Entwicklung datengetriebener Ansätze zur Unterstützung von Ursachenanalysen technischer Produktmängel

Projekttyp Drittmittel-Forschungsprojekt
Status laufend
Industriepartner Daimler AG
Gefördert durch DFG
Beginn 01.03.2017
Ende 29.02.2020

Qualitative Produktmängel, die erst in der Nutzungsphase beim Endkunden auftreten, können für produzierende Unternehmen einen Verlust empfindlicher Marktanteile bedeuten. Der Fokus des Forschungsprojekts liegt auf der Ursachenanalyse identifizierter Produktmängel im Gewährleistungszeitraum. Untersucht wird, wie sich dieser non-triviale Prozess mittels datengetriebener Ansätze verbessern lässt. Die zugrundeliegende Anwendungsdomäne ist die Produktbewährung, welche unter anderem das Ziel einer frühzeitigen Erkennung von Mängeln im Feld als auch deren nachhaltigen Abstellung verfolgt. In der nachfolgenden Abbildung werden die Rahmenbedingungen der Produktbewährung exemplarisch aufgezeigt. Am Beispiel eines Fahrzeuges ist dargestellt, dass dem Fahrer eine vorhandene Fehlfunktion signalisiert und das Aufsuchen einer Werkstatt empfohlen wird. Die von der Werkstatt ausgetauschten Bauteile werden in die Produktionswerke des Erstausrüsters zurückgeführt und einer detaillierten Schadteilanalyse unterzogen. Diese technische Analyse von schadhaften Bauteilen dient dabei zur Identifizierung von bisher unbekannten Produktmängeln und stellt damit eine Vorstufe der eigentlichen Ursachenanalyse dar.

Ziel des Forschungsprojekts ist die konzeptionelle Entwicklung von datengetriebenen Ansätzen zur Unterstützung der Ursachenanalyse technischer Produktmängel. Im Kontext der Produktbewährung soll z.B. die Ursachenforschung von Bauteilausfällen in Kundenfahrzeugen unterstützt werden. Als Grundlage können Datenquellen wie Produktions-, Garantie- oder Diagnosedaten herangezogen werden. Des Weiteren werden verschiedene Techniken und Methoden aus dem Bereich der Datenanalysen sowohl konzeptionell als auch experimentell evaluiert. Somit sollen für die identifizierten Anwendungsszenarien geeignete Lösungen für die Datenanalyse entwickelt werden.