Entwicklung eines zielgerichteten Fehlerursachensuch- und Lösungsalgorithmus in der Produktion auf Basis von Reklamationsinformationen aus der Nutzung [FusLa]
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Im Rahmen des Projektes FusLa wurde zunächst auf Basis wissenschaftlicher und technischer Literatur der Stand der Wissenschaft und Technik erarbeitet. Es konnte herausgestellt werden, dass etablierte Methoden wie die 8D-Methode bei der automatisierten Reklamationsbearbeitung an ihre Grenzen stoßen, sodass zwecks Ressourcenschonung und Aufwandsminimierung eine neue Methode entwickelt werden musste. Der FusLa ist dazu in der Lage, im Unternehmen vorhandene Informationen aus Datenbanken zu extrahieren und dem Reklamationstext immanente Informationen zu extrahieren. Zwecks Optimierung der Bearbeitungsreihenfolge aller eingehenden Reklamationen wird anschließend ein Reklamationsprioritätswert quantitativ bestimmt und mit denen vorhandener Reklamationen verglichen. Auf Basis der Datengrundlage und des Produktionssystemmodells kann dann in einem dritten Schritt bestimmt werden, welche Elemente des Produktionssystems am reklamationsverursachenden Fehler beteiligt sind, sodass die Fehlerursache bestimmt werden kann. Unter Nutzung eines Fehlerursachenabstellmaßnahmenkatalogs kann der FusLa anschließend auf dem STOP-Prinzip basierend Vorschläge machen, welche die Fehlerursache langfristig abstellen und den reklamierenden Kunden unmittelbar zufrieden stellen. Die Validierung des FusLa erfolgte in zwei Industrien sowie auf theoretischer Ebene. Es konnte gezeigt werden, dass die Funktionalität des Algorithmus abhängig ist von der Reklamationstextqualität und der Qualität des Produktionssystemmodells. Diesem Hindernis entgegenwirkend kann kundenseitig eine Eingabemaske sein, welche die zur Reklamationsbearbeitung notwendigen Informationen vom reklamierenden Kunden fordert. Oder aber industrieseitig: Das Modell des Produktionssystems des jeweiligen Unternehmens ist durch vernetzen der Informationssysteme stetig zu verbessern und zu präzisieren, um die Reklamationsbearbeitung langfristig zu stützen. Abschließend kann festgehalten werden, dass, obwohl es sich bei dem FusLa um einen Prototyp handelt, diesem großen Potenzial innewohnt. So steht im Ergebnis ein System, welches halb-automatisiert Reklamationen bearbeiten und anhand dieser Fehlerursachen im Produktionssystem identifizieren kann. Weitere Forschungslücken ergeben sich bzgl. des Inputs für FusLa, also etwa die Reklamationstextqualität oder Gestaltung der User-Eingabemaske. Hier erscheinen neue KI-Entwicklungen vielversprechend. Weiterhin kann der Algorithmus hinsichtlich der Priorisierung der Fehlerursache und der resultierenden Fehlerursachenabstellmaßnahmen erweitert werden um Aspekte anderer Branchen. Darüber hinaus sind für die Anwendbarkeit in der Praxis technische Lücken bei in Unternehmen vorhandenen Datenbanksystemen zu schließen, um die Datenbanksysteme zu vernetzen aber auch für KI-gestützte Datenlake-Analysen bei der Reklamationsbearbeitung zu befähigen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Development of an automated prioritization procedure for complaints. In: Su Mi Dahlgaard-Park und Jens Dahlgaard (Hg.): Challenges and Opportunities of Quality and Sustainability in the 4th Industrial Revolution: Lund University Library Press. ISBN: 978-91-7623-086-2
Lemke, Insa; Heinrichsmeyer, Marius; Schlüter, Nadine
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Localization of failure causes in production using complaint information by the means of an algorithm to achieve sustainable quality. In: Su Mi Dahlgaard-Park und Jens Dahlgaard (Hg.): Challenges and Opportunities of Quality and Sustainability in the 4th Industrial Revolution: Lund University Library Press. ISBN: 978-91-7623-086-2
Kösling, Fynn; Heinrichsmeyer, Marius; Schlüter, Nadine
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Algorithm for Dealing with Complaints Data from the Use Phase. Is the application of the 8D report still contemporary and sufficient to deal with the predominant complexity in present time? In: Sandra Sendra Compte (Hg.): ICONS 2019. The Fourteenth International Conference on Systems. Valencia, Spain: IARIA, S. 1–6
Heinrichsmeyer, Marius; Ansari, Amirbabak; Schlüter, Nadine
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Algorithm-Based Handling of Complaints Data from the Usage Phase. 2019 International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering (QR2MSE) (2019, 8), 305-312. American Geophysical Union (AGU).
Marius, Heinrichsmeyer; Nadine, Schluter & Amirbabak, Ansari
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Validation of a Failure Cause Searching and Solution Finding Algorithm for Failures in Production. Based on Complaints of a Company in the Field of Stamping and Metal Forming. In: Petre Dini (Hg.): International Journal on Advances in Software. 12 Bände: IARIA (3 & 4), S. 310–321
Heinrichsmeyer, Marius; Schlüter, Nadine; Dransfeld, Hendrik; Kösling, Fynn
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Validierung eines Fehlerursachensuch- und Lösungsalgorithmus (FusLa) am Anwendungsbeispiel eines Unternehmens für Stanz- und Umformtechnik. In: Nadine Schlüter und Markus Reiche (Hg.): Herausforderungen im Umgang mit Anforderungen in Zeiten des industriellen Wandels. 1. Aufl. Aachen: Shaker (Berichte zum Generic-Management), S. 93–116. ISBN: 978-3-8440-7125-2
Heinrichsmeyer, Marius; Dransfeld, Hendrik; Schlüter, Nadine
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Algorithmus zur automatisierten Abfrage relevanter Informationen aus Kundenreklamationen. Datengetriebenes Qualitätsmanagement (2020), 125-143. American Geophysical Union (AGU).
Heinrichsmeyer, Marius; Schlüter, Nadine & Ansari, Amirbabak
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Development and Validation of a Failure-Cause-Searching and Solution-Finding Algorithm Based on Complaint Information from the Use Phase. 2020 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 1220–1224.
Ansari, A.; Schlueter, N.; Heinrichsmeyer, M. & Loewer, M.
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Entwicklung eines zielgerichteten Fehlerursachensuch- und Lösungsalgorithmus [FusLa]. Dissertationsschrift. Bergische Universität Wuppertal, Wuppertal. Fakultät für Maschinenbau und Sicherheitstechnik.
Heinrichsmeyer, Marius
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Validation of a Failure-Cause Searching and Solution-Finding Algorithm in Production based on Complaint Information from the Use Phase. In: Christoph Knieke (Hg.): ICONS 2020. The Fiftenth International Conference on Systems. Unter Mitarbeit von Mo Mansouri und Giulio Telleschi. Lisbon, Portugal: IARIA, S. 7–12. ISBN: 978-1-61208-771-9.
Heinrichsmeyer, Marius; Schlüter, Nadine; Ansari, Amirbabak & Kösling, Fynn
