FusLa - Entwicklung eines zielgerichteten Fehlerursachensuch- und Lösungsalgorithmus ...
... in der Produktion auf Basis von Reklamationsinformationen aus der Nutzung
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
FKZ: SCHL 2225/1-1
Projektlaufzeit: 01.07.2019 bis 31.12.2022
Zusammenfassung (Abschlussbericht Stand 1.02.2023)
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.
Ansprechpartner
Bergische Universität Wuppertal
Fakultät für Maschinenbau und Sicherheitstechnik
Fachgebiet Produktsicherheit und Qualität
PD Dr.-Ing. habil. Nadine Schlüter
M.Sc. Amirbabak Ansari
