Analyse und Reduktion der technischen und finanziellen Risiken von Garantieleistungen im Werkzeugmaschinenbau auf Basis der Monte-Carlo-Simulation

• Applicant: Professorin Dr.-Ing. Gisela Lanza, since 8/2008
• Subject Area: Production Systems, Operations Management, Quality Management and Factory Planning
• Term: from 2008 to 2011
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 63054867

Ausgangslage: Die Instandhaltungskosten einer Werkzeugmaschine nehmen einen großen Anteil der gesamten Lebenszykluskosten ein. Zu ihrer Reduktion fordern die Maschinenkäufer bei der Beschaffung daher in zunehmendem Maße langfristige Garantieleistungen, die diese Kosten zumindest teilweise abdecken oder nach oben beschränken. Ziel ist es, direkt die günstigste Maschine zu kaufen, auch wenn dies ggf. einen höheren Maschinenpreis bedeutet. Diese Situation bedeutet für die Werkzeugmaschinenbranche Chance und Risiko zugleich. Einerseits kann die Leistung der eigenen Produkte (z.B. Zuverlässigkeit) objektiver argumentiert werden wenn sie bekannt ist, andererseits können die mit den Garantieleistungen verbundenen Risiken zu Existenz bedrohenden After-Sales-Kosten führen. Diese Risiken sind aber weitgehend unbekannt. Sie können daher weder quantifiziert, noch gesteuert oder reduziert werden. Aus diesem Grund ist es Ziel des Forschungsvorhabens, eine ganzheitliche Methodik für den Umgang mit monetären Risiken aus Garantieleistungen zu entwickeln. Ausgehend von der Quantifizierung der Risiken auf Basis technischer Kennwerte, gilt es weiterhin, das Risiko einerseits kurzfristig mit Hilfe eines Angebotsoptimierungsalgorithmus und andererseits mittelfristig durch eine gezielte Vorgehensweise zur Maschinenoptimierung durch Maßnahmenbewertung zu reduzieren. Die Basis des vorliegenden Lösungsansatzes bilden die Ausfallwahrscheinlichkeitsverteilungen der Maschinenkomponenten und die Reparaturzeitverteilungen. Mit Hilfe eines Simulationsalgorithmus berechnen sich der zeitliche Verlauf der Kostenentstehung und die Wahrscheinlichkeitsfunktion der Kosten zu jedem beliebigen Zeitpunkt. Die Kostenverteilungen der einzelnen Maschinen mit individuellen Garantieverträgen werden für alle im Feld befindlichen Maschinen und wählbaren Zeitintervallen aggregiert. Aus dem Abgleich mit den Vertragskonditionen berechnet sich das monetäre Risiko. Angebote können damit auf Zielgarantiekosten abgestimmt werden. Im Fall so genannter Reliability-Improvement- Warranties (RIW) lassen sich zudem die Garantiekosten für den Hersteller durch geschickte Variation der Garantieparameter senken. Eine Angebotsstrategie kann für neue Verträge abgeleitet werden. Die Maschinenoptimierung ermöglicht es, Umbaumaßnahmen monetär zu bewerten und effektive Maßnahmen festzulegen. Das Ergebnis des Forschungsvorhabens ist eine Methodik mit der die Unternehmen des Maschinenbaus die Risiken, die aus langfristigen Garantieverträgen erwachsen, statistisch quantifizieren und effizient reduzieren können.

• DFG Programme: Research Grants
• Ehemaliger Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Jürgen Fleischer, until 8/2008