Zufriedene Kunden dank Data Mining: IPH sucht Projektpartner
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Software-Demonstrator soll 8D-Reports automatischüberprüfen / Besseres Reklamationsmanagement
(PresseBox) - Aus Fehlern lernt man - das gilt auch für Unternehmen. Wer treue Kunden will, muss Beschwerden effizient managen und dafür sorgen, dass Fehler nicht noch einmal passieren. Ein wirksames Mittel sind 8D-Reports, die sich in der Automobilindustrie bereits etabliert haben. Forscher des IPH und der GFaI wollen Unternehmen jetzt dabei helfen, ihr Reklamationsmanagement noch weiter zu verbessern: Sie entwickeln einen Software-Demonstrator, der 8D-Reports automatisch auf ihre Qualität überprüft. Mithilfe von Data Mining sorgt das intelligente Bewertungssystem für zufriedene Kunden - und leistet damit auch einen Beitrag zur Industrie 4.0.
Vom Kabel über das Armaturenbrett bis zum Motorblock: Wird in der Autoindustrie ein fehlerhaftes Bauteil geliefert, fordert der Kunde einen 8D-Report vom Lieferanten an. Mit dem standardisierten Formular werden in der Branche üblicherweise Reklamationen bearbeitet. In acht Disziplinen - daher der Name 8D-Report - geht der Lieferant dem Problem auf den Grund und legt Maßnahmen fest, um den Fehler in Zukunft zu vermeiden.
Zunächst stellt das Unternehmen ein Team zusammen, das die Reklamation bearbeitet. Dieses Team beschreibt das Problem und leitet Sofortmaßnahmen ein, beispielsweise eine Ersatzlieferung. Anschließend geht es den Ursachen auf den Grund: War eine Maschine falsch eingestellt und wenn ja, welche? Hat ein Mitarbeiter sie falsch bedient? Oder sind die Bauteile in Ordnung und nur die Bedienungsanleitung falsch, konnte der Kunde deshalb nichts mit der Lieferung anfangen? Ist die Ursache gefunden, werden Maßnahmen festgelegt, um den Fehler in Zukunft zu vermeiden: Indem die Maschine neu justiert, der Mitarbeiter geschult oder die Bedienungsanleitung überarbeitet wird.
Aus Fehlern lernen - das funktioniert mit den standardisierten 8D-Reports in der Regel recht gut, sofern sie gewissenhaft ausgefüllt werden. Unvollständige oder fehlerhafte Reports sind dagegen wertlos. Um Unternehmen zu helfen, hochwertige 8D-Reports zu erstellen, entwickeln Forscher des Instituts für Integrierte Produktion Hannover (IPH) und der Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V. (GFaI) jetzt einen Software-Demonstrator. Er soll die 8D-Reports automatisch überprüfen und bewerten - nicht nur auf Vollständigkeit, sondern auch auf die inhaltliche Qualität. Das Forschungsprojekt "QuSys - Entwicklung eines Qualitätssystems zur inhaltlichen Bewertung von 8D-Reports" läuft bis Oktober 2016 und wird vom Bundeswirtschaftsministerium gefördert.
Im Vorgängerprojekt "MeSys - Entwicklung eines Metriksystems für das Reklamationsmanagement" hat das IPH bereits einen Software-Demonstrator entwickelt, der 8D-Reports formal überprüft - also beispielsweise auf Vollständigkeit und Rechtschreibung. Die inhaltliche Überprüfung ist aber nach wie vor nur von Menschenhand möglich. Im Nachfolgeprojekt "QuSys" soll sich das ändern: Die Forscher wollen den Software-Demonstrator so weiterentwickeln, dass er auch die inhaltliche Qualität automatisch beurteilt. Er prüft also nicht nur, ob alle Felder ausgefüllt sind, sondern auch, ob die Einträge sinnvoll sind. Ganz im Sinne der Industrie 4.0 unterstützt das intelligente System den Menschen bei der Arbeit. Möglich macht das Data Mining, genauer gesagt Text Mining: Der Computer wertet die Texte statistisch aus und prüft sie auf Unstimmigkeiten. Wenn beispielsweise in der Problembeschreibung von einer fehlerhaften Bremsscheibe die Rede war und bei der Fehlerursache die Türverkleidung erwähnt wird, stimmt der Report wahrscheinlich nicht.
Unternehmen, die 8D-Reports nutzen, können sich noch am Forschungsprojekt beteiligen. Im sogenannten projektbegleitenden Ausschuss beraten sie die Wissenschaftler, damit diese den Software-Demonstrator möglichst praxistauglich gestalten können. Im Gegenzug profitieren die Industriepartner zuerst von den Forschungsergebnissen: Durch die automatische Kontrolle sparen sie Zeit, verbessern gleichzeitig ihr Reklamationsmanagement und sorgen mithilfe von Data Mining für zufriedenere Kunden.
Das Kick-off-Treffen des projektbegleitenden Ausschusses findet am Freitag, 23. Januar 2015, im IPH statt (Hollerithallee 6, 30419 Hannover). Interessierte Unternehmen melden sich bei Benjamin Küster unter der Telefonnummer (0511) 279 76-220 oder per E-Mail an kuester@iph-hannover.de. Weitere Informationen zum Projekt sind unter www.qusys.de zu finden.
Das Institut für Integrierte Produktion Hannover (IPH) gemeinnützige GmbH ist ein Dienstleister auf dem Gebiet der Produktionstechnik und wurde 1988 aus der Leibniz Universität Hannover heraus gegründet. Das IPH bietet Forschung und Entwicklung, Beratung und Qualifizierung rund um die Themen Prozesstechnik, Produktionsautomatisierung, Logistik und XXL-Produkte. Zu seinen Kunden zählen Unternehmen aus den Branchen Werkzeug- und Formenbau, Maschinen- und Anlagenbau, Luft- und Raumfahrt und der Automobil-, Elektro- und Schmiedeindustrie.
Das Unternehmen hat seinen Sitz im Wissenschaftspark Marienwerder im Nordwesten von Hannover und beschäftigt aktuell 61 Mitarbeiter, 29 davon als wissenschaftliches Personal (Stand: 1. Januar 2015).
Unternehmensinformation / Kurzprofil:
Das Institut für Integrierte Produktion Hannover (IPH) gemeinnützige GmbH ist ein Dienstleister auf dem Gebiet der Produktionstechnik und wurde 1988 aus der Leibniz Universität Hannover heraus gegründet. Das IPH bietet Forschung und Entwicklung, Beratung und Qualifizierung rund um die Themen Prozesstechnik, Produktionsautomatisierung, Logistik und XXL-Produkte. Zu seinen Kunden zählen Unternehmen aus den Branchen Werkzeug- und Formenbau, Maschinen- und Anlagenbau, Luft- und Raumfahrt und der Automobil-, Elektro- und Schmiedeindustrie.
Das Unternehmen hat seinen Sitz im Wissenschaftspark Marienwerder im Nordwesten von Hannover und beschäftigt aktuell 61 Mitarbeiter, 29 davon als wissenschaftliches Personal (Stand: 1. Januar 2015).
Datum: 08.01.2015 - 12:58 Uhr
Sprache: Deutsch
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Kategorie:
Softwareindustrie
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