WO2022223545A1 - Method for quality assurance of products - Google Patents

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WO2022223545A1
WO2022223545A1 PCT/EP2022/060289 EP2022060289W WO2022223545A1 WO 2022223545 A1 WO2022223545 A1 WO 2022223545A1 EP 2022060289 W EP2022060289 W EP 2022060289W WO 2022223545 A1 WO2022223545 A1 WO 2022223545A1
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WO
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artificial intelligence
products
status
production
blockchain
Prior art date
Application number
PCT/EP2022/060289
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German (de)
French (fr)
Inventor
Christian Weber
Patrick Ratheiser
Original Assignee
Leftshift One Software GmbH
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Publication date
Application filed by Leftshift One Software GmbH filed Critical Leftshift One Software GmbH
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G—PHYSICS
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    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
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    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/32—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials
    • H04L9/3236—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials using cryptographic hash functions
    • H04L9/3239—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials using cryptographic hash functions involving non-keyed hash functions, e.g. modification detection codes [MDCs], MD5, SHA or RIPEMD
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
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    • G05B2219/32—Operator till task planning
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    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32194—Quality prediction

Definitions

  • the present invention relates to a method for quality assurance of products, in particular of medicines and/or semiconductor elements, in which status notifications of the status of the products and/or production of the products are evaluated with regard to quality specifications and in which an action is taken on the basis of the evaluation the products, the production and/or a production process.
  • Methods for quality assurance have been known for a long time, in which, for example, products are analyzed and, based on the analysis, the products are further processed accordingly or removed from production.
  • the object of the present invention is to improve a method for quality assurance.
  • the method can also be a computer-implemented method.
  • Such products can be medicines, semiconductor elements and/or foodstuffs.
  • the quality specifications can be set by a producer or by a client who commissioned the production of the products. has to be given.
  • the quality specifications include compliance with product parameters, such as compliance with a specified temperature range of the products, reliability in the function of the products if the products are semiconductor elements, for example, or sterility, for example of the products if the products are medicines or medicinal products.
  • an action on the products, the production and/or a production process takes place in the method based on the evaluation.
  • the status reports are evaluated in the method using artificial intelligence and the action is initiated.
  • the artificial intelligence initiates the action.
  • product quality assurance can be automated and accelerated.
  • errors that can be attributed to human error can be reduced by means of artificial intelligence.
  • At least the decisions made by the artificial intelligence based on the status reports are stored in a block chain. Additionally or alternatively, at least the status reports can also be stored in a blockchain. Furthermore, additionally or alternatively, the actions initiated on the basis of the decisions can be stored in a blockchain.
  • the blockchain is a good way of storing or documenting data, such as the status messages, the decisions of the artificial intelligence and/or the actions of the artificial intelligence.
  • the documentation, or logging, of such data is important in that that it can be understood how the action for a product and/or for production and/or for the production process came about. For example, it can be proven that the products left a production site with high quality or within the quality specifications. By storing and documenting the decisions made by the artificial intelligence, it can also be proven that the decision was correct.
  • the blockchain has the advantage that it is particularly forgery-proof.
  • the cause of the error is determined using the blockchain.
  • At least the status messages, decisions of the artificial intelligence and/or the actions of the artificial intelligence can be stored in the blockchain. If, for example, a wrong or erroneous decision is made based on status messages, this can be traced using the blockchain and the artificial intelligence can be optimized accordingly.
  • the cause of the error can be analyzed. Since in can also be analyzed how a corresponding error can be avoided.
  • training to improve the artificial intelligence in particular based on the analysis, can take place.
  • This is an advantage of artificial intelligence which can be trained to avoid the error based on errors caused.
  • CAPA Corrective and Preventive Action
  • the artificial intelligence through optimization especially in the evaluation of the status reports, the finding of the decisions and/or the initiation of the actions are corrected in order to prevent further errors.
  • the system or the process or the protocol used in the process is blockchain-agnostic if the blockchain has smart contract support and/or native token support.
  • NFTs can advantageously be managed or stored in this blockchain.
  • NFT is the abbreviation for non-fungible token.
  • the data occurring during the quality assurance process for example the status messages that specify quality, the actions, the decisions, sensor messages and/or the other data in connection with the process in the preceding and/or following Description mentioned data, in particular special tamper-proof, are stored.
  • the data and/or status data present in the method step can be summarized during production and an NFT can be formed from this.
  • the NFTs generated in this way can then be stored in the blockchain and/or form at least part of the blockchain.
  • the advantage of NFTs is that they are unique and indivisible. In this way, the quality assurance procedure can be traced in a very reliable manner afterwards, since there are no two identical NFTs that could be confused afterwards.
  • NFTs due to the atomic nature of NFTs, no data can be split out of an NFT that may not be desired. In addition, it is not possible to adapt an NFT afterwards. All data belonging to the process or process step, which is stored in the NFT and occurred during the quality assurance process, is therefore always considered.
  • the procedure data can thus be stored or documented in the NFTs.
  • the data belonging to Kl, the product and / or production, in the NFTs filed. This documents the current data in the NFTs. From the large number of NFTs, the procedure is thus stored in the block chain.
  • the NFTs can be continuously created and added to the blockchain.
  • the NFTs can be created at time intervals and stored in the blockchain.
  • NFT NFT information
  • plain text data can also be publicly read. While this is desirable for some use cases, this approach poses a problem for sensitive data.
  • a model card can then be generated from the data of an NFT, which allows easy access to the information of the NFT.
  • the status reports assigned to the error causes be used.
  • the decisions assigned to the error causes and/or actions initiated by the artificial intelligence can be used to optimize the artificial intelligence from the blockchain.
  • the training of the artificial intelligence in particular based on the analysis of the cause of the error, is stored in the blockchain, with the training of the artificial intelligence preferably being stored in the blockchain in the form of documentation.
  • the optimization i.e. the determination of the cause of the error, the analysis and/or the training, of the artificial intelligence can also be understood. If, for example, the training of the artificial intelligence is faulty, this can be addressed. It can also be proven that the training was error-free and that a possible error has other causes.
  • the status notifications are given a weighting when the status notifications are evaluated.
  • some status messages may be more relevant to the quality of the products than other status messages. More relevant status reports can be provided with a higher weighting than less relevant status reports.
  • a product can react sensitively to temperature differences, so that the quality of the product decreases if there are large temperature differences. Such a status report, which includes the temperature differences, can thus be given a high weighting.
  • Other products can be sensitive to light, but less sensitive to temperature differences. These products can be given a high weighting to light input and a lower weighting to temperature differences.
  • the evaluation of the status notifications, the action initiated by the artificial intelligence, the status notification, a status of the artificial intelligence, the training data of the artificial intelligence, the training of the artificial intelligence, the optimization of the artificial intelligence, the testing of the artificial intelligence, the at least one weight, a timestamp and/or a state of the artificial intelligence are stored in a blockchain, such storage being carried out continuously or at intervals.
  • the artificial intelligence can be documented in particular by storing the state of the artificial intelligence. In this case, for example, the settings and/or parameters of the artificial intelligence are stored as the state.
  • the products are released and/or the products are prepared for release as an action if the quality specifications are complied with.
  • the products are therefore within the quality specifications and can be released for sale or delivery, for example.
  • the evaluation of the status reports is transmitted to production personnel as an action.
  • a notification of the violation of the quality specifications can be sent to a production staff as an action.
  • a corresponding action can also be initiated for a quality personnel.
  • Appropriate personnel can thus analyze the cause of the violation of the quality specifications and rectify corresponding errors or the like.
  • the relevant personnel can also train the artificial intelligence, in particular on the basis of the notification of the violation of the quality specifications, so that the quality specifications will be complied with in the future. Additionally or alternatively, the relevant personnel can decide whether the products can be released for sale and/or delivery despite the violation of the quality specifications because the violation is only minimal or there is an error in the evaluation.
  • the artificial intelligence can stop the production of the products. In this way, raw materials can be saved that would occur in the production of defective products. Additionally or alternatively, the artificial intelligence can also hold back the products. These products can then be analyzed in more detail.
  • sensor messages at least from one sensor for monitoring a quality parameter of the products and/or production parameters during production are evaluated as status messages.
  • Sensors are advantageously used during production, with which production parameters can be monitored.
  • temperature sensors are used to monitor the temperature during production.
  • a quality requirement is that the temperature of the products must not exceed or fall below a limit value.
  • Such sensor data or here sensor messages are evaluated as status messages by the artificial intelligence.
  • production plant notifications of a production plant used in the production of the products are evaluated as status notifications.
  • a production speed can be evaluated as a status message as production plant messages.
  • the production plant messages can thus be settings of the production plant and/or messages from a controller of the production plant.
  • the quality of the products decreases with increasing production speed, so that artificial intelligence can use this, for example, to slow down the production speed as an action.
  • input messages from people are evaluated as status messages.
  • Such input messages are also referred to as tickets.
  • the staff can, for example, report abnormalities or also known deviations in production and/or in the production process, which are then evaluated by the artificial intelligence.
  • An environmental message can be an environmental temperature, for example.
  • the quality of the products can be affected if the ambient temperature, for example in the production facility, is comparatively high, for example +50°C, or low, for example -20°C.
  • air humidity can be evaluated as environmental information.
  • raw material parameters of raw materials used for the products are evaluated as status reports.
  • the raw material parameters can also have an impact on the quality of the products.
  • the artificial intelligence is learned by means of the status reports. Additionally or alternatively, based on the evaluation of the status messages the artificial intelligence can be learned. Additionally or alternatively, the artificial intelligence can be learned from the input messages of the production personnel.
  • the artificial intelligence is trained using training data on the products and/or on the production of the products and/or on the status reports. This can improve artificial intelligence.
  • test products and/or test status notifications can be standardized products and/or status notifications, by means of which the artificial intelligence is tested using a standardized or fixed test method. Such testing of the artificial intelligence can be done at intervals. This can be used to check from time to time whether the artificial intelligence is working correctly.
  • a quality assurance system for quality assurance of products, in particular medicines and/or semiconductor elements, which is designed to carry out a method according to one or more of the method steps described in the preceding and/or following description.
  • the quality assurance system can include a computing unit that is designed to execute the artificial intelligence.
  • the arithmetic unit can also be designed using a computer.
  • the quality assurance system can also include an evaluation unit and/or control unit that is designed to execute the artificial intelligence.
  • the artificial intelligence can be executed by the computing unit, with the artificial intelligence being able to cause the computing unit to carry out the method to be carried out according to one or more of the method steps described in the preceding and/or following description.
  • the quality assurance system can include a memory on which the artificial intelligence and/or the commands on which the artificial intelligence is based are stored, for example in the form of a computer program.
  • a computer program comprising the artificial intelligence which, when executed by a computing unit, causes it to carry out at least some of the method steps of the method for quality assurance in one or more of the method steps described in the preceding and/or following description.
  • the computer program can be and/or be stored, for example, in the memory of the quality assurance program and can be executed by the processing unit.
  • the arithmetic unit can also be formed by means of a computer.
  • the computer program can also include the artificial intelligence and the instructions and/or program parts on which the artificial intelligence is based.
  • the computer program can also be the artificial intelligence, the artificial intelligence being defined by the computer program.
  • a computer-readable storage medium comprising a computer program, the computer program comprising the artificial intelligence which, when executed by means of a computer, causes the latter to carry out the quality assurance method according to one or more of the descriptions described above and/or below carry out procedural steps.
  • the computer-readable storage medium may be the above memory.
  • the computer program can be designed according to a feature of the preceding and/or following description. It is advantageous if the quality assurance system includes a computer, at least one computing unit, one evaluation unit, one control unit and/or one PC, on which the artificial intelligence, the computer program with the artificial intelligence, is operated.
  • the artificial intelligence and/or the computer program with the artificial intelligence can cause the computer, at least the computing unit, the evaluation unit, the control unit and/or the PC, to carry out quality assurance methods according to a feature of the preceding and/or following description.
  • FIG. 1 a schematic flow diagram of a method for quality assurance
  • FIG. 2 shows a schematic flowchart for optimizing the artificial intelligence.
  • FIG. 1 shows a schematic flowchart of a method for quality assurance of products 1.
  • the flowchart shows a number of blocks which are connected to one another by means of arrows.
  • products 1 are produced by means of a production plant 9, which is partially shown schematically here. Only one conveyor belt 10 for conveying the products 1 is shown here. Of course, the production plant 9 can also include other elements, which are not shown here. Furthermore, for the sake of clarity, only one product 1 is provided with a reference number here.
  • the products 1 can be medicaments in the form of ampoules shown here. Alternatively, it can also be a matter of semiconductor products, foodstuffs or medical products.
  • status notifications 2a-2e of statuses of the products 1 and/or a production of the products 1 with regard to quality specifications 16 are evaluated.
  • the quality specifications 16 can be specified by a producer and/or by a client of the production.
  • status messages 2a-2e can be present, some status messages 2a-2e being shown here by way of example.
  • a first status message 2a shown here can be, for example, an input message from people such as production personnel or quality personnel. Such input messages can be referred to as tickets. Furthermore, in the input messages, for example, abnormalities in the production facility 9 can be stored, which a production staff noticed and which are or could be relevant for the production.
  • Another second status message 2b shown here can be a sensor message, for example, which originates from a first sensor 12 .
  • the first sensor 12 can be a temperature sensor, for example, which can determine a temperature of an interior 14 of the production facility 9 and/or a temperature of the products 1 . The measured temperature is thus evaluated as the second status message 2b or sensor message shown here.
  • the temperature of the products 1 can be an important parameter when evaluating the quality.
  • sensors 12, 13 are also possible, such as a light sensor or a moisture sensor.
  • a third status message 2c is shown here, which in this exemplary embodiment is a production plant message.
  • a production plant notification can be a setting of the production plant 9, for example.
  • the third status notification 2c or the production plant notification originates schematically from the conveyor belt 10.
  • the third status notification 2c or the production plant notification is a speed of the conveyor belt 10, which can also have an impact on the quality of the products 1.
  • the production plant messages can also be messages from a controller of the production plant 9 (not shown here). Such production plant messages from the controller can be error messages or error messages, for example.
  • a fourth status message 2d is also shown here, which is also a production plant message.
  • the fourth status notification 2d is here a production plant notification corresponding to a flap 11a, 11b of the production plant 9 shown here.
  • a further sensor notification is shown here as the fifth status notification 2e, which originates from a second sensor 13 in this exemplary embodiment.
  • the second sensor 13 is arranged in such a way that it can determine a temperature of an environment 15 of the production plant 9 .
  • the temperature of the environment 15 can also affect the quality.
  • the status reports 2a-2e thus reflect a status of the products 1 and/or the production of the products 1.
  • the status reports 2a-2e shown here are transmitted to an artificial intelligence 3, which evaluates the status reports 2a-2e and initiates an action based on the evaluation. With the help of artificial intelligence 3 the production of the products can be accelerated. In addition, by means of the artificial intelligence 3, human error susceptibility is at least partially avoided.
  • the artificial intelligence 3 makes decisions 17 about the products 1 in particular on the basis of the status reports 2a-2e and/or their evaluation.
  • the artificial intelligence 3 can determine compliance 4 or fulfillment of the quality specifications 16 on the basis of the evaluation. As an action, the artificial intelligence 3 can then cause the products 1 to be released 6 . This occurs in particular when the products 1 have met or complied with the quality specifications 16 . For example, compliance 4 can be determined and release 6 can thus be initiated if the quality specifications 16 are more than 95% fulfilled or complied with.
  • the artificial intelligence 3 can also use the evaluation to determine that a violation 5 of the quality specifications 16 has occurred.
  • a violation 5 exists, for example, if the quality specifications 16 are met or adhered to by less than 95%.
  • An action following the violation 5 can, for example, be a communication 18 to a production staff and/or a quality staff.
  • This notification 18 can be used to inform the relevant personnel that the quality specifications 16 have been violated.
  • the production staff and/or quality staff can then reassess the products 1 to determine whether, for example, the violation 5 of the quality specifications 16 is serious or less important.
  • the production staff and/or a quality staff can use this to decide whether the products 1 are released for delivery and/or sale or whether the products 1 are processed again or even disposed of.
  • the products 1 can also be withheld 19 based on the violation 5 of the quality specifications 16 .
  • this can be done when one or more status messages 2a - 2e are so critical that the products 1 have a particularly poor quality.
  • the restraint 19 can also take place if the quality specifications 16 have been particularly badly missed.
  • the restraint 19 can take place, for example, if the quality specifications 16 are only less than 50%, in particular 25%, fulfilled or complied with.
  • Such a violation 5 of the quality specifications 16 can also result in the products 1 being disposed of.
  • the retention 19 of the products 1 can also take place when the notification 18 has been made to the production staff and/or the quality staff.
  • the course of the quality assurance described above and/or below can also be stored in a blockchain 7 .
  • the blockchain 7 has the advantage that it can be used to store data or, in this case, the process of quality assurance particularly well and in a forgery-proof manner.
  • the sequence of how the artificial intelligence 7 evaluated the status messages 2a-2e, how the artificial intelligence 7 arrived at the actions and/or the decisions 17 can be documented. Such documentation is important in order to be able to determine retrospectively where an error occurred or, in the event of liability issues, to be able to prove that the error did not occur during production or was caused by the artificial intelligence 7 .
  • At least decisions 17 made by the artificial intelligence 7 based on the status reports 2a-2e and/or the evaluation of the status reports 2a-2e can be stored in the blockchain 7.
  • the decisions 17 can include the fact that the artificial intelligence 3 has decided that compliance 4 or a violation 5 of the quality of the products 1 is present. This makes it possible to understand how and/or on what basis the artificial intelligence 7 acted or acted or decided. This is important for documenting the quality assurance process as well as for providing evidence to know where the error occurred. It can also be used to prove that the error does not lie with the artificial intelligence 7 in the event of an incorrect evaluation.
  • the artificial intelligence 3 can be optimized 8 .
  • Such an optimization 8 can additionally or alternatively be stored in the blockchain 7 . Additionally or alternatively, the optimization 8 of the artificial intelligence 3 can also take place on the blockchain 7 or the data stored therein. After the artificial intelligence 3 has been optimized 8, it can be expanded, replaced and/or updated accordingly.
  • a quality assurance system 28 is also shown here, with which the method for quality assurance can be carried out according to at least one feature of the preceding and/or following description.
  • a computer 25 is shown schematically, on which the artificial intelligence 3 or a computer program 29 with the artificial intelligence 3 is executed.
  • the computer 25 can have at least one computing unit 26 which executes programs, instructions and/or commands.
  • the computer program 29 can use the artificial intelligence 3 or which include the artificial intelligence 3 underlying commands.
  • the artificial intelligence 3, the computer program 29 and/or the computer 25 are shown separately from one another here. It is advantageous if the artificial intelligence 3 and/or the computer program 29 is operated on the computer 25 and/or by the computing unit 26.
  • the artificial intelligence 3 and/or the computer program 29 can cause the computer 25 and/or the processing unit 26 to carry out the quality assurance method according to at least one feature of the preceding and/or following description.
  • the quality assurance system 28 can include the computer 25 .
  • the arithmetic unit 26 is shown.
  • the computer 25 has the arithmetic unit 26 .
  • the processing unit 26 can also be separate from the computer 25 .
  • the artificial intelligence 3 and/or the computer program 29 can be executed by the computing unit 26, wherein the artificial intelligence 3 and/or the computer program 29 can cause the computing unit 26 to carry out the quality assurance method according to at least one feature of the preceding and/or to carry out the following description.
  • the artificial intelligence 3 can also be part of the processing unit 26 .
  • the quality assurance system 28 can include the computing unit 26 .
  • the quality assurance system 28 can include the computer-readable storage medium 27 .
  • the computer-readable storage medium 27 can also have the computer program 29, which has the artificial intelligence 3 or the artificial Chen intelligence 3 underlying commands and / or the artificial intelligence 3 include defining commands.
  • the computer-readable storage medium 27 can also be arranged in the computer 25 and/or can be connected to the computer 25 .
  • the computing unit 26 executes the quality assurance method, the computer program 29 and/or the artificial intelligence 3, this can also be done by the computer 25.
  • the artificial intelligence 3, the computer 25, the computing unit 26, the computer-readable storage medium 27 and/or the computer program 29 are shown here spatially separated from one another.
  • the computer program 29 can include the artificial intelligence 3 .
  • the computer program 29 and/or the artificial intelligence 3 can be arranged on the computer-readable storage medium 27 .
  • the computer-readable storage medium 27 can also be arranged in the computer 25 and/or the processing unit 26 .
  • the computer-readable storage medium 27 can be coupled to the computer 25 and/or the computing unit 26 and/or the computer program 29 and/or the artificial intelligence 3 can be transferred to the computer 25 and/or the computing unit 26.
  • FIG. 1 shows a schematic flowchart for optimizing 8 the artificial intelligence 3.
  • the cause of the error can be determined 20 . This can be done in particular using the blockchain 7, since the method for quality assurance or for evaluating the status reports 2a-2e and/or the decisions 17 etc. is stored therein.
  • the cause of the error can be analyzed 21 . For example, it can thus be determined whether, for example, a sensor 12, 13 is faulty or whether the artificial intelligence 3 has made an incorrect decision 17.
  • the artificial intelligence 3 is trained to recognize the determined cause of the error and then to make a correspondingly better decision 17.
  • testing 23 can take place, in which the artificial intelligence 3 is tested, for example, using a test product and/or a test method.
  • a determination 20 of a fault cause can be carried out again, with analysis 21 , training 22 and/or testing 23 being able to be carried out again.
  • the optimization process 8 can be stored by means of documentation 24 .
  • This documentation 24, in particular individual, several or all steps 20-23 shown here, of the optimization 8 is then advantageously stored again in the blockchain 7.
  • the present invention is not limited to the illustrated and described embodiments. Modifications within the scope of the patent claims are just as possible as a combination of the features, even if they are shown and described in different exemplary embodiments.
  • Processing unit 27 Computer-readable storage medium 28 Quality assurance system

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Abstract

The invention relates to a method, in particular a computer-implemented method, for the quality assurance of products (1), in particular of drugs, semiconductor elements and/or foodstuffs, in which messages (2) concerning states of the products (1) and/or a manufacturing of the products (1) are evaluated in terms of quality requirements (16) and in which, on the basis of the evaluation, action (6, 19) is taken in respect of the products (1), the manufacturing and/or a manufacturing process. According to the invention, in the method, artificial intelligence (3) is used to evaluate the messages (2) concerning the states of the products and to initiate action (6, 19). The invention further relates to a quality assurance system for the quality assurance of products (1) according to this method.

Description

Verfahren zur Qualitätssicherung von Produkten Procedures for quality assurance of products
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Qualitätssicherung von Produkten, insbesondere von Medikamenten und/oder von Halbleiterelemen ten, bei dem Zustandsmitteilungen von Zuständen der Produkte und/oder ei ner Produktion der Produkte bezüglich Qualitätsvorgaben ausgewertet wer den und bei dem anhand der Auswertung eine Handlung zu den Produkten, der Produktion und/oder einem Produktionsablauf erfolgt. The present invention relates to a method for quality assurance of products, in particular of medicines and/or semiconductor elements, in which status notifications of the status of the products and/or production of the products are evaluated with regard to quality specifications and in which an action is taken on the basis of the evaluation the products, the production and/or a production process.
Seit längerem sind Verfahren zur Qualitätssicherung bekannt, bei denen bei spielsweise Produkte analysiert werden und anhand der Analyse die Pro dukte entsprechend weiterverarbeitet oder aus der Produktion entfernt wer den. Methods for quality assurance have been known for a long time, in which, for example, products are analyzed and, based on the analysis, the products are further processed accordingly or removed from production.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren zur Qualitätssiche rung zu verbessern. The object of the present invention is to improve a method for quality assurance.
Die Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren zur Qualitätssicherung und ein Qualitätssicherungssystem mit den Merkmalen der unabhängigen Patentan sprüche. The object is achieved by a method for quality assurance and a quality assurance system with the features of the independent patent claims.
Vorgeschlagen wird ein Verfahren zur Qualitätssicherung von Produkten.A procedure for quality assurance of products is proposed.
Das Verfahren kann ferner ein computerimplementiertes Verfahren sein. Bei derartigen Produkten kann es sich um Medikamente, um Halbleiterelemente und/oder um Lebensmittel handeln. The method can also be a computer-implemented method. Such products can be medicines, semiconductor elements and/or foodstuffs.
Beim Verfahren werden Zustandsmitteilungen von Zuständen der Produkte und/oder einer Produktion der Produkte bezüglich Qualitätsvorgaben ausge- wertet. Die Qualitätsvorgaben können dabei von einem Produzenten oder von einem Auftraggeber, welche die Produktion der Produkte in Auftrag ge- geben hat, vorgegeben werden. Beispielhaft handelt es sich bei den Quali tätsvorgaben um eine Einhaltung von Parametern der Produkte, wie bei spielsweise die Einhaltung eines vorgegebenen Temperaturbereichs der Pro dukte, um eine Zuverlässigkeit bei der Funktion der Produkte, wenn die Pro dukte beispielsweise Halbleiterelemente sind, oder beispielsweise um eine Sterilität der Produkte, wenn die Produkte Medikamente oder medizinische Produkte sind. In the method, status notifications of statuses of the products and/or a production of the products are evaluated with regard to quality specifications. The quality specifications can be set by a producer or by a client who commissioned the production of the products. has to be given. For example, the quality specifications include compliance with product parameters, such as compliance with a specified temperature range of the products, reliability in the function of the products if the products are semiconductor elements, for example, or sterility, for example of the products if the products are medicines or medicinal products.
Ferner erfolgt beim Verfahren anhand der Auswertung eine Handlung zu den Produkten, der Produktion und/oder einem Produktionsablauf. Furthermore, an action on the products, the production and/or a production process takes place in the method based on the evaluation.
Erfindungsgemäß werden beim Verfahren mittels einer künstlichen Intelli genz die Zustandsmitteilungen ausgewertet und die Handlung wird veran lasst. Dabei veranlasst die künstliche Intelligenz die Handlung. Mit Hilfe der künstlichen Intelligenz kann die Qualitätssicherung der Produkte automati siert und beschleunigt werden. Außerdem können mittels der künstlichen In telligenz Fehler, welche auf menschliches Versagen zurückzuführen sind, vermindert werden. According to the invention, the status reports are evaluated in the method using artificial intelligence and the action is initiated. The artificial intelligence initiates the action. With the help of artificial intelligence, product quality assurance can be automated and accelerated. In addition, errors that can be attributed to human error can be reduced by means of artificial intelligence.
Vorteilhaft ist es, wenn das Verfahren von der künstlichen Intelligenz durch geführt wird. It is advantageous if the method is carried out by artificial intelligence.
Von Vorteil ist es, wenn zumindest die auf Basis der Zustandsmitteilungen von der künstlichen Intelligenz getroffenen Entscheidungen in einer Block- chain gespeichert werden. Zusätzlich oder alternativ können auch zumindest die Zustandsmitteilungen in einer Blockchain gespeichert werden. Weiterhin zusätzlich oder alternativ können die auf Basis der Entscheidungen veran- lassten Handlungen in einer Blockchain gespeichert werden. Die Blockchain stellt eine gute Möglichkeit dar, Daten, wie hier die Zustandsmitteilungen, die Entscheidungen der künstlichen Intelligenz und/oder die Handlungen der künstlichen Intelligenz, zu speichern bzw. zu dokumentieren. Die Dokumen tation, oder auch Protokollierung, derartiger Daten ist dahingehend wichtig, dass damit nachvollzogen werden kann, wie die Handlung zu einem Produkt und/oder zur Produktion und/oder zum Produktionsablauf zustande kam. Bei spielsweise kann damit nachgewiesen werden, dass die Produkte eine Pro duktionsstelle mit hoher Qualität bzw. innerhalb von den Qualitätsvorgaben verlassen hat. Mittels einer Speicherung und der damit verbundenen Doku mentation der Entscheidungen der künstlichen Intelligenz kann auch nachge wiesen werden, dass diese korrekt entschieden hat. Die Blockchain hat dabei den Vorteil, dass diese besonders fälschungssicher ist. It is advantageous if at least the decisions made by the artificial intelligence based on the status reports are stored in a block chain. Additionally or alternatively, at least the status reports can also be stored in a blockchain. Furthermore, additionally or alternatively, the actions initiated on the basis of the decisions can be stored in a blockchain. The blockchain is a good way of storing or documenting data, such as the status messages, the decisions of the artificial intelligence and/or the actions of the artificial intelligence. The documentation, or logging, of such data is important in that that it can be understood how the action for a product and/or for production and/or for the production process came about. For example, it can be proven that the products left a production site with high quality or within the quality specifications. By storing and documenting the decisions made by the artificial intelligence, it can also be proven that the decision was correct. The blockchain has the advantage that it is particularly forgery-proof.
Vorteilhaft ist es, wenn zur Optimierung der künstlichen Intelligenz bei einer Fehlfunktion eine Ermittlung einer Fehlerursache anhand der Blockchain er folgt. In der Blockchain können zumindest die Zustandsmitteilungen, Ent scheidungen der künstlichen Intelligenz und/oder die Handlungen der künstli chen Intelligenz gespeichert sein. Wird beispielsweise anhand von Zustands mitteilungen eine falsche bzw. fehlerhafte Entscheidung getroffen, kann dies anhand der Blockchain nachvollzogen werden und dahingehend die künstli che Intelligenz optimiert werden. It is advantageous if, in order to optimize the artificial intelligence in the event of a malfunction, the cause of the error is determined using the blockchain. At least the status messages, decisions of the artificial intelligence and/or the actions of the artificial intelligence can be stored in the blockchain. If, for example, a wrong or erroneous decision is made based on status messages, this can be traced using the blockchain and the artificial intelligence can be optimized accordingly.
Zusätzlich oder alternativ kann eine Analyse der Fehlerursache erfolgen. Da bei kann auch analysiert werden, wie ein entsprechender Fehler vermieden werden kann. Additionally or alternatively, the cause of the error can be analyzed. Since in can also be analyzed how a corresponding error can be avoided.
Weiterhin zusätzlich oder alternativ kann ein Training zur Verbesserung der künstlichen Intelligenz, insbesondere anhand der Analyse, erfolgen. Dies ist ein Vorteil der künstlichen Intelligenz, die anhand von verursachten Fehlern trainiert werden kann, den Fehler zu vermeiden. Furthermore, additionally or alternatively, training to improve the artificial intelligence, in particular based on the analysis, can take place. This is an advantage of artificial intelligence, which can be trained to avoid the error based on errors caused.
Des Weiteren kann bei der Optimierung der Prozess mit der Abkürzung CAPA angewendet werden. CAPA steht dabei für „Corrective and Preventive Action“, also Korrektur- und Vorbeugemaßnahme. Beispielsweise wird die künstliche Intelligenz durch das Optimieren, insbesondere in der Auswertung der Zustandsmitteilungen, der Findung der Entscheidungen und/oder der Veranlassung der Handlungen korrigiert, um weitere Fehler vorzubeugen. Furthermore, the process with the abbreviation CAPA can be used during optimization. CAPA stands for "Corrective and Preventive Action". For example, the artificial intelligence through optimization, especially in the evaluation of the status reports, the finding of the decisions and/or the initiation of the actions are corrected in order to prevent further errors.
Das System bzw. das Verfahren bzw. das beim Verfahren eingesetzte Proto koll ist Blockchain agnostisch aufgebaut, sofern die Blockchain über einen Smart Contract Support und/oder einen nativen Token Support verfügt.The system or the process or the protocol used in the process is blockchain-agnostic if the blockchain has smart contract support and/or native token support.
Durch die Verwendung dieser Blockchain können auf vorteilhafte Weise so genannte NFTs verwaltet bzw. in dieser Blockchain gespeichert werden. NFT ist hierbei die Abkürzung für non-fungible Token. By using this blockchain, so-called NFTs can advantageously be managed or stored in this blockchain. NFT is the abbreviation for non-fungible token.
Mit Hilfe der NFTs können die beim Verfahren zur Qualitätssicherung auftre tenden Daten, also beispielsweise die Zustandsmitteilungen, die Qualitäts vorgaben, die Handlungen, die Entscheidungen, Sensormitteilungen und/o der die weiteren im Zusammenhang mit den beim Verfahren in der vorange gangenen und/oder nachfolgenden Beschreibung genannten Daten, insbe sondere fälschungssicher, gespeichert werden. Hierbei können beispiels weise für jeden Verfahrensschritt und/oder die beim Verfahrensschritt vorlie genden Daten und/oder Zustandsdaten während der Produktion zusammen gefasst werden und hieraus ein NFT gebildet werden. Die derart erzeugten NFTs können dann in der Blockchain abgelegt werden und/oder bilden zu mindest einen Teil der Blockchain. Der Vorteil der NFTs ist es, dass diese einzigartig und unteilbar sind. Hierdurch kann auf sehr sichere Weise im Nachhinein das Verfahren zur Qualitätssicherung nachvollzogen werden, da es keine zwei identischen NFTs gibt, die im Nachhinein verwechselt werden könnten. Des Weiteren können durch die Unteilbarkeit der NFTs keine Daten aus einem NFT herausgeteilt werden, die eventuell nicht gewünscht sind. Zu dem ist es nicht möglich, ein NFT im Nachhinein zu adaptieren. Es werden somit stets alle zum Verfahren bzw. zum Verfahrensschritt gehörenden Da ten betrachtet, die im NFT hinterlegt und beim Verfahren zur Qualitätssiche rung aufgetreten sind. In den NFTs können somit die Verfahrensdaten abge legt bzw. gespeichert bzw. dokumentiert werden. Insbesondere werden die Daten, die zur Kl, zum Produkt und/oder zur Produktion gehören, in den NFTs abgelegt. Hierdurch werden die aktuellen Daten in den NFTs doku mentiert. Aus der Vielzahl an NFTs wird somit das Verfahren in der Block- chain gespeichert. With the help of the NFTs, the data occurring during the quality assurance process, for example the status messages that specify quality, the actions, the decisions, sensor messages and/or the other data in connection with the process in the preceding and/or following Description mentioned data, in particular special tamper-proof, are stored. In this case, for example, for each method step and/or the data and/or status data present in the method step can be summarized during production and an NFT can be formed from this. The NFTs generated in this way can then be stored in the blockchain and/or form at least part of the blockchain. The advantage of NFTs is that they are unique and indivisible. In this way, the quality assurance procedure can be traced in a very reliable manner afterwards, since there are no two identical NFTs that could be confused afterwards. Furthermore, due to the atomic nature of NFTs, no data can be split out of an NFT that may not be desired. In addition, it is not possible to adapt an NFT afterwards. All data belonging to the process or process step, which is stored in the NFT and occurred during the quality assurance process, is therefore always considered. The procedure data can thus be stored or documented in the NFTs. In particular, the data belonging to Kl, the product and / or production, in the NFTs filed. This documents the current data in the NFTs. From the large number of NFTs, the procedure is thus stored in the block chain.
Die NFTs können dabei kontinuierlich erstellt und zur Blockchain hinzugefügt werden. Beispielsweise können die NFTs in Zeitintervallen erstellt und in der Blockchain abgelegt werden. The NFTs can be continuously created and added to the blockchain. For example, the NFTs can be created at time intervals and stored in the blockchain.
Die bei dem Verfahren zur Qualitätssicherung auftretenden Daten können entweder im Plaintext oder als Hash in ein NFT persistiert werden. Da NFT Informationen öffentlich zugänglich sind können Plaintext-Daten auch öffent lich gelesen werden. Während dies für einige Anwendungsfälle wünschens wert ist, stellt diese Vorgehensweise für sensitive Daten ein Problem dar.The data occurring during the quality assurance procedure can be persisted in an NFT either in plain text or as a hash. Since NFT information is publicly available, plain text data can also be publicly read. While this is desirable for some use cases, this approach poses a problem for sensitive data.
Aus diesem Grund besteht die Möglichkeit, diese Daten als Hashwert in das NFT zu persistieren. So ist weiterhin die Konsistenz sowie Fälschungssicher heit der Daten gewährleistet, ohne die Daten öffentlich zur Verfügung stellen zu müssen. Während öffentlich zur Verfügung gestellte Plaintext-Daten opti malerweise mittels eines IPFS gespeichert werden, können die Daten, wel che für die Hashwertberechnung herangezogen werden, in jedem beliebigen Speicherort, auch einem nicht öffentlich zugänglichen, gespeichert werden. For this reason, it is possible to persist this data in the NFT as a hash value. This ensures that the data remains consistent and protected against forgery without having to make the data publicly available. While publicly available plain text data is optimally stored using an IPFS, the data used to calculate the hash value can be stored in any storage location, including one that is not publicly accessible.
Die hier beschriebenen Daten, die beim Verfahren zur Qualitätssicherung auftreten, werden in der hier vorangegangenen und/oder nachfolgenden Be schreibung beschrieben. The data described here, which occur during the quality assurance process, are described in the description preceding and/or following this.
Aus den Daten eines NFTs kann in weiterer Folge eine Model Card generiert werden, welche auf einfache Art und Weise einen Zugang zu den Informatio nen des NFTs ermöglicht. A model card can then be generated from the data of an NFT, which allows easy access to the information of the NFT.
Von Vorteil ist es, wenn zur Optimierung der künstlichen Intelligenz aus der Blockchain die zu den Fehlerursachen zugeordneten Zustandsmitteilungen herangezogen werden. Dadurch kann bei Wiederauftreten von Zustandsmit teilungen, die zu den Fehlerursachen geführt haben, eine entsprechend bes sere Entscheidung getroffen und/oder eine bessere Handlung veranlasst werden. Zusätzlich oder alternativ können zur Optimierung der künstlichen Intelligenz aus der Blockchain die zu den Fehlerursachen zugeordneten Ent scheidungen und/oder veranlassten Handlungen der künstlichen Intelligenz herangezogen werden. It is advantageous if, in order to optimize the artificial intelligence from the blockchain, the status reports assigned to the error causes be used. As a result, if status messages that led to the causes of the error reappear, a correspondingly better decision can be made and/or a better action initiated. Additionally or alternatively, the decisions assigned to the error causes and/or actions initiated by the artificial intelligence can be used to optimize the artificial intelligence from the blockchain.
Vorteilhaft ist es, wenn das Training der künstlichen Intelligenz, insbesondere anhand der Analyse der Fehlerursache, in der Blockchain gespeichert wird, wobei das Trainieren der künstlichen Intelligenz vorzugsweise in Form einer Dokumentation in der Blockchain gespeichert wird. Dadurch kann auch die Optimierung, das heißt die Ermittlung der Fehlerursache, die Analyse und/o der das Trainieren, der künstlichen Intelligenz nachvollzogen werden. Ist bei spielsweise das Trainieren der künstlichen Intelligenz fehlerhaft, kann darauf eingegangen werden. Auch kann nachgewiesen werden, dass das Trainieren fehlerfrei war und ein möglicher Fehler andere Ursachen hat. It is advantageous if the training of the artificial intelligence, in particular based on the analysis of the cause of the error, is stored in the blockchain, with the training of the artificial intelligence preferably being stored in the blockchain in the form of documentation. As a result, the optimization, i.e. the determination of the cause of the error, the analysis and/or the training, of the artificial intelligence can also be understood. If, for example, the training of the artificial intelligence is faulty, this can be addressed. It can also be proven that the training was error-free and that a possible error has other causes.
Von Vorteil ist es, wenn bei der Auswertung der Zustandsmitteilungen zumin dest einige der Zustandsmitteilungen mit einer Gewichtung versehen werden. Beispielsweise können einige Zustandsmitteilungen relevanter für die Quali tät der Produkte sein als andere Zustandsmitteilungen. Relevantere Zu standsmitteilungen können mit einer höheren Gewichtung versehen werden, als weniger relevante Zustandsmitteilungen. Beispielsweise kann ein Produkt empfindlich auf Temperaturunterschiede reagieren, so dass bei hohen Tem peraturunterschieden die Qualität des Produkts sinkt. Eine derartige Zu standsmitteilung, welche die Temperaturunterschiede beinhaltet, kann somit eine hohe Gewichtung erhalten. Andere Produkte können dagegen lichtemp findlich sein, jedoch weniger empfindlich auf Temperaturunterschiede. Diese Produkte können eine hohe Gewichtung auf einen Lichteintrag und eine ge ringere Gewichtung auf Temperaturunterschiede erhalten. Vorteilhaft ist es, wenn die Auswertung der Zustandsmitteilungen, die von der künstlichen Intelligenz veranlasste Handlung, die Zustandsmitteilung, ein Zu stand der künstlichen Intelligenz, die Trainingsdaten der künstlichen Intelli genz, das Training der künstlichen Intelligenz, das Optimieren der künstli chen Intelligenz, das Testen der künstlichen Intelligenz, die zumindest eine Gewichtung, einen Zeitstempel und/oder ein Zustand der künstlichen Intelli genz in einer Blockchain gespeichert werden, wobei ein derartiges Speichern kontinuierlich oder in Intervallen erfolgt. Insbesondere mittels dem Speichern des Zustands der künstlichen Intelligenz kann die künstliche Intelligenz doku mentiert werden. Dabei werden als Zustand beispielsweise die Einstellungen und/oder Parameter der künstlichen Intelligenz gespeichert. It is advantageous if at least some of the status notifications are given a weighting when the status notifications are evaluated. For example, some status messages may be more relevant to the quality of the products than other status messages. More relevant status reports can be provided with a higher weighting than less relevant status reports. For example, a product can react sensitively to temperature differences, so that the quality of the product decreases if there are large temperature differences. Such a status report, which includes the temperature differences, can thus be given a high weighting. Other products, on the other hand, can be sensitive to light, but less sensitive to temperature differences. These products can be given a high weighting to light input and a lower weighting to temperature differences. It is advantageous if the evaluation of the status notifications, the action initiated by the artificial intelligence, the status notification, a status of the artificial intelligence, the training data of the artificial intelligence, the training of the artificial intelligence, the optimization of the artificial intelligence, the testing of the artificial intelligence, the at least one weight, a timestamp and/or a state of the artificial intelligence are stored in a blockchain, such storage being carried out continuously or at intervals. The artificial intelligence can be documented in particular by storing the state of the artificial intelligence. In this case, for example, the settings and/or parameters of the artificial intelligence are stored as the state.
Vorteilhaft ist es, wenn bei Fehlfunktionen und/oder bei einem Nachlassen ei ner Zuverlässigkeit der künstlichen Intelligenz diese, insbesondere anhand der Blockchain, zu einem vorhergehenden Zustand der künstlichen Intelli genz zurückgesetzt und/oder optimiert wird. Somit kann beispielsweise zu ei ner früheren Version zurückgegangen werden, welche zumindest besser funktionierte als die gegenwärtige künstliche Intelligenz. Die einzelnen Versi onen und/oder Einstellungen der künstlichen Intelligenz können ebenfalls in der Blockchain gespeichert sein, so dass anhand der Blockchain eine vorhe rige Version der künstlichen Intelligenz wiederhergestellt werden kann. It is advantageous if, in the event of malfunctions and/or a decrease in the reliability of the artificial intelligence, it is reset to a previous state of the artificial intelligence and/or optimized, in particular using the blockchain. Thus, for example, one can go back to an earlier version, which at least worked better than the current artificial intelligence. The individual versions and/or settings of the artificial intelligence can also be stored in the blockchain, so that a previous version of the artificial intelligence can be restored using the blockchain.
Von Vorteil ist es, wenn bei einer Einhaltung der Qualitätsvorgaben als Hand lung die Produkte freigegeben werden und/oder die Produkte zur Freigabe vorbereitet werden. Die Produkte befinden sich somit innerhalb der Qualitäts vorgaben und können beispielsweise für einen Verkauf oder eine Ausliefe rung freigegeben werden. It is advantageous if the products are released and/or the products are prepared for release as an action if the quality specifications are complied with. The products are therefore within the quality specifications and can be released for sale or delivery, for example.
Vorteilhaft ist es, wenn bei einer Verletzung der Qualitätsvorgaben als Hand lung die Auswertung der Zustandsmitteilungen an ein Produktionspersonal übermittelt wird. Zusätzlich oder alternativ kann bei der Verletzung der Quali- tätsvorgaben als Handlung eine Mitteilung über die Verletzung der Qualitäts vorgaben an ein Produktionspersonal übermittelt werden. Dabei kann eine entsprechende Handlung auch an ein Qualitätspersonal veranlasst werden. Ein entsprechendes Personal kann somit die Ursache der Verletzung der Qualitätsvorgaben analysieren und entsprechende Fehler oder ähnliches be heben. Das entsprechende Personal kann auch, insbesondere anhand der Mitteilung über die Verletzung der Qualitätsvorgaben, die künstliche Intelli genz darauf trainieren, so dass die Qualitätsvorgaben in Zukunft eingehalten werden. Zusätzlich oder alternativ kann das entsprechende Personal darüber entscheiden, ob die Produkte trotz der Verletzung der Qualitätsvorgaben zum Verkauf und/oder zur Auslieferung freigegeben werden können, weil die Ver letzung lediglich minimal ist oder ein Fehler in der Auswertung vorliegt. It is advantageous if, in the event of a violation of the quality specifications, the evaluation of the status reports is transmitted to production personnel as an action. Additionally or alternatively, if the quality a notification of the violation of the quality specifications can be sent to a production staff as an action. A corresponding action can also be initiated for a quality personnel. Appropriate personnel can thus analyze the cause of the violation of the quality specifications and rectify corresponding errors or the like. The relevant personnel can also train the artificial intelligence, in particular on the basis of the notification of the violation of the quality specifications, so that the quality specifications will be complied with in the future. Additionally or alternatively, the relevant personnel can decide whether the products can be released for sale and/or delivery despite the violation of the quality specifications because the violation is only minimal or there is an error in the evaluation.
Zusätzlich oder alternativ kann die künstliche Intelligenz die Produktion der Produkte stoppen. So können Rohstoffe eingespart werden, die bei der Pro duktion von fehlerhaften Produkten auftreten würde. Zusätzlich oder alterna tiv kann die künstliche Intelligenz die Produkte auch zurückhalten. Diese Pro dukte können dann genauer analysiert werden. Additionally or alternatively, the artificial intelligence can stop the production of the products. In this way, raw materials can be saved that would occur in the production of defective products. Additionally or alternatively, the artificial intelligence can also hold back the products. These products can then be analyzed in more detail.
Von Vorteil ist es, wenn als Zustandsmitteilungen Sensormitteilungen zumin dest eines Sensors zur Überwachung eines Qualitätsparameters der Pro dukte und/oder Produktionsparameter bei der Produktion ausgewertet wer den. Bei der Produktion werden vorteilhafterweise Sensoren eingesetzt, mit tels denen Produktionsparameter überwacht werden können. Beispielsweise werden Temperatursensoren eingesetzt, um bei der Produktion die Tempera tur zu überwachen. So ist beispielsweise eine Qualitätsvorgabe, dass die Temperatur der Produkte einen Grenzwert nicht überschreiten oder unter schreiten darf. Derartige Sensordaten oder hier Sensormitteilungen werden als Zustandsmitteilungen von der künstlichen Intelligenz ausgewertet. Vorteilhaft ist es, wenn als Zustandsmitteilungen Produktionsanlagenmittei lungen einer bei der Produktion der Produkte eingesetzten Produktionsan lage ausgewertet werden. Beispielsweise kann als Produktionsanlagenmittei lungen eine Produktionsgeschwindigkeit als Zustandsmitteilung ausgewertet werden. Die Produktionsanlagenmitteilungen können somit Einstellungen der Produktionsanlage und/oder Mitteilungen einer Steuerung der Produktions anlage sein. Im Allgemeinen sinkt mit steigender Produktionsgeschwindigkeit die Qualität der Produkte, so dass beispielsweise anhand dessen die künstli che Intelligenz die Produktionsgeschwindigkeit als Handlung verlangsamen kann. It is advantageous if sensor messages at least from one sensor for monitoring a quality parameter of the products and/or production parameters during production are evaluated as status messages. Sensors are advantageously used during production, with which production parameters can be monitored. For example, temperature sensors are used to monitor the temperature during production. For example, a quality requirement is that the temperature of the products must not exceed or fall below a limit value. Such sensor data or here sensor messages are evaluated as status messages by the artificial intelligence. It is advantageous if production plant notifications of a production plant used in the production of the products are evaluated as status notifications. For example, a production speed can be evaluated as a status message as production plant messages. The production plant messages can thus be settings of the production plant and/or messages from a controller of the production plant. In general, the quality of the products decreases with increasing production speed, so that artificial intelligence can use this, for example, to slow down the production speed as an action.
Von Vorteil ist es, wenn als Zustandsmitteilungen Eingabemitteilungen von Personen ausgewertet werden. Derartige Eingabemitteilungen werden auch als Tickets bezeichnet. Mittels derartigen Eingabemitteilungen kann das Per sonal beispielsweise Auffälligkeiten oder auch bekannte Abweichungen bei der Produktion und/oder beim Produktionsablauf mitteilen, welche dann von der künstlichen Intelligenz ausgewertet werden. It is advantageous if input messages from people are evaluated as status messages. Such input messages are also referred to as tickets. By means of such input messages, the staff can, for example, report abnormalities or also known deviations in production and/or in the production process, which are then evaluated by the artificial intelligence.
Vorteilhaft ist es, wenn als Zustandsmitteilungen Umgebungsmitteilungen ausgewertet werden. Eine Umgebungsmitteilung kann beispielsweise eine Umgebungstemperatur sein. Es kann einen Einfluss auf die Qualität der Pro dukte haben, wenn die Umgebungstemperatur, beispielsweise der Produkti onsanlage, vergleichsweise hoch, beispielsweise +50°C, oder niedrig, bei spielsweise -20°C, ist. Als weiteres Beispiel kann beispielsweise eine Luft feuchtigkeit als Umgebungsmitteilungen ausgewertet werden. It is advantageous if environmental messages are evaluated as status messages. An environmental message can be an environmental temperature, for example. The quality of the products can be affected if the ambient temperature, for example in the production facility, is comparatively high, for example +50°C, or low, for example -20°C. As a further example, air humidity can be evaluated as environmental information.
Von Vorteil ist es, wenn als Zustandsmitteilungen Rohstoffparameter von für die Produkte eingesetzten Rohstoffen ausgewertet werden. Auswirkungen auf die Qualität der Produkte können ferner die Rohstoffparameter haben. It is advantageous if raw material parameters of raw materials used for the products are evaluated as status reports. The raw material parameters can also have an impact on the quality of the products.
Vorteilhaft ist es, wenn mittels den Zustandsmitteilungen die künstliche Intelli genz gelernt wird. Zusätzlich oder alternativ kann anhand der Auswertung der Zustandsmitteilungen die künstliche Intelligenz gelernt werden. Zusätz lich oder alternativ kann anhand der Eingabemitteilungen des Produktions personales die künstliche Intelligenz gelernt werden. It is advantageous if the artificial intelligence is learned by means of the status reports. Additionally or alternatively, based on the evaluation of the status messages the artificial intelligence can be learned. Additionally or alternatively, the artificial intelligence can be learned from the input messages of the production personnel.
Von Vorteil ist es, wenn die künstliche Intelligenz mittels Trainingsdaten zu den Produkten und/oder zur Produktion der Produkte und/oder zu den Zu standsmitteilungen trainiert wird. Dadurch kann die künstliche Intelligenz ver bessert werden. It is advantageous if the artificial intelligence is trained using training data on the products and/or on the production of the products and/or on the status reports. This can improve artificial intelligence.
Vorteilhaft ist es, wenn die künstliche Intelligenz mittels Testprodukten und/o der Testzustandsmitteilungen getestet wird. Dadurch erfolgt ein Testen. Die Testprodukte und/oder Testzustandsmitteilungen können genormte Produkte und/oder Zustandsmitteilungen sein, mittels denen die künstliche Intelligenz mit einem genormten oder festen Testverfahren getestet wird. Ein derartiges Testen der künstlichen Intelligenz kann dabei in Intervallen erfolgt. Von Zeit zu Zeit kann damit überprüft werden, ob die künstliche Intelligenz korrekt ar beitet. It is advantageous if the artificial intelligence is tested using test products and/or the test status notifications. This results in testing. The test products and/or test status notifications can be standardized products and/or status notifications, by means of which the artificial intelligence is tested using a standardized or fixed test method. Such testing of the artificial intelligence can be done at intervals. This can be used to check from time to time whether the artificial intelligence is working correctly.
Vorgeschlagen wird ferner ein Qualitätssicherungssystem zur Qualitätssiche rung von Produkten, insbesondere Medikamenten und/oder Halbleiterele menten, das ausgebildet ist, ein Verfahren gemäß einem oder mehreren der in der vorangegangenen und/oder nachfolgenden Beschreibung beschriebe nen Verfahrensschritt durchzuführen. Also proposed is a quality assurance system for quality assurance of products, in particular medicines and/or semiconductor elements, which is designed to carry out a method according to one or more of the method steps described in the preceding and/or following description.
Das Qualitätssicherungssystem kann eine Recheneinheit umfassen, die aus gebildet ist, die künstliche Intelligenz auszuführen. Die Recheneinheit kann auch mittels eines Computers ausgebildet sein. Das Qualitätssicherungssys tem kann ferner eine Auswerteinheit und/oder Steuereinheit umfassen, die ausgebildet ist, die künstliche Intelligenz auszuführen. Beispielsweise kann die künstliche Intelligenz von der Recheneinheit ausgeführt werden, wobei die künstliche Intelligenz die Recheneinheit veranlassen kann, das Verfahren gemäß einem oder mehreren der in der vorangegangenen und/oder nachfol genden Beschreibung beschriebenen Verfahrensschritte durchzuführen. Vor teilhafterweise kann das Qualitätssicherungssystem einen Speicher umfas sen, auf dem die künstliche Intelligenz und/oder der künstlichen Intelligenz zugrundeliegenden Befehle hinterlegt sind, beispielsweise in Form eines Computerprogramms. The quality assurance system can include a computing unit that is designed to execute the artificial intelligence. The arithmetic unit can also be designed using a computer. The quality assurance system can also include an evaluation unit and/or control unit that is designed to execute the artificial intelligence. For example, the artificial intelligence can be executed by the computing unit, with the artificial intelligence being able to cause the computing unit to carry out the method to be carried out according to one or more of the method steps described in the preceding and/or following description. Advantageously, the quality assurance system can include a memory on which the artificial intelligence and/or the commands on which the artificial intelligence is based are stored, for example in the form of a computer program.
Vorgeschlagen wird weiterhin ein Computerprogramm umfassend die künstli che Intelligenz, das bei Ausführung durch eine Recheneinheit diese veran lasst, zumindest einen Teil der Verfahrensschritte des Verfahrens zur Quali tätssicherung einem oder mehreren der in der vorangegangenen und/oder nachfolgenden Beschreibung beschriebenen Verfahrensschritte durchzufüh ren. Das Computerprogramm kann beispielsweise auf dem Speicher des Qualitätssicherungsprogramms hinterlegt sein und/oder werden und von der Recheneinheit ausgeführt werden. Die Recheneinheit kann auch mittels ei nes Computers ausgebildet sein. Also proposed is a computer program comprising the artificial intelligence which, when executed by a computing unit, causes it to carry out at least some of the method steps of the method for quality assurance in one or more of the method steps described in the preceding and/or following description. The computer program can be and/or be stored, for example, in the memory of the quality assurance program and can be executed by the processing unit. The arithmetic unit can also be formed by means of a computer.
Das Computerprogramm kann ferner die künstliche Intelligenz und zur Aus führung der künstlichen Intelligenz zugrundeliegende Befehle und/oder Pro grammteile umfassen. Das Computerprogramm kann auch die künstliche In telligenz sein, wobei die künstliche Intelligenz durch das Computerprogramm definiert ist. The computer program can also include the artificial intelligence and the instructions and/or program parts on which the artificial intelligence is based. The computer program can also be the artificial intelligence, the artificial intelligence being defined by the computer program.
Vorgeschlagen wird außerdem ein computerlesbares Speichermedium, um fassend ein Computerprogramm, wobei das Computerprogramm die künstli che Intelligenz umfasst, das bei Ausführung mittels eines Computers diesen veranlasst, das Verfahren zur Qualitätssicherung gemäß einem oder mehre ren der in der vorangegangenen und/oder nachfolgenden Beschreibung be schriebenen Verfahrensschritte auszuführen. Das computerlesbares Spei chermedium kann der oben genannte Speicher sein. Das Computerpro gramm kann gemäß einem Merkmal der vorangegangenen und/oder nachfol genden Beschreibung ausgebildet sein. Vorteilhaft ist es, wenn das Qualitätssicherungssystem einen Computer, zu mindest eine Recheneinheit, eine Auswerteinheit, eine Steuereinheit und/o der einen PC umfasst, auf welchen die künstliche Intelligenz, das Computer- programm mit der künstlichen Intelligenz betrieben wird. Die künstliche Intelli genz und/oder das Computerprogramm mit der künstlichen Intelligenz kann dabei die Computer, zumindest die Recheneinheit, die Auswerteinheit, die Steuereinheit und/oder den PC veranlassen, Verfahren zur Qualitätssiche rung gemäß einem Merkmal der vorangegangenen und/oder nachfolgenden Beschreibung auszuführen. A computer-readable storage medium is also proposed, comprising a computer program, the computer program comprising the artificial intelligence which, when executed by means of a computer, causes the latter to carry out the quality assurance method according to one or more of the descriptions described above and/or below carry out procedural steps. The computer-readable storage medium may be the above memory. The computer program can be designed according to a feature of the preceding and/or following description. It is advantageous if the quality assurance system includes a computer, at least one computing unit, one evaluation unit, one control unit and/or one PC, on which the artificial intelligence, the computer program with the artificial intelligence, is operated. The artificial intelligence and/or the computer program with the artificial intelligence can cause the computer, at least the computing unit, the evaluation unit, the control unit and/or the PC, to carry out quality assurance methods according to a feature of the preceding and/or following description.
Weitere Vorteile der Erfindung sind in den nachfolgenden Ausführungsbei spielen beschrieben. Es zeigen: Figur 1 ein schematisches Flussdiagramm eines Verfahrens zur Quali tätssicherung und Further advantages of the invention are described in the following exemplary embodiments. The figures show: FIG. 1 a schematic flow diagram of a method for quality assurance and
Figur 2 ein schematisches Flussdiagramm zum Optimieren der künstli chen Intelligenz. FIG. 2 shows a schematic flowchart for optimizing the artificial intelligence.
Figur 1 zeigt ein schematisches Flussdiagramm eines Verfahrens zur Quali tätssicherung von Produkten 1. Das Flussdiagramm zeigt mehrere Blöcke, welche mittels Pfeilen miteinander verbunden sind. Gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel werden Produkte 1 mittels einer hier teilweise schematisch gezeigten Produktionsanlage 9 produziert. Hier ist lediglich ein Förderband 10 zum Fördern der Produkte 1 gezeigt. Na türlich kann die Produktionsanlage 9 noch weitere Elemente umfassen, die jedoch hier nicht gezeigt sind. Ferner ist hier der Übersichtlichkeit halber le- diglich ein Produkt 1 mit einem Bezugszeichen versehen. Bei den Produkten 1 kann es sich, wie hier gezeigt ist, um Medikamente in Form von hier gezeigten Ampullen handeln. Alternativ kann es sich auch um Halbleiterprodukte, um Lebensmittel oder medizinische Produkte handeln. FIG. 1 shows a schematic flowchart of a method for quality assurance of products 1. The flowchart shows a number of blocks which are connected to one another by means of arrows. According to the exemplary embodiment shown here, products 1 are produced by means of a production plant 9, which is partially shown schematically here. Only one conveyor belt 10 for conveying the products 1 is shown here. Of course, the production plant 9 can also include other elements, which are not shown here. Furthermore, for the sake of clarity, only one product 1 is provided with a reference number here. As shown here, the products 1 can be medicaments in the form of ampoules shown here. Alternatively, it can also be a matter of semiconductor products, foodstuffs or medical products.
Beim Verfahren werden Zustandsmitteilungen 2a - 2e von Zuständen der Produkte 1 und/oder einer Produktion der Produkte 1 bezüglich Qualitätsvor gaben 16 ausgewertet. Die Qualitätsvorgaben 16 können dabei von einem Produzenten und/oder von einem Auftraggeber der Produktion vorgegeben sein. In the method, status notifications 2a-2e of statuses of the products 1 and/or a production of the products 1 with regard to quality specifications 16 are evaluated. The quality specifications 16 can be specified by a producer and/or by a client of the production.
Wie hier gezeigt ist, können mehrere Zustandsmitteilungen 2a - 2e vorhan den sein, wobei hier beispielhaft einige Zustandsmitteilungen 2a - 2e gezeigt sind. As shown here, several status messages 2a-2e can be present, some status messages 2a-2e being shown here by way of example.
Eine hier gezeigte erste Zustandsmitteilung 2a kann beispielsweise eine Ein gabemitteilung von Personen wie beispielsweise einem Produktionspersonal oder einem Qualitätspersonal sein. Derartige Eingabemitteilungen können als Tickets bezeichnet werden. In den Eingabemitteilungen können ferner beispielsweise Auffälligkeiten bei der Produktionsanlage 9 hinterlegt sein, welche einem Produktionspersonal aufgefallen sind und welche für die Pro duktion relevant sind oder relevant sein könnten. A first status message 2a shown here can be, for example, an input message from people such as production personnel or quality personnel. Such input messages can be referred to as tickets. Furthermore, in the input messages, for example, abnormalities in the production facility 9 can be stored, which a production staff noticed and which are or could be relevant for the production.
Eine weitere hier gezeigte zweite Zustandsmitteilung 2b kann beispielsweise eine Sensormitteilung sein, welche von einem ersten Sensor 12 stammt. Bei dem ersten Sensor 12 kann es sich beispielsweise um einen Temperatur sensor handeln, welcher eine Temperatur eines Innenraums 14 der Produkti onsanlage 9 und/oder eine Temperatur der Produkte 1 ermitteln kann. Die gemessene Temperatur wird somit als hier gezeigte zweite Zustandsmittei lung 2b bzw. Sensormitteilung ausgewertet. Die Temperatur der Produkte 1 kann ein wichtiger Parameter bei der Auswertung der Qualität sein. Natürlich sind auch andere Sensoren 12, 13 möglich, wie beispielsweise ein Lichtsensor oder ein Feuchtigkeitssensor. Des Weiteren ist hier eine dritte Zustandsmitteilung 2c gezeigt, welche in die sem Ausführungsbeispiel eine Produktionsanlagenmitteilung ist. Eine Pro duktionsanlagenmitteilung kann beispielsweise eine Einstellung der Produkti onsanlage 9 sein. Hier stammt die dritte Zustandsmitteilung 2c bzw. die Pro duktionsanlagenmitteilung schematisch von dem Förderband 10. Beispiels weise ist die dritte Zustandsmitteilung 2c bzw. die Produktionsanlagenmittei lung eine Geschwindigkeit des Förderbandes 10, welche ebenfalls Auswir kungen auf die Qualität der Produkte 1 haben kann. Zusätzlich oder alterna tiv kann es sich bei den Produktionsanlagenmitteilungen auch um Mitteilun gen einer hier nicht gezeigten Steuerung der Produktionsanlage 9 handeln. Derartige Produktionsanlagenmitteilungen von der Steuerung können bei spielsweise Fehlermeldungen bzw. Fehlermitteilungen sein. Außerdem ist hier eine vierte Zustandsmitteilung 2d gezeigt, welche ebenfalls eine Produk tionsanlagenmitteilung ist. Die vierte Zustandsmitteilung 2d ist hier eine Pro duktionsanlagenmitteilung entsprechen einer hier gezeigten Klappe 11a, 11b der Produktionsanlage 9. Another second status message 2b shown here can be a sensor message, for example, which originates from a first sensor 12 . The first sensor 12 can be a temperature sensor, for example, which can determine a temperature of an interior 14 of the production facility 9 and/or a temperature of the products 1 . The measured temperature is thus evaluated as the second status message 2b or sensor message shown here. The temperature of the products 1 can be an important parameter when evaluating the quality. Of course, other sensors 12, 13 are also possible, such as a light sensor or a moisture sensor. Furthermore, a third status message 2c is shown here, which in this exemplary embodiment is a production plant message. A production plant notification can be a setting of the production plant 9, for example. Here the third status notification 2c or the production plant notification originates schematically from the conveyor belt 10. For example, the third status notification 2c or the production plant notification is a speed of the conveyor belt 10, which can also have an impact on the quality of the products 1. Additionally or alternatively, the production plant messages can also be messages from a controller of the production plant 9 (not shown here). Such production plant messages from the controller can be error messages or error messages, for example. A fourth status message 2d is also shown here, which is also a production plant message. The fourth status notification 2d is here a production plant notification corresponding to a flap 11a, 11b of the production plant 9 shown here.
Weiterhin ist hier als fünfte Zustandsmitteilung 2e eine weitere Sensormittei lung gezeigt, welche in diesem Ausführungsbeispiel von einem zweiten Sen sor 13 stammt. Der zweite Sensor 13 ist derart angeordnet, dass dieser eine Temperatur einer Umgebung 15 der Produktionsanlage 9 ermitteln kann. Die Temperatur der Umgebung 15 kann ebenfalls Auswirkungen auf die Qualität haben. Furthermore, a further sensor notification is shown here as the fifth status notification 2e, which originates from a second sensor 13 in this exemplary embodiment. The second sensor 13 is arranged in such a way that it can determine a temperature of an environment 15 of the production plant 9 . The temperature of the environment 15 can also affect the quality.
Die Zustandsmitteilungen 2a - 2e geben somit einen Zustand der Produkte 1 und/oder der Produktion der Produkte 1 wieder. The status reports 2a-2e thus reflect a status of the products 1 and/or the production of the products 1.
Die hier gezeigten Zustandsmitteilungen 2a - 2e werden an eine künstliche Intelligenz 3 übermittelt, welche die Zustandsmitteilungen 2a - 2e auswertet und anhand der Auswertung eine Handlung veranlasst. Mit Hilfe der künstli chen Intelligenz 3 kann die Produktion der Produkte beschleunigt werden. Außerdem ist mittels der künstlichen Intelligenz 3 eine Fehleranfälligkeit durch den Menschen zumindest teilweise vermieden. Die künstliche Intelli genz 3 trifft insbesondere anhand der Zustandsmitteilungen 2a - 2e und/oder deren Auswertung Entscheidungen 17 über die Produkte 1. The status reports 2a-2e shown here are transmitted to an artificial intelligence 3, which evaluates the status reports 2a-2e and initiates an action based on the evaluation. With the help of artificial intelligence 3 the production of the products can be accelerated. In addition, by means of the artificial intelligence 3, human error susceptibility is at least partially avoided. The artificial intelligence 3 makes decisions 17 about the products 1 in particular on the basis of the status reports 2a-2e and/or their evaluation.
Beispielsweise kann die künstliche Intelligenz 3 eine Einhaltung 4 bzw. Erfül lung der Qualitätsvorgaben 16 anhand der Auswertung ermitteln. Als Hand lung kann die künstliche Intelligenz 3 daraufhin eine Freigabe 6 der Produkte 1 veranlassen. Dies erfolgt insbesondere dann, wenn die Produkte 1 die Qualitätsvorgaben 16 erfüllt bzw. eingehalten haben. Beispielsweise kann die Einhaltung 4 ermittelt und damit die Freigabe 6 veranlasst werden, wenn die Qualitätsvorgaben 16 zu mehr als 95% erfüllt bzw. eingehalten sind. For example, the artificial intelligence 3 can determine compliance 4 or fulfillment of the quality specifications 16 on the basis of the evaluation. As an action, the artificial intelligence 3 can then cause the products 1 to be released 6 . This occurs in particular when the products 1 have met or complied with the quality specifications 16 . For example, compliance 4 can be determined and release 6 can thus be initiated if the quality specifications 16 are more than 95% fulfilled or complied with.
Alternativ kann die künstliche Intelligenz 3 anhand der Auswertung auch er mitteln, dass eine Verletzung 5 der Qualitätsvorgaben 16 vorliegt. Eine Ver letzung 5 liegt beispielsweise vor, wenn die Qualitätsvorgaben 16 zu weniger als 95% erfüllt bzw. eingehalten sind. Alternatively, the artificial intelligence 3 can also use the evaluation to determine that a violation 5 of the quality specifications 16 has occurred. A violation 5 exists, for example, if the quality specifications 16 are met or adhered to by less than 95%.
Eine auf die Verletzung 5 folgenden Handlung kann beispielsweise eine Mit teilung 18 an ein Produktionspersonal und/oder ein Qualitätspersonal sein. Mittels dieser Mitteilung 18 kann dem entsprechenden Personal mitgeteilt werden, dass die Qualitätsvorgaben 16 verletzt sind. Das Produktionsperso nal und/oder ein Qualitätspersonal kann daraufhin die Produkte 1 nochmals bewerten, ob beispielsweise die Verletzung 5 der Qualitätsvorgaben 16 schwerwiegend oder weniger wichtig ist. Das Produktionspersonal und/oder ein Qualitätspersonal kann anhand dessen entscheiden, ob die Produkte 1 zur Auslieferung und/oder zum Verkauf freigegeben werden oder ob die Pro dukte 1 nochmals bearbeitet oder sogar entsorgt werden. An action following the violation 5 can, for example, be a communication 18 to a production staff and/or a quality staff. This notification 18 can be used to inform the relevant personnel that the quality specifications 16 have been violated. The production staff and/or quality staff can then reassess the products 1 to determine whether, for example, the violation 5 of the quality specifications 16 is serious or less important. The production staff and/or a quality staff can use this to decide whether the products 1 are released for delivery and/or sale or whether the products 1 are processed again or even disposed of.
Zusätzlich oder alternativ kann anhand der Verletzung 5 der Qualitätsvorga ben 16 auch eine Zurückhaltung 19 der Produkte 1 erfolgen. Beispielsweise kann dies erfolgen, wenn eine oder mehrere Zustandsmitteilungen 2a - 2e derart kritisch sind, dass die Produkte 1 eine besonders schlechte Qualität aufweisen. Die Zurückhaltung 19 kann auch erfolgen, wenn die Qualitätsvor gaben 16 besonders weit verfehlt wurden. Die Zurückhaltung 19 kann bei spielsweise erfolgen, wenn die Qualitätsvorgaben 16 lediglich zu weniger als 50%, insbesondere 25%, erfüllt bzw. eingehalten sind. Auf eine derartige Verletzung 5 der Qualitätsvorgaben 16 kann auch eine Entsorgung der Pro dukte 1 erfolgen. Die Zurückhaltung 19 der Produkte 1 kann ferner auch dann erfolgen, wenn die Mitteilung 18 an das Produktionspersonal und/oder das Qualitätspersonal erfolgt ist. Additionally or alternatively, the products 1 can also be withheld 19 based on the violation 5 of the quality specifications 16 . For example, this can be done when one or more status messages 2a - 2e are so critical that the products 1 have a particularly poor quality. The restraint 19 can also take place if the quality specifications 16 have been particularly badly missed. The restraint 19 can take place, for example, if the quality specifications 16 are only less than 50%, in particular 25%, fulfilled or complied with. Such a violation 5 of the quality specifications 16 can also result in the products 1 being disposed of. The retention 19 of the products 1 can also take place when the notification 18 has been made to the production staff and/or the quality staff.
Beim Verfahren kann ferner der Ablauf der im vorangegangenen und/oder im nachfolgenden beschriebenen Qualitätssicherung in einer Blockchain 7 ge speichert werden. Die Blockchain 7 weist dabei den Vorteil auf, dass damit Daten bzw. hier der Ablauf der Qualitätssicherung besonders gut und fäl schungssicher gespeichert werden können. Insbesondere kann dadurch der Ablauf, wie die künstliche Intelligenz 7 die Zustandsmitteilungen 2a - 2e aus gewertet hat, wie die künstliche Intelligenz 7 zu den Handlungen und/oder zu den Entscheidungen 17 gelangt ist, dokumentiert werden. Eine derartige Do kumentation ist wichtig, um im Nachhinein feststellen zu können, an welcher Stelle ein Fehler aufgetreten ist oder um bei Haftungsfragen beweisen zu können, dass der Fehler nicht bei der Produktion oder durch die künstliche Intelligenz 7 erfolgt ist. In the case of the method, the course of the quality assurance described above and/or below can also be stored in a blockchain 7 . The blockchain 7 has the advantage that it can be used to store data or, in this case, the process of quality assurance particularly well and in a forgery-proof manner. In particular, the sequence of how the artificial intelligence 7 evaluated the status messages 2a-2e, how the artificial intelligence 7 arrived at the actions and/or the decisions 17 can be documented. Such documentation is important in order to be able to determine retrospectively where an error occurred or, in the event of liability issues, to be able to prove that the error did not occur during production or was caused by the artificial intelligence 7 .
Dabei können zumindest Entscheidungen 17, welche die künstliche Intelli genz 7 aufgrund der Zustandsmitteilungen 2a - 2e und/oder der Auswertung der Zustandsmitteilungen 2a - 2e getroffen hat, in der Blockchain 7 gespei chert werden. Die Entscheidungen 17 können dabei beinhalten, dass die künstliche Intelligenz 3 entschieden hat, dass die Einhaltung 4 oder eine Ver letzung 5 der Qualität der Produkte 1 vorliegt. Dadurch wird nachvollziehbar, wie und/oder auf welchen Grundlagen die künstliche Intelligenz 7 gehandelt bzw. zur Handlung gelangt ist bzw. entschieden hat. Dies ist wichtig für die Dokumentation des Verfahrens zur Qualitätssicherung sowie um nachweisen zu können, wo der Fehler auftrat. Auch kann damit nachgewiesen werden, dass bei einer fehlerhaften Bewertung der Fehler nicht bei der künstlichen In telligenz 7 liegt. At least decisions 17 made by the artificial intelligence 7 based on the status reports 2a-2e and/or the evaluation of the status reports 2a-2e can be stored in the blockchain 7. The decisions 17 can include the fact that the artificial intelligence 3 has decided that compliance 4 or a violation 5 of the quality of the products 1 is present. This makes it possible to understand how and/or on what basis the artificial intelligence 7 acted or acted or decided. This is important for documenting the quality assurance process as well as for providing evidence to know where the error occurred. It can also be used to prove that the error does not lie with the artificial intelligence 7 in the event of an incorrect evaluation.
In der Blockchain 7 können noch weitere Daten, welche beim Verfahren auf- treten, gespeichert werden. So können ferner Auswertung der Zustandsmit teilungen 2a - 2e, die von der künstlichen Intelligenz 3 veranlasste Fland- lung, die Zustandsmitteilungen 2a - 2e, ein Zustand der künstlichen Intelli genz 3, Trainingsdaten der künstlichen Intelligenz 3, ein Training der künstli chen Intelligenz 3, ein Testen der künstlichen Intelligenz 3, zumindest eine Gewichtung, ein Zeitstempel und/oder ein Zustand der künstlichen Intelligenz 3 in einer Blockchain 7 gespeichert werden, wobei ein derartiges Speichern kontinuierlich oder in Intervallen erfolgt. In the blockchain 7 further data which occur during the process can be stored. In addition, evaluation of the status notifications 2a-2e, the flow initiated by the artificial intelligence 3, the status notifications 2a-2e, a status of the artificial intelligence 3, training data of the artificial intelligence 3, a training of the artificial intelligence 3, a testing of the artificial intelligence 3, at least one weighting, a time stamp and/or a state of the artificial intelligence 3 are stored in a blockchain 7, with such storage being carried out continuously or at intervals.
Des Weiteren kann ein Optimieren 8 der künstlichen Intelligenz 3 erfolgen.Furthermore, the artificial intelligence 3 can be optimized 8 .
Ein derartiges Optimieren 8 kann zusätzlich oder alternativ in der Blockchain 7 gespeichert werden. Zusätzlich oder alternativ kann das Optimieren 8 der künstlichen Intelligenz 3 auch auf der Blockchain 7 bzw. der darin gespei cherten Daten erfolgen. Nach dem Optimieren 8 der künstlichen Intelligenz 3 kann diese entsprechend erweitert, ersetzt und/oder aktualisiert werden. Such an optimization 8 can additionally or alternatively be stored in the blockchain 7 . Additionally or alternatively, the optimization 8 of the artificial intelligence 3 can also take place on the blockchain 7 or the data stored therein. After the artificial intelligence 3 has been optimized 8, it can be expanded, replaced and/or updated accordingly.
Ferner ist hier ein Qualitätssicherungssystem 28 gezeigt, mit dem das Ver fahren zur Qualitätssicherung gemäß zumindest einem Merkmal der voran gegangenen und/oder nachfolgenden Beschreibung ausgeführt werden kann. A quality assurance system 28 is also shown here, with which the method for quality assurance can be carried out according to at least one feature of the preceding and/or following description.
Gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ist schematisch ein Computer 25 gezeigt, auf dem die künstliche Intelligenz 3 bzw. ein Computerprogramm 29 mit der künstlichen Intelligenz 3 ausgeführt werden. Außerdem kann der Computer 25 zumindest eine Recheneinheit 26 aufweisen, welche die Aus führung von Programmen, Anweisungen und/oder Befehlen durchführt. Des Weiteren kann das Computerprogramm 29 die künstliche Intelligenz 3 bzw. die der künstlichen Intelligenz 3 zugrundeliegenden Befehle umfassen. Die künstliche Intelligenz 3, das Computerprogramm 29 und/oder der Computer 25 sind hier voneinander getrennt dargestellt. Vorteilhaft ist es, wenn die künstliche Intelligenz 3 und/oder das Computerprogramm 29 auf dem Com puter 25 und/oder von der Recheneinheit 26 betrieben wird. Des Weiteren kann die künstliche Intelligenz 3 und/oder das Computerprogramm 29 den Computer 25 und/oder die Recheneinheit 26 veranlassen, das Verfahren zur Qualitätssicherung gemäß zumindest einem Merkmal der vorangegangenen und/oder nachfolgenden Beschreibung auszuführen. Ferner kann das Quali tätssicherungssystem 28 den Computer 25 umfassen. According to the present exemplary embodiment, a computer 25 is shown schematically, on which the artificial intelligence 3 or a computer program 29 with the artificial intelligence 3 is executed. In addition, the computer 25 can have at least one computing unit 26 which executes programs, instructions and/or commands. Furthermore, the computer program 29 can use the artificial intelligence 3 or which include the artificial intelligence 3 underlying commands. The artificial intelligence 3, the computer program 29 and/or the computer 25 are shown separately from one another here. It is advantageous if the artificial intelligence 3 and/or the computer program 29 is operated on the computer 25 and/or by the computing unit 26. Furthermore, the artificial intelligence 3 and/or the computer program 29 can cause the computer 25 and/or the processing unit 26 to carry out the quality assurance method according to at least one feature of the preceding and/or following description. Furthermore, the quality assurance system 28 can include the computer 25 .
Außerdem ist gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel die Rechenein heit 26 gezeigt. Gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel weist der Computer 25 die Recheneinheit 26 auf. Alternativ kann die Recheneinheit 26 auch vom Computer 25 getrennt sein. Ferner kann die künstliche Intelligenz 3 und/oder das Computerprogramm 29 von der Recheneinheit 26 ausgeführt werden, wobei die künstliche Intelligenz 3 und/oder das Computerprogramm 29 die Recheneinheit 26 veranlassen kann, das Verfahren zur Qualitätssi cherung gemäß zumindest einem Merkmal der vorangegangenen und/oder nachfolgenden Beschreibung auszuführen. In addition, according to the present embodiment, the arithmetic unit 26 is shown. According to the present exemplary embodiment, the computer 25 has the arithmetic unit 26 . Alternatively, the processing unit 26 can also be separate from the computer 25 . Furthermore, the artificial intelligence 3 and/or the computer program 29 can be executed by the computing unit 26, wherein the artificial intelligence 3 and/or the computer program 29 can cause the computing unit 26 to carry out the quality assurance method according to at least one feature of the preceding and/or to carry out the following description.
Die künstliche Intelligenz 3 kann auch Teil der Recheneinheit 26 sein. Außer dem kann das Qualitätssicherungssystem 28 die Recheneinheit 26 umfas sen. The artificial intelligence 3 can also be part of the processing unit 26 . In addition, the quality assurance system 28 can include the computing unit 26 .
Weiterhin ist gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ein computerles bares Speichermedium 27 gezeigt. Das Qualitätssicherungssystem 28 kann das computerlesbare Speichermedium 27 umfassen. Furthermore, according to the present exemplary embodiment, a computer-readable storage medium 27 is shown. The quality assurance system 28 can include the computer-readable storage medium 27 .
Das computerlesbare Speichermedium 27 kann ferner das Computerpro gramm 29 aufweisen, welches die künstliche Intelligenz 3 bzw. der künstli- chen Intelligenz 3 zugrundeliegende Befehle und/oder die künstliche Intelli genz 3 definierende Befehle umfassen. Das computerlesbare Speicherme dium 27 kann ferner im Computer 25 angeordnet sein und/oder kann mit dem Computer 25 verbunden sein. The computer-readable storage medium 27 can also have the computer program 29, which has the artificial intelligence 3 or the artificial Chen intelligence 3 underlying commands and / or the artificial intelligence 3 include defining commands. The computer-readable storage medium 27 can also be arranged in the computer 25 and/or can be connected to the computer 25 .
Auch wenn es hier derart beschrieben ist, dass die Recheneinheit 26 das Verfahren zur Qualitätssicherung, das Computerprogramm 29 und/oder die künstliche Intelligenz 3 ausführt, so kann dies auch vom Computer 25 erfol gen. Even if it is described here that the computing unit 26 executes the quality assurance method, the computer program 29 and/or the artificial intelligence 3, this can also be done by the computer 25.
Der Übersichtlichkeit halber sind hier die künstliche Intelligenz 3, der Compu ter 25, die Recheneinheit 26, das computerlesbare Speichermedium 27 und/oder das Computerprogramm 29 voneinander räumlich getrennt darge stellt. Wie bereits beschrieben ist, ist es vorteilhaft, wenn beispielsweise die künstliche Intelligenz 3 auf dem Computer 25 und/oder der Recheneinheit 26 ausgeführt wird. Zusätzlich oder alternativ kann das Computerprogramm 29 die künstliche Intelligenz 3 umfassen. Ferner kann das Computerprogramm 29 und/oder die künstliche Intelligenz 3 auf dem computerlesbaren Speicher medium 27 angeordnet sein. Das computerlesbare Speichermedium 27 kann ferner im Computer 25 und/oder der Recheneinheit 26 angeordnet sein. Zu sätzlich oder alternativ kann das computerlesbare Speichermedium 27 mit dem Computer 25 und/oder der Recheneinheit 26 gekoppelt werden und/o der es kann das Computerprogramm 29 und/oder die künstliche Intelligenz 3 auf den Computer 25 und/oder die Recheneinheit 26 übertragen werden. For the sake of clarity, the artificial intelligence 3, the computer 25, the computing unit 26, the computer-readable storage medium 27 and/or the computer program 29 are shown here spatially separated from one another. As already described, it is advantageous if, for example, the artificial intelligence 3 is executed on the computer 25 and/or the arithmetic unit 26 . Additionally or alternatively, the computer program 29 can include the artificial intelligence 3 . Furthermore, the computer program 29 and/or the artificial intelligence 3 can be arranged on the computer-readable storage medium 27 . The computer-readable storage medium 27 can also be arranged in the computer 25 and/or the processing unit 26 . Additionally or alternatively, the computer-readable storage medium 27 can be coupled to the computer 25 and/or the computing unit 26 and/or the computer program 29 and/or the artificial intelligence 3 can be transferred to the computer 25 and/or the computing unit 26.
Die in diesem Ausführungsbeispiel dargestellten gestrichelten Linien sind ohne Bezugszeichen versehen und sollen eine Verbindung, beispielsweise eine Datenverbindung, zwischen den verschiedenen hier dargestellten Ein heiten verdeutlichen. Es versteht sich, dass noch weitere Einheiten miteinan der verbunden sind, welche beispielsweise miteinander Daten austauschen und/oder miteinander kommunizieren. Figur 2 zeigt ein schematisches Flussdiagramm zum Optimieren 8 der künst lichen Intelligenz 3. The broken lines shown in this exemplary embodiment are provided without reference symbols and are intended to illustrate a connection, for example a data connection, between the various units shown here. It goes without saying that other units are also connected to one another, which, for example, exchange data with one another and/or communicate with one another. Figure 2 shows a schematic flowchart for optimizing 8 the artificial intelligence 3.
Beim Optimieren 8 kann bei einer Fehlfunktion eine Ermittlung 20 der Fehler ursache erfolgen. Dies kann insbesondere anhand der Blockchain 7 erfolgen, da darin das Verfahren zur Qualitätssicherung bzw. zur Auswertung der Zu standsmitteilungen 2a - 2e und/oder die Entscheidungen 17 usw. gespei chert ist. When optimizing 8 in the event of a malfunction, the cause of the error can be determined 20 . This can be done in particular using the blockchain 7, since the method for quality assurance or for evaluating the status reports 2a-2e and/or the decisions 17 etc. is stored therein.
Nach der Ermittlung 20 der Fehlerursache kann eine Analyse 21 der Fehler ursache erfolgen. Beispielsweise kann damit ermittelt werden, ob beispiels weise ein Sensor 12, 13 fehlerhaft ist oder ob die künstliche Intelligenz 3 eine falsche Entscheidung 17 getroffen hat. After determining 20 the cause of the error, the cause of the error can be analyzed 21 . For example, it can thus be determined whether, for example, a sensor 12, 13 is faulty or whether the artificial intelligence 3 has made an incorrect decision 17.
Daraufhin erfolgt ein Training 22 der künstlichen Intelligenz 3. Insbesondere wird die künstliche Intelligenz 3 darauf trainiert, die ermittelte Fehlerursache zu erkennen und daraufhin eine entsprechend bessere Entscheidung 17 zu treffen. This is followed by a training 22 of the artificial intelligence 3. In particular, the artificial intelligence 3 is trained to recognize the determined cause of the error and then to make a correspondingly better decision 17.
Außerdem kann ein Testen 23 erfolgen, bei dem die künstliche Intelligenz 3 beispielsweise mittels einem Testprodukt und/oder einem Testverfahren ge testet wird. In addition, testing 23 can take place, in which the artificial intelligence 3 is tested, for example, using a test product and/or a test method.
Falls weiterhin eine Fehlfunktion vorliegt, kann nochmals eine Ermittlung 20 einer Fehlerursache erfolgen, wobei abermals eine Analyse 21 , eine Training 22 und/oder ein Testen 23 erfolgen kann. If there is still a malfunction, a determination 20 of a fault cause can be carried out again, with analysis 21 , training 22 and/or testing 23 being able to be carried out again.
Das Verfahren des Optimierens 8 kann mittels einer Dokumentation 24 ge speichert werden. Diese Dokumentation 24, insbesondere einzelne, mehrere oder alle hier gezeigten Schritte 20 - 23, des Optimierens 8 wird dann vorteil hafterweise wieder in der Blockchain 7 gespeichert. Die vorliegende Erfindung ist nicht auf die dargestellten und beschriebenen Ausführungsbeispiele beschränkt. Abwandlungen im Rahmen der Patentan sprüche sind ebenso möglich wie eine Kombination der Merkmale, auch wenn diese in unterschiedlichen Ausführungsbeispielen dargestellt und be- schrieben sind. The optimization process 8 can be stored by means of documentation 24 . This documentation 24, in particular individual, several or all steps 20-23 shown here, of the optimization 8 is then advantageously stored again in the blockchain 7. The present invention is not limited to the illustrated and described embodiments. Modifications within the scope of the patent claims are just as possible as a combination of the features, even if they are shown and described in different exemplary embodiments.
Bezuqszeichenliste Reference character list
1 Produkt 1 product
2 Zustandsmitteilung 3 künstliche Intelligenz 2 status message 3 artificial intelligence
4 Einhaltung 4 compliance
5 Verletzung 5 injury
6 Freigabe 7 Blockchain 8 Optimieren 6 Sharing 7 Blockchain 8 Optimizing
9 Produktionsanlage 9 production plant
10 Förderband 11 Klappe 12 erster Sensor 13 zweiter Sensor 10 conveyor belt 11 flap 12 first sensor 13 second sensor
14 Innenraum 14 interior
15 Umgebung 15 environment
16 Qualitätsvorgaben 17 Entscheidung 18 Mitteilung 16 Quality requirements 17 Decision 18 Notification
19 Zurückhaltung 19 restraint
20 Ermittlung 21 Analyse 22 Training 23 Testen 20 determination 21 analysis 22 training 23 testing
24 Dokumentation 24 documentation
25 Computer 25 computers
26 Recheneinheit 27 Computerlesbares Speichermedium 28 Qualitätssicherungssystem 26 Processing unit 27 Computer-readable storage medium 28 Quality assurance system
29 Computerprogramm 29 computer program

Claims

P a t e n t a n s p r ü c h e P atentClaims
1. Verfahren, insbesondere computerimplementiertes Verfahren, zur Qualitätssicherung von Produkten (1), insbesondere von Medikamen ten, von Halbleiterelementen und/oder von Lebensmitteln, bei dem Zustandsmitteilungen (2) von Zuständen der Produkte (1) und/oder einer Produktion der Produkte (1) bezüglich Qualitätsvorga ben (16) ausgewertet werden und bei dem anhand der Auswertung eine Handlung (6, 19) zu den Pro dukten (1), der Produktion und/oder einem Produktionsablauf erfolgt, dadurch gekennzeichnet, dass beim Verfahren mittels einer künstlichen Intelligenz (3) die Zu standsmitteilungen (2) ausgewertet werden und die Handlung (6, 19) veranlasst wird. 1. Method, in particular computer-implemented method, for quality assurance of products (1), in particular of medicines, of semiconductor elements and/or of foodstuffs, in which status notifications (2) of statuses of the products (1) and/or a production of the products ( 1) are evaluated with regard to quality specifications (16) and in which an action (6, 19) on the products (1), the production and/or a production process takes place on the basis of the evaluation, characterized in that the method uses artificial intelligence (3) the status messages (2) are evaluated and the action (6, 19) is initiated.
2. Verfahren nach dem vorherigen Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest Entscheidungen (17), die auf Basis der Auswertung von der künstlichen Intelligenz (3) getroffen werden, in einer Block- chain (7) gespeichert werden, dass zumindest die Zustandsmitteilun gen (2) in der Blockchain (7) gespeichert werden und/oder dass zu mindest, insbesondere die auf Basis der Entscheidungen (17), veran- lassten Handlungen (6, 19) in der Blockchain (7) gespeichert werden. 2. The method according to the preceding claim, characterized in that at least decisions (17) that are made on the basis of the evaluation by the artificial intelligence (3) are stored in a block chain (7), that at least the status reports gene ( 2) stored in the blockchain (7) and/or that at least the actions (6, 19) initiated on the basis of the decisions (17) are stored in the blockchain (7).
3. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Optimierung (8) der künstlichen In telligenz (3) bei einer Fehlfunktion eine Ermittlung (20) einer Fehlerur sache anhand der Blockchain (7) erfolgt, eine Analyse (21) der Fehler ursache erfolgt und/oder ein Training (22) zur Verbesserung der künstlichen Intelligenz (3), insbesondere anhand der Analyse (21), er folgt. 3. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that in order to optimize (8) the artificial intelligence (3) in the event of a malfunction, the cause of the error is determined (20) using the blockchain (7), an analysis (21 ) the cause of the error takes place and/or training (22) to improve the artificial intelligence (3), in particular on the basis of the analysis (21), follows.
4. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Optimierung (8) der künstlichen In telligenz (3) aus der Blockchain (7) die zu den Fehlerursachen zuge ordneten Zustandsmitteilungen (2) und/oder die mit den Fehlerursa chen verbundenen Entscheidungen (17) der künstlichen Intelligenz (3) herangezogen werden. 4. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that for the optimization (8) of the artificial intelligence (3) from the blockchain (7) assigned to the error causes associated status messages (2) and / or with the error causes artificial intelligence (3) related decisions (17).
5. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Training (22) der künstlichen Intel ligenz (3), insbesondere anhand der Analyse (21) der Fehlerursache, in der Blockchain (7) gespeichert wird, wobei das Training (22) der künstlichen Intelligenz (3) vorzugsweise in Form einer Dokumentation (24) in der Blockchain (7) gespeichert wird. 5. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that the training (22) of the artificial intelligence (3), in particular based on the analysis (21) of the error cause, is stored in the blockchain (7), the training (22) of the artificial intelligence (3) is preferably stored in the blockchain (7) in the form of documentation (24).
6. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Auswertung der Zustandsmit teilungen (2) zumindest einige der Zustandsmitteilungen (2) mit einer Gewichtung versehen werden. 6. The method as claimed in one or more of the preceding claims, characterized in that when the status reports (2) are evaluated, at least some of the status reports (2) are given a weighting.
7. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswertung der Zustandsmitteilun gen (2), die von der künstlichen Intelligenz (3) veranlasste Flandlung (6, 19), die Zustandsmitteilung (2), ein Zustand der künstlichen Intelli genz (3), die Trainingsdaten der künstlichen Intelligenz (3), das Trai ning (22) der künstlichen Intelligenz (3), das Testen (23) der künstli chen Intelligenz (3), die zumindest eine Gewichtung, das Optimieren (8) der künstlichen Intelligenz (3), einen Zeitstempel und/oder ein Zu stand der künstlichen Intelligenz (3) in einer Blockchain (7) gespei chert werden, wobei ein derartiges Speichern kontinuierlich oder in In tervallen erfolgt. 7. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that the evaluation of the condition notifications gene (2), the artificial intelligence (3) caused Flandlung (6, 19), the status message (2), a state of the artificial Intelligence (3), the training data of the artificial intelligence (3), the training (22) of the artificial intelligence (3), the testing (23) of the artificial intelligence (3), the at least one weighting, the optimization (8 ) of the artificial intelligence (3), a time stamp and/or a state of the artificial intelligence (3) are stored in a blockchain (7), such storage being carried out continuously or at intervals.
8. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei Fehlfunktionen und/oder bei einem Nachlassen einer Zuverlässigkeit der künstlichen Intelligenz (3) diese, insbesondere anhand der Blockchain (7), zu einem vorhergehenden Zustand der künstlichen Intelligenz (3) zurückgesetzt und/oder opti miert wird. 8. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that in the event of malfunctions and/or a decrease in the reliability of the artificial intelligence (3), this, in particular on the basis of the blockchain (7), returns to a previous state of the artificial intelligence (3 ) is reset and/or optimized.
9. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei einer Einhaltung (4) der Qualitäts vorgaben (16) als Handlung (6, 19) eine Freigabe (6) der Produkte (1) erfolgt und/oder die Produkte (1) zur Freigabe (6) vorbereitet werden. 9. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that when (4) the quality specifications (16) are complied with, the products (1) and/or the products are released (6) as an action (6, 19). (1) be prepared for release (6).
10. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei einer Verletzung (5) der Qualitäts vorgaben (16) als Handlung (6, 19) die Auswertung der Zustandsmit teilungen (2) und/oder eine Mitteilung (18) über die Verletzung der Qualitätsvorgaben (16) an ein Produktionspersonal übermittelt wird, die Produkte (1) zurückgehalten werden und/oder die Produktion der Produkte (1) gestoppt wird. 10. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that in the event of a violation (5) of the quality specifications (16), the action (6, 19) is the evaluation of the status notifications (2) and/or a notification (18) is communicated to a production staff about the violation of the quality specifications (16), the products (1) are held back and/or the production of the products (1) is stopped.
11. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Zustandsmitteilungen (2) Sensor mitteilungen zumindest eines Sensors (12, 13) zur Überwachung ei nes Qualitätsparameters der Produkte (1) und/oder Produktionspara meter bei der Produktion ausgewertet werden. 11. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that sensor messages from at least one sensor (12, 13) for monitoring a quality parameter of the products (1) and/or production parameters are evaluated during production as status messages (2). .
12. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Zustandsmitteilungen (2) Produkti onsanlagenmitteilungen einer bei der Produktion der Produkte (1) ein gesetzten Produktionsanlage (9) ausgewertet werden. 12. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that production plant messages of a production plant (9) used in the production of the products (1) are evaluated as status reports (2).
13. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Zustandsmitteilungen (2) Eingabe mitteilungen von Personen ausgewertet werden. 13. The method as claimed in one or more of the preceding claims, characterized in that input messages from persons are evaluated as status messages (2).
14. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Zustandsmitteilungen (2) Umge bungsmitteilungen ausgewertet werden. 14. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that environmental messages are evaluated as status messages (2).
15. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Zustandsmitteilungen (2) Rohstoff parameter von für die Produkte (1) eingesetzten Rohstoffen ausge wertet werden. 15. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that raw material parameters of raw materials used for the products (1) are evaluated as status reports (2).
16. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mittels den Zustandsmitteilungen (2), anhand der Auswertung der Zustandsmitteilungen (2) und/oder Einga bedaten des Produktionspersonales die künstliche Intelligenz (3) ge lernt wird. 16. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that the artificial intelligence (3) is learned by means of the status reports (2), based on the evaluation of the status reports (2) and/or input data from the production staff.
17. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die künstliche Intelligenz (3) mittels Trainingsdaten zu den Produkten (1) und/oder zur Produktion der Pro dukte (1) und/oderzu den Zustandsmitteilungen (2) trainiert wird. 17. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that the artificial intelligence (3) is trained using training data on the products (1) and/or on the production of the products (1) and/or on the status reports (2). .
18. Verfahren nach einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die künstliche Intelligenz (3) mittels Testprodukten und/oder Testzustandsmitteilungen getestet wird, wo bei das Testen (23) der künstlichen Intelligenz (3) in Intervallen erfolgt. 18. The method according to one or more of the preceding claims, characterized in that the artificial intelligence (3) is tested using test products and/or test status notifications, with the testing (23) of the artificial intelligence (3) taking place at intervals.
19. Qualitätssicherungssystem (28) zur Qualitätssicherung von Produkten (1), insbesondere Medikamenten und/oder Halbleiterelementen, mit einer Recheneinheit (26), die ausgebildet ist, ein Verfahren, insbeson dere ein computerimplementiertes Verfahren, gemäß einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche durchzuführen. 19. Quality assurance system (28) for quality assurance of products (1), in particular medicines and/or semiconductor elements a computing unit (26) which is designed to carry out a method, in particular a computer-implemented method, according to one or more of the preceding claims.
20. Computerprogramm (29) umfassend eine künstliche Intelligenz (3), das bei Ausführung durch eine Recheneinheit (26) diese veranlasst, zumindest einen Teil der Verfahrensschritte eines Verfahrens zur Qualitätssicherung gemäß einem oder mehreren der vorherigen An sprüche auszuführen. 20. Computer program (29) comprising an artificial intelligence (3) which, when executed by a computing unit (26), causes the latter to carry out at least some of the method steps of a quality assurance method according to one or more of the preceding claims.
21. Computerlesbares Speichermedium (27), umfassend ein Computer programm (29), wobei das Computerprogramm (29) eine künstliche Intelligenz (3) umfasst, das bei Ausführung mittels einer Rechenein heit (26) diese veranlasst, ein Verfahren zur Qualitätssicherung ge mäß einem oder mehreren der vorherigen Ansprüche auszuführen. 21. Computer-readable storage medium (27) comprising a computer program (29), wherein the computer program (29) comprises an artificial intelligence (3) which, when executed by means of a computing unit (26), causes this to carry out a quality assurance method according to one or more of the preceding claims.
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