QUALITÄTSMANAGEMENT · AUTOMOBILZULIEFERER. Wenn Qualität in die Lieferkette wandert, wird 8D zum Steuerungsinstrument | OEM & Lieferant I Fachzeitschrift I VEK Verlag

KI-gestützte Bewertung von 8D-Reports soll Zulieferern und OEMs helfen, Reklamationsprozesse schneller und konsistenter abzuwickeln, ohne die Daten aus der Hand zu geben.

Einige chinesische Hersteller von Elektroautos verfolgen bei der Produktion einen auffällig anderen Ansatz als die etablierte Automobilindustrie: Sie setzen auf eine sehr hohe vertikale Integration und stellen einen Großteil ihrer Komponenten selbst her. Damit ist ihre Qualität deutlich weniger von einer externen Lieferkette abhängig. Dieser Ansatz wurde zuletzt anhand eines auffälligen Beispiels bekannt: Als die Transportkapazitäten für den Export nach Europa nicht ausreichten, ließ einer dieser Hersteller kurzerhand selbst eines der größten Autotransportschiffe der Welt bauen.

Branchenschätzungen zufolge entfallen 70 bis 80 Prozent der Wertschöpfung an einem deutschen Fahrzeug heute auf Zulieferer, nicht auf das Werk des Herstellers selbst. Dieses dezentrale Modell weist eigene Vorzüge auf: Der Wettbewerb zwischen den Zulieferern sorgt für eine Fokussierung auf Innovationskraft und Kosten, und es ermöglicht eine flexiblere Reaktion auf schwankende Stückzahlen oder sich ändernde Modellspezifikationen als ein System mit starker vertikaler Integration. Die Schattenseite: Eine über zahlreiche Zulieferer generierte Qualität erfordert aktives Management – sie ergibt sich nicht mehr automatisch in den eigenen Räumlichkeiten.

Die Zahlen verdeutlichen, was auf dem Spiel steht: Im Jahr 2024 registrierte das Kraftfahrt-Bundesamt 2,84 Millionen zurückgerufene Fahrzeuge, was einem Anstieg von 48 Prozent im Vergleich zum Vorjahr entspricht. Ein essenzielles Instrument, um Qualität über Werksgrenzen hinweg zu managen, ist seit vielen Jahrzehnten der 8D-Report: Zulieferer sind verpflichtet, Reklamationen in diesem Format zu bearbeiten, einschließlich der Fehlerbeschreibung, der Ursachenanalyse und der nachweislich effektiven Abstellmaßnahme. Genau an diesem Punkt setzt QualityPilot der Mannheimer SUSI&James GmbH an – ein KI-gestütztes System, das eingereichte 8D-Reports automatisiert prüft.

Vom Verwaltungsakt zum Steuerungsinstrument

In der Praxis wird der 8D-Report oft als abschließender Verwaltungsakt verwendet: Die Analyse, der Kundenschutz und die technische Ursachenklärung laufen parallel und sind wenig strukturiert. Dokumentiert wird oft erst im Nachhinein – nicht selten sitzt ein Qualitätsverantwortlicher allein und verfasst den Bericht rückblickend zusammen. Aus Sicht von SUSI&James sollte der 8D-Report von Beginn an begleitend geführt werden: Jede der acht Disziplinen wird bearbeitet und sofort mit dem Kunden geteilt, damit dieser den Fortschritt kontinuierlich nachvollziehen und selbst Maßnahmen zur Risikominderung ergreifen kann. Nur so wird das 8D zu einem echten Steuerungsinstrument und nicht nur zu einer nachträglichen Dokumentation.

Wie sehr Qualität heute bei Zulieferern entsteht, zeigt ein konkretes Beispiel: Beim VW ID.3 werden 71 Prozent der Teile fremdbezogen. Wird ein 8D-Report dabei nur oberflächlich geprüft, wandern Fehler unentdeckt durch die Lieferkette weiter. Wird er gründlich geprüft, kostet das Zeit, die in den Qualitätsabteilungen der Zulieferer knapp ist.

Ein Aufwand, der sich vervielfacht

Eine sorgfältige Prüfung erfordert erheblichen Aufwand: Einige Lieferantenabteilungen kümmern sich monatlich um mehrere hundert neue Reklamationen und 8D-Reports. Bei jedem dieser Fälle ist zu kontrollieren, ob die dokumentierten Analysen und Maßnahmen dem VDA-Standard genügen. Entspricht ein Report nicht den Vorgaben, ist ein erheblicher Abstimmungsaufwand zwischen der für den Fehlerabstellprozess zuständigen Lieferantenabteilung und dem reklamierenden Kunden erforderlich.

Genau hier setzt QualityPilot an: Vergleichbar mit einem erfahrenen Qualitätssachbearbeiter bewertet die KI jede der acht Disziplinen automatisiert und gibt bereits während der Kommunikation mit dem Lieferanten Ad-hoc-Feedback zu fehlenden oder verbesserungsbedürftigen Aspekten. Dadurch wird der gesamte Prozess der Fehlerbehebung verkürzt, das finanzielle Risiko verringert und die Aufhebung von Sondermaßnahmen in Werk und Lieferkette beschleunigt. Wie SUSI&James berichtet, trägt dieses fortlaufende Feedback auch zu einer langfristigen Verbesserung der Fehlerabstell-Kompetenz der Lieferanten bei – die Daten belegen eine quantifizierbare Qualifizierung innerhalb von etwa sechs Monaten.

Der spürbarste Effekt bleibt aber der Zeitgewinn: Eine gründliche manuelle Prüfung eines 8D-Reports dauert ca. 30 bis 90 Minuten. Bei durchschnittlich XX Reports im Monat kommen so schnell rund YY Stunden Ingenieurzeitzusammen, die für proaktive Qualitätsarbeit oder andere Zwecke eingesetzt werden können. Unabhängig von der Anzahl der monatlichen Reports, seien es 200 oder 2.000, erfolgt die Bewertung durch QualityPilot automatisiert und binnen Sekunden.

Ein Kernstück ist dabei die Querprüfung zwischen den acht Disziplinen eines Reports: Während ein manueller Review Lücken zwischen Problembeschreibung (D2), Ursachenanalyse (D4) und Abstellmaßnahme (D5) regelmäßig übersieht, gleicht der QualityPilot diese Abschnitte automatisch ab.

Warum nicht einfach ChatGPT?

Naheliegend wäre der Griff zu einem generischen KI-Chatbot. SUSI&James verweist jedoch auf mehrere Einschränkungen solcher Werkzeuge im industriellen Einsatz: Allgemeine Sprachmodelle kennen keine OEM-spezifischen Bewertungsstandards, liefern bei identischem Input unterschiedliche Ergebnisse und laufen in vielen Fällen über Server in den USA, auf denen eingegebene Daten grundsätzlich ins Training des Modells einfließen können. Zudem fehlt eine strukturierte Prüfung zwischen den einzelnen Abschnitten eines Reports, und ein einfaches Chat-Fenster bietet weder Dashboard noch Versionshistorie oder Nachweisführung für spätere Audits.

Der QualityPilot von SUSI&James arbeitet stattdessen mit einer kundenspezifischen Rule Engine: Bewertungsregeln, die auf VDA- und IATF-Vorgaben sowie individuellen OEM-Anforderungen basieren und pro Prüfpunkt nachvollziehbar bleiben – nicht als Blackbox, sondern mit dokumentierter Logik.

Auch bei der Infrastruktur zieht SUSI&James daraus Konsequenzen: Da 8D-Reports häufig sensible Informationen zu Fertigungsprozessen und Fehlerursachen enthalten, verarbeitet QualityPilot sämtliche Daten auf Servern in Deutschland, ohne Umweg über US-Cloud-Anbieter. Auch die eingesetzten KI-Modelle laufen auf eigener Infrastruktur, ohne API-Aufrufe an externe Anbieter wie OpenAI. Die Plattform ist DSGVO- und TISAX-konform, und 8D-Berichte fließen nach Unternehmensangaben nicht in ein Modelltraining ein. Auf Wunsch ist zudem Self-Hosting in der Infrastruktur des Kunden möglich.

Erste Einschätzung im persönlichen Gespräch

Wie viel Bewertungszeit sich im eigenen Werk oder bei einem Zulieferer tatsächlich einsparen lässt, hängt von Reportvolumen, bestehenden Prozessen und den jeweiligen OEM-Vorgaben ab. SUSI&James bietet dazu ein unverbindliches Gespräch an, in dem QualityPilot auf Wunsch auch anhand eines eigenen, bereits vorliegenden Reports gezeigt werden kann.

Am Ende geht es um eine einfache Abwägung: Wer wie die etablierte Automobilindustrie bewusst auf ein dezentrales, wettbewerbsfähiges Netzwerk aus Zulieferern setzt, gewinnt Flexibilität und Innovationskraft, muss die Qualität darin aber aktiv im Griff behalten. Automatisierte 8D-Bewertung ist nach Überzeugung von SUSI&James ein Baustein, um genau das zu leisten.

Mehr Informationen zum Thema 8D finden Sie auf der Landingpage von SUSI&James

www.susiandjames.com/8d

((Text: SUSI/James v.i.S.d.P.)

Die Autoren des Beitrages:

Thomas Ohde

Director Operations bei SUSI&James

Ansprechpartner für technische Fragen zum 8D QualityPilot

thomas.ohde@susiandjames.com

+49 162 751 84 89

Christian Düsi

Projektleiter bei SUSI&James

koordiniert Pilotprojekte und Kundengespräche