Effizientes Fehlermanagement in der Automobilbranche
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Charlotte Wachter
Charlotte M. Wachter, M. Sc. M. Eng., geb. 2000, studierte Maschinenbau an der RWTH Aachen und Industrial Engineering an der Polytechnischen Universität Valencia. Seit 2024 ist sie Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen und forscht im Bereich von KI-Anwendungen im Fehlermanagement.
Chris R. Schönekehs, M. Sc., geb. 1996, studierte Maschinenbau an der Leibniz Universität Hannover und absolvierte anschließend ein Trainee Programm im Bereich Industrial Affairs bei der Sanofi Aventis Deutschland GmbH. Seit 2023 ist er Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Werkzeugmaschinenlabor WZL an der RWTH Aachen und forscht im Bereich Fehlermanagement.
Jan Chytraeus, M. Sc., arbeitet als Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Technischen Universität Darmstadt, Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) in der Forschungsgruppe Center für industrielle Produktivität (CiP).
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Yuxi Wang
Yuxi Wang, M. Sc., arbeitet als Wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Technischen Universität Darmstadt, Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) in der Forschungsgruppe Center für industrielle Produktivität (CiP).
Prof. Dr.-Ing. Robert H. Schmitt, geb. 1961, ist Inhaber des Lehrstuhls Informations-, Qualitäts- und Sensorsysteme in der Produktion, Direktor des Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen und Direktor des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnologie IPT.
Prof. Dr.-Ing. Joachim Metternich ist Institutsleiter des Instituts für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) an der Technischen Universität Darmstadt.
Abstract
Steigende Komplexität und hohe Qualitätsanforderungen erfordern ein datenbasiertes, unternehmensübergreifendes Fehlermanagement (FM) entlang industrieller Wertketten. Datenökosysteme ermöglichen durch standardisierte Schnittstellen und gewahrte Datensouveränität einen sicheren Datenaustausch und bilden die Grundlage für verbesserte Fehlererkennung und -prävention. Dieser Beitrag untersucht die Potenziale von Datenökosystemen für ein wertkettenübergreifendes Fehlermanagement in der Automobilbranche. Im Rahmen eines Fokusgruppeninterviews mit OEMs, Zulieferern und Softwareanbietern wurden zentrale Herausforderungen sowie Chancen datenökosystemgestützter Ansätze und Anwendungen der künstlichen Intelligenz im Fehlermanagement identifiziert.
Abstract
Increasing complexity and high-quality requirements call for data-based, cross-company failure management along industrial value chains. Data ecosystems enable secure data exchange through standardized interfaces and guaranteed data sovereignty and form the basis for improved failure detection and prevention. This article examines the potential of data ecosystems for cross-value chain failure management in the automotive industry. Through the focus group interview with experts from OEMs, suppliers and software providers, key challenges and opportunities for data ecosystem-supported approaches and artificial intelligence applications in failure management were identified.
Hinweis
Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory-Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer Review).
Funding statement: Diese Arbeit wurde im Rahmen des Forschungsprojekts „PrePAIR – Predictive Failure Management with AI in Production“ (Projektnummer 13IK037I) durchgeführt. Besonderer Dank gilt der Europäischen Union und dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) für die Förderung des Projekts.
Über die Autoren
Charlotte M. Wachter, M. Sc. M. Eng., geb. 2000, studierte Maschinenbau an der RWTH Aachen und Industrial Engineering an der Polytechnischen Universität Valencia. Seit 2024 ist sie Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen und forscht im Bereich von KI-Anwendungen im Fehlermanagement.
Chris R. Schönekehs, M. Sc., geb. 1996, studierte Maschinenbau an der Leibniz Universität Hannover und absolvierte anschließend ein Trainee Programm im Bereich Industrial Affairs bei der Sanofi Aventis Deutschland GmbH. Seit 2023 ist er Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Werkzeugmaschinenlabor WZL an der RWTH Aachen und forscht im Bereich Fehlermanagement.
Jan Chytraeus, M. Sc., arbeitet als Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Technischen Universität Darmstadt, Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) in der Forschungsgruppe Center für industrielle Produktivität (CiP).
Yuxi Wang, M. Sc., arbeitet als Wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Technischen Universität Darmstadt, Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) in der Forschungsgruppe Center für industrielle Produktivität (CiP).
Prof. Dr.-Ing. Robert H. Schmitt, geb. 1961, ist Inhaber des Lehrstuhls Informations-, Qualitäts- und Sensorsysteme in der Produktion, Direktor des Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen und Direktor des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnologie IPT.
Prof. Dr.-Ing. Joachim Metternich ist Institutsleiter des Instituts für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) an der Technischen Universität Darmstadt.
Literatur
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