.

QZ: Herr Dr. Endres, wie schätzen Sie die Rolle der Digitalisierung in Unternehmen für das Qualitätsmanagement ein?

Dr. Thomas Endres: Die Bedeutung der Digitalisierung für Unternehmen wächst. Auch der Druck auf das Qualitätsmanagement, bei dieser Entwicklung nicht zurückzubleiben, steigt. Eine Befragung von 413 Personen, durchgeführt von corporate momentum und der DGQ, bestätigt dies: Die Digitalisierung des Qualitätsmanagements schreitet vergleichsweise langsam voran, weitere Aktivitäten sind allerdings in erheblichem Umfang in Planung. Die Projekte haben aber eher operativen Charakter und zielen auf die Verbesserung klassischer Tätigkeiten und bereits bekannter Prozesse ab. Eine Beteiligung des QM an strategischen Fragen der Digitalisierung scheint es nicht zu geben. Ein Ansatzpunkt für die Weiterentwicklung besteht darin, strategische Ziele für die Digitalisierung aus Sicht des QM zu formulieren, auf den eigenen Bereich anzuwenden und sich dann in die Strategiearbeit des Unternehmens einzubringen.

QZ: In welchen Themenbereichen sehen Sie die besten Chancen des Qualitätsmanagements, strategische Überlegungen in Unternehmen aktiv mitzugestalten? Worauf sollten sich QM-Führungskräfte vor allem konzentrieren?

Dr. Thomas Endres: Ein wichtiger Schritt für das Qualitätsmanagement ist es, sich mit dem Stand der Technik auseinanderzusetzen und Innovation im eigenen Verantwortungsbereich voranzutreiben. Dies gelingt zum Beispiel mit operativen Leuchtturm-Projekten, die einen klaren Wertbeitrag für Kundinnen und Kunden sowie Businessorganisationen mit sich bringen. Beispiele hierfür sind Dokumentenmanagement/Dokumentenlenkung, Datenanalyse/KI oder die Automatisierung von Arbeitsprozessen. Wenn es gelingt, frühzeitig auf technische und inhaltliche Skalierbarkeit zu achten, dann werden nach den ersten Nutzern schnell große Teile des Unternehmens von den neuen digitalen Lösungen profitieren.

Allerdings ist digitale Technologie weder Selbstzweck noch Allheilmittel. Im Qualitätsmanagement kann und muss sie dazu beitragen, die Produktqualität zu verbessern und Fehlermöglichkeiten zu reduzieren. Im Zentrum stehen hier gut ausgebildete Fachkräfte, die nicht nur digitale Technologien beherrschen, sondern in der Lage sind, Investitionsrechnungen durchzuführen und Prioritäten der Digitalisierung dort zu setzen, wo ein „Return on Industrie 4.0“ für das Unternehmen wahrscheinlich ist. Die Weiterentwicklung der Kompetenzen in QM-Organisationen bezieht sich dabei sowohl auf fachliche Themen und Methodenwissen als auch auf Kundenzentrierung und Prozessgeschwindigkeit.

Doch zusätzlich erfordert die Digitalisierung auch den Mut, zu lernen und zu experimentieren, denn viele Möglichkeiten erschließen sich erst mit dem Lernfortschritt. Führungskräfte im QM sind hier in der Verantwortung abzuschätzen, wie sie mit dem nötigen Skillshift im Unternehmen umgehen und welche Skills für die Neupositionierung des QM benötigt werden.

QZ: Was können Sie als erfahrener Digitalisierungsexperte mit QM-Erfahrung den QM-Leadern mitgeben? Wie lässt sich das QM erfolgreich in die digitale Zukunft führen?

Dr. Thomas Endres: Zunächst sollten Führungskräfte in QM und QS den Digitalen Wandel als Chance begreifen. Diese Veränderungen bieten strategische Chancen für das gesamte Unternehmen und auch für das Qualitätsmanagement Verbesserungsoptionen und Weiterentwicklungsmöglichkeiten der eigenen operativen Prozesse.

Eine QM-interne Digitalisierung fokussiert auf operative Themen und kann den Beitrag des QM in der Organisation deutlich stärken. Denn eine umfassende Digitalisierung von Organisationen ist nur mit einer Weiterentwicklung des Qualitätsmanagements möglich. Um den Startpunkt für eigene Überlegungen möglichst belastbar zu klären, müssen die individuelle Ausgangslage, erkennbare Chancen und Risiken aber auch Vorschläge für die erfolgversprechendsten Vorgehensweisen erarbeitet und besprochen werden. Eine solche Bestandsaufnahme kann und sollte im ersten Schritt aus Sicht des QM durchgeführt werden, um sowohl operative als auch strategische Themen zu klären.

Hilfreich kann hier der Austausch mit anderen QM-Führungskräften mit ähnlichen Herausforderungen sein. Einen solchen Austausch möchte ich gemeinsam mit der DGQ mit unserem Format „DGQ-Leadership Dialog: Digitalisierung und QM“ ins Leben rufen. Neben Impulsvorträgen zu den wichtigsten Themen bieten wir vor allem Best-Practice-Beispiele und einen direkten Austausch auf Augenhöhe und dem Benchmark mit anderen QM-Leadern.

Das Interview führte Christina Eibert, DGQ.

3 DGQ Interview

Weitere interessante Impulse zum Thema Digitalisierung in QM gibt  Dr. Endres in Folge 9 des DGQ-Podcasts „Masing’s Lunchbreak“

<a href="https://www.dgq.de/dgq-podcasts/" target="_blank">www.dgq.de/dgq-podcasts</a>

„Die Digitalisierung erfordert den Mut, zu lernen. Denn viele Möglichkeiten erschließen sich erst mit dem Lernfortschritt.“

Dr. Thomas Endres, corporate momentum GmbH

Digitale Transformation

Wirtschaft

Innovationen und neue Technologie

Warum Datenmanagement für Unternehmen zum Erfolgsfaktor wird

Unternehmen wie Tesla, Amazon und Google sind mit datenbasierten Geschäftsmodellen erfolgreich. Traditionelle Unternehmen lassen das Wissenspotenzial in Form gesammelter Daten häufig ungenutzt.

Mit datenbasierten Geschäftsmodellen sind Unternehmen wie Tesla, Amazon und Google höchst erfolgreich. Doch für die große Mehrheit der traditionellen Unternehmen, die mit wertschöpfungsorientierten Geschäftsmodellen arbeitet, bleibt das Wissenspotenzial in Form gesammelter Daten häufig ungenutzt. Ein wesentlicher Grund dafür ist ihre traditionelle Herangehensweise an die Erfassung und Verwertung von Daten.

Sebastian Beckschulte, Peter Schlegel, Robin Günther, Robert H. Schmitt

Die technologischen Entwicklungen unterstreichen die Notwendigkeit einer Transformation hin zu digitalen Geschäftsmodellen, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Daraus folgend wird der zunehmende Bedarf eines durchdachten Datenmanagements deutlich, welches den Grundstein eines derartigen Wandels legt. Warum aber fällt es Unternehmen so schwer, eine ausreichende Datenqualität und Dateneignung zu gewährleisten? Die Gründe hierfür sind äußerst vielschichtig. Ein wesentlicher Grund ist die mangelnde Wahrnehmung für die zunehmende Tragweite der Thematik. Hinzu kommt ein vielfach fehlendes Bewusstsein für vorhandene IT-Systeme als auch für notwendige Anforderungen an Lösungsansätze. Ein Mangel an Methodenkenntnis und verfügbaren Werkzeugen erschwert die Voraussetzungen zusätzlich.

In der Praxis hat das häufig zur Folge, dass keine ganzheitliche Betrachtung des Datengeschehens stattfindet, was die Entstehung weiterer individueller Lösungen begünstigt und Skaleneffekte bei der späteren Datenanalyse ungenutzt bleiben.

Hohe Initialaufwände, die in der Regel mit notwendigen Prozess- und Systemanpassungen einhergehen, sorgen dabei vor allem im operativen Unternehmensumfeld regelmäßig für eine abnehmende Mitarbeiterakzeptanz gegenüber einzuführenden Neuerungen. Zustimmung der Belegschaft ist dabei nicht selten ein unterschätzter Erfolgsfaktor, da der zukünftige Erfolg wesentlich von Vertrauen, Verlässlichkeit und Nutzbarkeit der Anwender abhängig ist.

Produzierende Unternehmen sollten sich dieser Thematik vor allem deshalb stärker widmen, da der wirtschaftliche Schaden, basierend auf unzureichender Daten- und Informationsqualität, auf 8 bis 12 Prozent des Unternehmensumsatzes geschätzt wird. Einer weiteren Studie zufolge zählen Probleme bei der Daten- und Informationsqualität gar zu den Problemen, die die tägliche Arbeit am stärksten behindern. Zwar ist der Wert nicht direkter zu beziffern, da die Komplexität des kausalen Nachweises der Ursachen zu hoch ist. Dieser stellt jedoch in Aussicht, wie viel Potenzial das Thema in sich birgt. Diese Annahme spiegelt sich in einer weiteren Studie, die die Diskrepanz zwischen subjektiver, wahrgenommener Datenqualität und der realen Qualität intensiv untersuchte.

Die Studie ergab in der Selbsteinschätzung zunächst bessere Werte. So schätzten 77 Prozent der Unternehmen ihre Datenqualität als sehr gut bzw. gut ein. Rund 16 Prozent bewerteten diese als befriedigend und 7 Prozent als mangelhaft. Die Untersuchung gegenüber der realen Qualität ergab, dass nur 9 Prozent der Unternehmen über eine Datenqualität verfügten, die als sehr gut zu bewerten sei. Weiterhin besaßen 27 Prozent eine gute Qualität der Daten. Dagegen wiesen 46 Prozent Daten mit befriedigender bzw. 18 Prozent mit mangelhafter Qualität auf.

Deutlich wird, dass die Selbsteinschätzung der unternehmenseigenen Datenqualität positiver ausfällt, als sie in der Realität ist. Diese Abweichung zwischen subjektiver Wahrnehmung und real existierender Qualität birgt gleichzeitig die Gefahr von fehlerhaften Unternehmensentscheidungen auf Basis einer (unzureichenden oder falschen) Datengrundlage. Deshalb ist die frühzeitige Erarbeitung einer durchdachten Analysestrategie besonders wichtig, um Maßnahmen zu ergreifen und eine ausreichende Qualität der Daten sicherstellen zu können sowie diese im Sinne einer zielorientierten Analyse verwertbar zu machen.

Analysestrategie für  erfolgreiche Datenverwertung

Für den Gewinn zielorientierter Erkenntnisse ist die möglichst frühzeitige Festlegung einer Analysestrategie unabdingbar. Das Fehlen einer klaren Strategie und damit einhergehender Aspekte ist häufig das zentrale Kernproblem für die erfolgreiche  Datenverwertung.

Zur Erarbeitung einer Analysestrategie muss zunächst der organisatorische Rahmen festgelegt werden. In Anlehnung an traditionelle Projektmanagementansätze sind ebenfalls im Analysekontext Risiken, Chancen, benötigte Ressourcen, Kosten und zeitliche Aspekte zu berücksichtigen und vorzusehen. Erforderliche Ressourcen kennzeichnen sich sowohl durch benötigte Daten, Soft- und Hardware als auch Zugriffsrechte für Projektbeteiligte. Von besonderer Bedeutung ist jedoch die Einplanung wertvoller Mitarbeiterkompetenzen, welche im Rahmen der Zielkonkretisierung wie auch der Ergebnisbewertung eine zentrale Rolle einnehmen. Im Produktionsumfeld lassen sich unter anderem Datenmanager, Prozessexperten, Qualitätsverantwortliche oder Projektmanager als solche charakterisieren.

Es liegt auf der Hand, dass die im Rahmen der Analyse verfolgten Zielsetzungen und Anforderungen einen unmittelbaren Einfluss auf die Strukturierung und Ausgestaltung von Maßnahmen für das weitere Handeln nehmen. Dies zeigt sich dadurch, dass die Wahl des Ziels, die in nachfolgenden Schritten heranzuziehenden Analysemethoden festlegt. Wird beispielsweise die Aufdeckung bisher unbekannter Zusammenhänge für einen Produktionsprozess angestrebt, können insbesondere Cluster-Algorithmen dienlich sein. Wird hingegen die Vorgabe wahrscheinlicher Ursachen und Maßnahmen auf Basis historischer Fehlerdaten untersucht, sind Klassifizierungsalgorithmen heranzuziehen.

Die Festlegung eines eindeutigen Analyseziels und ein auf dieses ausgerichtete Vorgehen wird somit zur notwendigen Voraussetzung im Hinblick auf einen erfolgreichen Datenumgang. Mögliche Ausgangspunkte bilden hierbei vor allem die unternehmerischen Geschäftsziele und Erfolgskriterien. Jedoch lässt sich ebenfalls die Berücksichtigung spezifischer Kundenanforderungen oder konkrete Herausforderungen des Fehler-, Produkt- und Prozessmanagements, wie beispielsweise die Identifikation unbekannter Fehlerzusammenhänge für einen spezifischen Prozessschritt, adressieren.

Durch die Wahl eines Zielprozesses wird gleichzeitig der Betrachtungsfokus der Analyse eingeschränkt. Entsprechend des gewählten Fokus können folglich unterschiedliche Anforderungen hinsichtlich relevanter, zu berücksichtigender Datenquellen, Systeme und Einflussfaktoren gestellt werden. Im Abgleich mit bestehenden Systemen und Datenerfassungsmechanismen lassen sich zudem weitere Datenbedarfe identifizieren, welche die Einführung zusätzlicher Erfassungsmechanismen und -technologien oder Aufbereitungsaufwände erforderlich machen können. Gleiches gilt für die Bewertung der Datenformate, welche eine entsprechende Betrachtung und Verknüpfung eventueller heterogener Datenquellen erlauben sollen.

Neben der Datenverfügbarkeit ist insbesondere die Sicherung der Datenqualität als eine Kernherausforderung zu kennzeichnen. Gemäß dem häufig zitierten Leitsatz „Garbage in, garbage out“ spiegeln Daten schlechter Qualität ein verfälschtes Abbild der Realität wider. Aufbauende Analysen wiederum führen zu keinen verwertbaren Erkenntnissen. Dementsprechend sollte ein Großteil der Aufwände in die Aufbereitung der Datengrundlage fließen. Als Kriterien zur Beurteilung der durch Mehrdimensionalität geprägten Datenqualität können unter anderem die Vollständigkeit, Genauigkeit, Aktualität, Relevanz, Konsistenz, Verständlichkeit und Korrektheit herangezogen werden. Fehlerhafte Daten können durch Ersetzen, Ändern oder Löschen spezifischer Aspekte korrigiert werden. Erst wenn die Anforderungen an die Qualität der Daten erfüllt sind, ist es sinnvoll mit dem weiteren Analysevorgehen fortzufahren (Bild 1).

Bewertung der Datenqualität im definierten Anwendungsfall

Ausgehend von der formulierten Analysestrategie und den daraus resultierenden Anforderungen an die Datengrundlage kann ein systematischer Soll-Ist-Abgleich in Bezug auf die Qualität der vorhandenen Datenbasis erfolgen. Wird beispielsweise die Befähigung zur umfassenden Fehlerursachenanalyse angestrebt, ist die Erhebung von Prozess- und Qualitätsdaten in adäquater Datenqualität Teil dieser Anforderungen. Hierzu wurde am Werkzeugmaschinenlabor ein geeignetes Vorgehensmodell entwickelt, um die Qualität der Daten und damit ihre Eignung im Kontext des jeweiligen Anwendungsfalls zu bewerten. Das übergeordnete Ziel ist hierbei die Schaffung von kontextbezogener Transparenz in Bezug auf Informationslücken in der Datenerfassung entlang der Produktionskette. Durch seinen modularen Aufbau kann das Vorgehensmodell sowohl für verschiedene Anwendungsfälle bzw. Analyseziele eingesetzt als auch hinsichtlich des Umfangs der betrachteten Datenqualitätskriterien flexibel angepasst werden.

An einem Anwendungsbeispiel der Fehlerursachenanalyse in der Getriebewellenfertigung wird im Folgenden die systematische Bewertung in sechs aufeinander aufbauenden Schritten exemplarisch beschrieben:

<ul><li>Prozessaufnahme und -modellierung sowie Erhebung der vorhandenen Datenquellen im Betrachtungsbereich.</li><li>Ableitung des informationstechnischen Soll-Zustands auf Basis der formulierten Anforderungen unter Einbezug von Expertenwissen.</li><li>Auswahl relevanter Datenqualitätskriterien wie Vollständigkeit, Umfang, Zugänglichkeit oder Verknüpfbarkeit.</li><li>Extraktion der Daten aus den zuvor identifizierten Quellen.</li><li>Durchführung der Bewertung der Datenqualität auf Basis der ausgewählten Kriterien sowie den dahinterliegenden Bewertungsmetriken.</li><li>Schaffung von Transparenz durch Visualisierung der Bewertung und Identifikation von Handlungsfeldern in der Datenerfassung.</li></ul>

Das Ergebnis einer solchen Bewertung ist für das Beispiel der Getriebewellenfertigung exemplarisch dargestellt (Bild 2). Dabei wurde der Betrachtungsbereich auf die Prozessschritte Schmieden, Drehen und Bohren reduziert. Der informationstechnische Soll-Zustand als Grundlage für die Bewertung umfasst im Kontext der Fehlerursachenanalyse sowohl die Fehlerdatenerfassung als auch die Prozessdatenerfassung zu potenziellen Fehlereinflussgrößen. Defizite in der Datenqualität wurden durch entsprechende Harvey Balls kenntlich gemacht.

Ausgehend von der Analysestrategie der Fehlerursachenanalyse konnte so im Beispiel die kontextspezifische Datenqualität bewertet und Lücken in der Datenerfassung aufgedeckt werden. Der logische nächste Schritt ist folglich die Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Verbesserung eben jener Datenqualität. Diese umfasst hier u. a. die Verbesserung der Vollständigkeit und Zugänglichkeit der Daten im Prozessschritt der Qualitätsprüfung. Denn diese erfolgt im Status quo nur stichprobenartig und eine Extraktion der Fehlerdaten aus der Prüfsoftware ist nur manuell möglich. Darüber hinaus zeigt die Ergebnisvisualisierung, dass die vergleichsweise geringe Speicherdauer der historischen Daten in den Prozessschritten Drehen und Bohren zu einem Defizit im Datenumfang und damit zu einem entsprechenden Handlungsbedarf führt (Bild 2). Durch diese Vorgehensweise wird die Grundlage für Datenanalysen systematisch verbessert, was sich darüber hinaus vertrauensfördernd auf die späteren Analyseergebnisse auswirkt.

Ausblick: Die frühzeitige Festlegung einer Analysestrategie bildet den Grundstein für eine erfolgreiche Datenverwertung. Dabei ist die Bewertung der Datenqualität für die betrachteten Anwendungsfälle unabdingbar. Methodische Ansätze helfen, die Datenqualität strukturiert zu bewerten, um Informationslücken zu identifizieren und gezielt zu beheben. Wie sich eine methodisch bewertete und optimierte Datenqualität auf die Entscheidungsunterstützung mithilfe von Predictive Quality Ansätzen auswirken kann, zeigt ein Folgebeitrag.

Subramaniam, M.: Are You Using the Right Data to Power your Digital Transformation? Havard Business Review, Digitaler Artikel (03.12.2021), S. 1-6

Scheibmayer, M.: Bestimmung von Zielgrößen für die Produktstammdatenqualität in produzierenden Unternehmen. Apprimus Verlag, 2014

Birkmeier, M.: Messung und Darstellung der Qualität von betrieblichen Informationsflüssen. Apprimus Verlag, 2020.

Groggert, S.; Wenking, M.; Schmitt R.H.; Friedli, T.: Status Quo and Future Potential of Manufacutring Data Analytics: An Empirical Study,  IEEE IEEM (2017), S. 779–783

Bild 1. Vorgehensmodell für Predictive Analytics.

Bild 2. Ergebnisvisualisierung nach Anwendung des Vorgehensmodells am Beispiel der Getriebewellenfertigung.

Data Quality_Beckschulte

Nur wenige traditionelle Unternehmen nutzen ihr Wissenspotenzial gesammtelter Daten als datenbasiertes Geschäftsmodell. 

Sebastian Beckschulte M. Sc. arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen; <a href="mailto:s.beckschulte@wzl.rwth-aachen.de">s.beckschulte@wzl.rwth-aachen.de</a>

Peter Schlegel M. Sc. arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen.

Robin Günther M. Sc. arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen.

Prof. Dr.-Ing. Robert H. Schmitt ist Direktor am WZL der RWTH Aachen sowie Mitglied des Direktoriums am Fraunhofer- Institut für Produktionstechnologie (IPT).

Qualitätsplanung

Datenanalyse

Sägezahneffekt im Zertifizierungsgeschäft

Wie Audits entstanden und warum sie sich weiterentwickeln sollten

Durch internationale Normen können Unternehmen seit Ende der 60er Jahre nach gleichen Standards untersucht bzw. „auditiert“ werden. Wird dieser Anspruch heute noch erfüllt?

Aus militärischen Standards wurde Ende der 60er Jahre eine internationale Normenserie entwickelt, deren Teile ISO 9000 bis ISO 9004 erstmals 1987 auf den Markt kamen. Damit konnten Unternehmen nach gleichen Standards untersucht bzw. „auditiert“ werden. Dies zunächst durch Kunden, bis sich ein weltweit umspannendes Netz von Zertifizierungsstellen etablierte. Die von diesen Organisationen zertifizierten QM-Systeme sollten sicherstellen, dass Mindestanforderungen vergleichbar umgesetzt und angewandt wurden. Aber wird dieser Anspruch auch heute noch erfüllt?

Um 1969 entstanden die ersten Standards über Anforderungen an ein QM-System. Bekannt wurde ein amerikanischer MIL-Standard aus dem Militärbereich, der amerikanische ASME Code Section III für Nuklearkraftwerkskomponenten. Auch ein amerikanisches Dokument namens 10CFR50 mit 20 Kriterien und ein kanadischer Standard CSA Z 299 aus drei Teilen wurden verbreitet. Diese waren Grundlage für die Entwicklung der heute bekanntesten ISO-Normen für Qualitätsmanagement (ISO 9001 und ISO 9004).

Während zu Beginn produzierende Unternehmen im Vordergrund standen, kamen nach und nach viele weitere Branchen hinzu bis hin zu Dienstleistungen der verschiedensten Art und sogar von Behörden. Heute gibt es 39 Sektoren, deren Aufzählung hier zu weit führen würde. Rund 1,3 Millionen zertifizierte Standorte von Unternehmen und Organisationen zieren sich heute mit einem QM-Zertifikat nach ISO 9001. Dieses wiederum wird häufig als Voraussetzung für Geschäftsbeziehungen, Zulassungen usw. betrachtet, sozusagen als „Eintrittskarte“.

Wie viele akkreditierte und freie Zertifizierungsgesellschaften weltweit agieren, ist mir nicht bekannt. Aber in welchem Sektor solche Zertifizierer auch tätig werden, sie treffen auf Wettbewerber. Der Kampf um Kunden und vor allem um deren Erhalt entbrennt nach der Erstzertifizierung. Jährlich wird auditiert und nach drei Jahren eine Wiederholungszertifizierung durchgeführt. Dass nicht immer alles seriös abläuft, lässt sich vermuten („Gefälligkeitszertifikate“).

Neben dem Standard für QM-Systeme ISO 9001 gibt es eine Flut weiterer internationaler Normen zu Managementsystemen (Tabelle 1). Auch hier wächst der Druck auf die Unternehmen und Organisationen, diese zu befolgen und sich auch dort zertifizieren zu lassen. Der organisatorische Aufwand und die Kosten steigen.

Länderranking bei zertifizierten Qualitätsmanagementsystemen

Wer hätte gedacht, dass Italien über die größte Dichte an zertifizierten Standorten verfügt (bezogen auf die Einwohnerzahl), gefolgt von der Schweiz? Weit abgeschlagen finden sich die USA, Russland und Indien. Selbst China steht nicht viel besser da.

Zwar hält China mit rund 333.000 zertifizierten Standorten (weltweiter Anteil etwa 26%) den Weltrekord, bei 18% Anteil an der Weltbevölkerung, aber Italien protzt bei einem Bevölkerungsanteil von 0,77% mit einem Zertifikatsanteil von 132.000, also 10%. Das entspricht einer zehnfach höheren Dichte!

Und Deutschland? Bei einem Weltbevölkerungsanteil von 1% liegt der Anteil zertifizierter Standorte bei 6% – das ist gar nicht so wenig. Im Ranking liegt Deutschland auf dem recht guten fünften Platz hinter Italien, Schweiz, Spanien und Schweden. Schlusslicht ist Indien hinter den USA und Russland.

Der Sägezahneffekt bei Zertifizierung und Auditierung

Es ist beinahe ein Naturgesetz, dass Gebote und Verbote, je länger sie bestehen, nicht mehr so befolgt werden wie anfangs geplant. Dahinter steht die Erfahrung, dass Abweichungen vom Soll meist minimal sind und kaum auffallen. Oder so selten auffallen, dass keine Sanktionen folgen. Auch im Wirkkreis von Zertifizierung und Auditierung spielt diese Gesetzmäßigkeit eine entscheidende Rolle.

Regeln werden eingeführt und trainiert. Sie werden durch interne und externe Audits in ihrer Wirksamkeit und Aktualität überwacht. Aber immer wieder überrascht es, dass das System „Unternehmen, Firma, Organisation“ ein virulentes Eigenleben entwickelt: Regeln werden verbogen, eigene Auslegungen werden zurechtgelegt, Regeln werden ersetzt. Solange. ,bis dies im Audit auffällt und alle Beteiligten staunen. Im Anschluss folgen hektische Ermahnungen an die Abweichler, Schulungen, Korrekturmaßnahmen an der Vorgabedokumentation und vertiefte interne Audits.

Gleiches passiert natürlich auch bei den Audits durch Zertifizierungsgesellschaften. Hat man erst einmal einen Kunden gewonnen und die Erstzertifizierung ausgesprochen, so möchte man ihn natürlich langfristig an sich binden. Viele Gesellschaften schicken jahrelang immer die gleichen Auditoren in das Unternehmen (hin bis zur Altersgrenze, wo ein Auditor dann endgültig mild gestimmt ist). Es gibt jedoch auch Gesellschaften, die das andere Prinzip fahren: In jedem Audit werden andere Auditoren eingesetzt.

Ersteres führt zu einer eher laxen Betrachtungsweise bei den Verantwortlichen und Mitarbeitern der auditierten Unternehmen nach dem Motto „Der Auditor kennt ja unsere Stärken und Schwächen und wir kennen ihn ja inzwischen auch ganz gut!“ Wenn dann doch einmal ein anderer Auditor kommt und den Finger auf die Schmerzpunkte legt, ist man heuchlerisch überrascht.

Diese Gesetzmäßigkeit ist als „Sägezahneffekt“ bekannt. Nach einem Aufmerksamkeitsschub in Folge des Erstaudits schleifen sich Aufmerksamkeit und Befolgungswille langsam ab. Mit dem Folgeaudit und begleitenden Maßnahmen wird die Aufmerksamkeit dann wieder geschärft. Leider sind wir gegen dieses Verhalten machtlos, denn es scheint im Menschen so angelegt. Und zwar in allen Lebensbereichen und so auch im Berufsleben. Der Organismus Unternehmen wird nicht durch ein System getragen, sondern durch Menschen. Und diese sind wahrhaftig unterschiedlich genug, haben oft entgegengesetzte Interessen und auch die Intrige gehört zum menschlichen Repertoire.

Audit-Epidemie durch  Kunden und potenzielle Kunden

Wer in einem einzigen Jahr neben dem Besuch der Zertifizierungsauditoren noch acht mehrtägige Audits durch Kunden (und im Schlepptau sogar noch deren Kunden) erlitten hat, muss an der Sinnhaftigkeit der Prozedur zweifeln.

Die Mutmaßungen in der Belegschaft sind bekannt: „Die misstrauen uns, obwohl wir doch schon viele Jahre ein funktionierendes zertifiziertes Managementsystem haben!“ und „Die wollen doch nur schnüffeln und Know-how abgreifen“ oder „Wenn wir es jedem Kunden recht machen wollten, dann können wir unsere Organisation gleich begraben, das lässt sich unseren Mitarbeitern nicht vermitteln“. Das ist die eine Seite.

Die andere Seite aber argumentiert: „Da hat die Geschäftsführung gewechselt und mit ihr die Qualitätsphilosophie“, „Der QM-Beauftragte ist in Pension gegangen und der Nachfolger ist ein Schwächling“, „Die sparen Geld am falschen Ende und schulen ihre Mitarbeiter nicht mehr hinreichend“, „Die Bearbeitungsmaschinen sind ausgelutscht und dadurch wird unzureichende Qualität produziert“. Oder „Die sollen für uns neue Produkte mit höchst anspruchsvoller Fertigungstechnologie herstellen und wir wollen sicher gehen, dass die das auch können.“.

Letzteres ist ein sehr gutes Argument, wenn es darum geht, ein bestimmtes Produkt erstmals bei einem Lieferanten (egal, ob schon gelistet oder ganz neu) zu platzieren. Da möchte man schon wissen und durch eigene Anschauung bestätigt sehen, ob er von der Herstellungstechnik, von der Messtechnik, aber auch in Bezug auf die Menge in der Lage ist, das zu bewerkstelligen. Hierzu ein Schlüsselerlebnis:

Im Rahmen eines gigantischen Outsourcing-Programms hatte man aus Kostengründen einen Graugusskörper für eine Pumpe (ca. 140 mm Durchmesser und 1,5 kg schwer) samt Modellen aus der eigenen Gießerei nach Tschechien verlagert. Die Gießerei wurde von eigenen Experten besichtigt, die Probelieferungen waren scheinbar in Ordnung. Später stellte sich heraus, dass 40% Schrott gegossen und noch in der Gießerei aussortiert wurde.

Dann ging es in die Vollen. 9000 Stück sollten im Jahr geliefert werden, also 750 pro Monat. 40% Schrott entsprechen 300 Stück, es blieben also nur 450 ausgelieferte Teile übrig.

Die mechanische Bearbeitung hat man dann auch noch aus der eigenen Werkstatt zu einem Hinterhofbearbeiter verlagert. Dieser hatte tatsächlich in einer Garage in einem kleinen Dorf im hintersten Hunsrück zwei moderne CNC-Maschinen aufgestellt und produzierte ganz alleine (ohne Ersatz für Krankheit oder Urlaub). Auch hier war der Einkauf unheimlich stolz auf den erzielten Stückpreis.

Aber dieses Experiment ging nach hinten los: Die Gießerei war nach einem Monat schon mit 300 Gussstücken im Verzug, der interne Ausschuss von 40% blieb konstant. Die mechanische Werkstatt experimentierte mit der konischen Werkstückaufnahme und produzierte mehr Ausschuss als ihr und dem Kunden lieb war. Reservegussstücke standen nicht zur Verfügung.

Die Folgen waren glasklar: Die eingeplante Serienstückzahl der Pumpen wurde bei weitem nicht erreicht, was viele Kunden massiv verärgerte. Und – ein Treppenwitz – es wurden Heerscharen von höhergestellten Angestellten nach Tschechien und in den Hunsrück zur Produktionsüberwachung (mit Übernachtung vor Ort) geschickt, um zu retten, was zu retten war. Eine zweite Gießerei wurde aufgemacht, ein weiterer Bearbeiter eingestellt. Beide Gießereien lieferten nun zu viel höheren Preisen und verzögert.

Schließlich wurden Gießerei und Bearbeiter von einem Team aus Einkäufern und Produktionern besucht und für gut befunden. Das Audit war trotz Garagenwerkstatt bestanden. Bei der Pannensuche stellte sich dann heraus, dass der Gießereiexperte und der Fertigungstechnologe höchst unzufrieden über die Produktionsverlagerung waren und den Einkauf mit ihrer Bewertung bewusst getäuscht hatten.

Zunächst sei darauf hingewiesen, dass es hier um Audits geht, die Kunden bei ihren Lieferanten durchführen. Und zwar ohne Kostenerstattung für die Aufwendungen des Lieferanten und manchmal auch mit Kostenbelastung für Reisekosten, Übernachtungen oder Verköstigung. Eingefordert werden Systemaudits, Prozessaudits, Verfahrensaudits oder Produktaudits . Doch welche Auditform ist denn nützlich?

In diesem Fall geht es um ISO 9001-zertifizierte Lieferanten, die laufend von professionellen Auditoren besucht werden. Kunden wollen feststellen, ob ein Lieferant ein QM-System eingerichtet hat, das den Vorstellungen ihrer Auditoren entspricht. Dabei werden im Audit oft Forderungen nach bestimmten Vorgehensweisen und Organisationen, nach bestimmten Programmen und sogar bis hin zur Forderung nach einer bestimmten Form der Beschreibung von Abläufen wie z.B. die Forderung nach Flussdiagrammen statt Verbaltext, je nach fachlichem Niveau der Damen und Herren Auditoren.

Man stelle sich vor, ein Lieferant hat nur drei namhafte Kunden, deren Auditoren höchstwahrscheinlich einen unterschiedlichen Background und divergierende Ansichten – wohlgemerkt in Systemfragen – haben. Aber wie soll man dem gerecht werden, ohne dass sich im eigenen Haus bei den Mitarbeitern Frust ausbreitet, Verwechselung in den Maßnahmen passieren und somit zusätzliche Systemschwächen entstehen?

Gegen Systemaudits sollte man sich also mit einer guten Begründung wehren und stattdessen vorschlagen, die eine oder andere Frage nach dem systematischen Ansatz in einer anderen Auditform zu stellen. Denn wenn umfangreiche Systemaudits durch Kunden zur Mode werden, wird das streng neutral angelegte, weltweite Zertifizierungssystem infrage gestellt.

Prozessaudit, Verfahrensaudit, Produktaudit durch Kunden

Diese Auditarten können Sinn machen, unter sauber definierten Bedingungen:

<ul><li>Es geht ausschließlich um Produktlinien, die der Kunde bezieht oder beziehen möchte. Der Zugang zu anderen Produktlinien bei einem Audit ist absolut tabu, damit Know-how-Abfluss und Produktpiraterie keine Chance haben.</li><li>Es geht um Produkte, die nur für den betreffenden Kunden entwickelt oder produziert werden.</li><li>Zudem werden schwierige oder neuartige Produktionsprozesse, Produktionsverfahren und Prüfverfahren sowie Personalqualifikationen eingesetzt (z.B. spezielle Schweißprozesse mit Schweißerqualifikationen und Schweißverfahrensprüfungen, spezielle zerstörungsfreie Prüfverfahren, Einsatz neuer Fertigungsstraßen für neue Produkte für einen Kunden).</li></ul>

Solche Audits sind recht nützlich vor Produktionsanlauf, um festzustellen, ob der Lieferant die notwendigen Voraussetzungen personeller, prozessualer und verfahrenstechnischer Art bietet, um eine stabile und verlustarme Fertigung über die Zeit zu gewährleisten, auch im Hinblick auf die Kapazitäten.

Während laufender Geschäftsbeziehungen sind solche Audits sinnvoll, wenn sich Qualitätsmängel häufen und der Lieferant nur unzureichende Korrekturmaßnahmen einleitet. Da geht es dann darum, gemeinsam festzustellen, worauf die Qualitätsmängel denn tatsächlich zurückzuführen sind und ebenso gemeinsam geht es dann darum, die zweckmäßigen Aktionen zu vereinbaren.

Entscheidend für die Wirkung solcher Audits ist, dass sie von Personen durchgeführt werden, die Erfahrung haben. Sie müssen in dem zu auditierenden Gebiet selbst Fachleute sein und keine Pseudoexperten. Letzteres schadet den Geschäftsbeziehungen, schafft ein vergiftetes Klima und verbessert nicht die Qualität.

Qualifikationsuntersuchung und -überwachung?

Der Ruf von Audits ist vielerorts zerrüttet, gleichgültig, ob es sich um interne oder externe Audits durch Zertifizierer und vor allem durch Kunden handelt. Die Befragten, gleichgültig ob Führungskräfte oder Mitarbeiter stehen unter Stress, weil sie nicht erkennen, ob eine Fangfrage oder eine harmlose Frage kommt, sind angehalten, möglichst wenig zu sagen, ziehen sich ins Schneckenhaus zurück, wenn der Auditor zudringlich wird und in die Tiefe bohren will.

Aber was ist ein Audit per Definition? Laut ISO 9000, Abschnitt 3.13.1: „Systematischer, unabhängiger und dokumentierter Prozess zum Erlangen von objektiven Nachweisen und zu deren objektiven Auswertung, um zu bestimmen, inwieweit Auditkriterien erfüllt sind.“ Diese Definition ist zwar völlig korrekt, aber ebenso unverständlich. Daher stelle ich eine Alternative vor, die aus zwei Stufen besteht:

Personen, Prozesse, Verfahren, Produkte werden von Kunden bei einem Lieferanten in einem ersten Schritt daraufhin untersucht, ob die Voraussetzungen zur zufriedenstellenden Erfüllung der Kundenanforderungen vorliegen oder ob noch Verbesserungen beim Lieferanten oder auch beim Kunden (z.B. an Zeichnungen, Spezifikationen, Know-how-Weitergabe usw.) erforderlich sind. Darüber wird ein gemeinsames Protokoll mit vereinbarten Maßnahmen angelegt. Und da sprechen keine „Funktionäre“ miteinander, sondern Leute auf fachlicher Augenhöhe.

Eine laufende (periodische oder spontane) Qualifikationsüberwachung erfolgt durch den Kunden nur bei ganz bestimmten Anlässen.

Kundenseitig zählen dazu bedeutende technische Änderungen an Zeichnungen, Werkstoffen, Fertigungsverfahren und Prüfverfahren. Hier liegt die Verantwortung voll und ganz beim Kunden, der diese Änderungen rechtzeitig – am besten vor der Änderung – mit seinem Lieferanten bespricht.

Lieferantenseitig sind Wechsel in dem einschlägigen Personenkreis, in den angewandten Prozessen und Verfahren, z.B. Einsatz einer neuen Prüfeinrichtung, evtl. Werkstoffwechsel sinnvollerweise dem Kunden vor Vollzug zur Freigabe zu melden.

In beiden Fällen kann dann über eine gewisse Zeit eine Überwachung vor Ort denkbar sein, aber eben nur auf der gemeinsamen Auffassung beruhend, dass dies Vorteile bringt. Gemäß: Wissen und Erfahrung von Zweien potenziert Wissen und Erfahrung. Diese Art der Qualifikationsüberwachung hat übrigens nichts mit der Durchführung bestimmter Produktprüfungen in Anwesenheit oder unter Mitwirkung eines Vertreters des Kunden zu tun. Das sind weder Audits noch Qualifikationsuntersuchungen, sondern schlicht Inspektionen.

Für einen Kompressor wird ein Rotor gefertigt (Durchmesser ca. 500 mm, Länge der Trommel ca. 700 mm, mit Lagerzapfen). In den Rotor werden tiefreichende Schlitze von 3,2 mm Breite gefräst, in denen später Schiebeplatten von 3 mm Dicke eingesetzt werden, die sich bei der asymmetrischen Lagerung des Rotors in dem Schlitz ständig bewegen. Dies Fertigung erfolgt im Werk A auf einer wirklich uralten Fräsmaschine, auf der ausschließlich nur diese Schlitze gefräst werden, und das von einem betagten, kurz vor der Pension stehenden, Mitarbeiter. Wenn er in Urlaub war, ruhte die Produktion der Rotoren! Dann wurde eines Tages die Fertigung ins Werk B verlagert. Die Fräsmaschine wurde demontiert und am neuen Standort sorgfältig auf einem neuen Fundament montiert. Der Mitarbeiter wurde in Pension geschickt.

Die neue Mannschaft war nicht in der Lage, die Fräsmaschine zu bedienen. Die Schlitze fielen einfach nicht so aus wie es sein sollte. Und die Rotoren waren Schrott, teurer Schrott, weil ja die betreffenden Kompressoren nicht montiert und ausgeliefert werden konnten. Glücklicherweise erklärte sich der Pensionär (gegen Entlohnung) bereit, die Kollegen einzuarbeiten und die Maschine zu korrigieren. Das gelang und man konnte wieder „schlitzen“. Treppenwitz der Geschichte: Ein Jahr später wurde die Produktion dieses Kompressorentyps an eine andere Firma verkauft – und da verlieren sich die Spuren. Jedenfalls wurde die uralte Fräsmaschine nicht abgegeben, sondern „in Pension“ geschickt, also verschrottet.

Fazit: Einfach den neuen Weg versuchen!