Karriere am WZL

 

Masterarbeit oder Bachelorarbeit

am Forschungsbereich Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement, Abteilung Quality Intelligence, Gruppe Process Insights
 

Steuerung von Fehlerabstellprozessen mittels Data Analytics

Ausgangssituation:

Die zunehmende Vernetzung der Datenquellen in digitalisierten Wertschöpfungsketten führt zu heterogenen Datenstrukturen. Diese Entwicklungen stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen hinsichtlich einer zielgerichteten und effizienten Nutzung des verfügbaren Datenaufkommens. Insbesondere im Bereich der datenbasierten Verarbeitung und Analyse von Fehlerinformationen wurde eine Vielzahl der hierin verborgenen Potentiale bisher kaum erschlossen. Eine systematische Verwertung historischer Informationen zur Unterstützung der Fehlerbehandlung entlang der gesamten Leistungserstellung kann hierbei als ein solches Handlungsfeld identifiziert werden. Insbesondere KMU lernen aktuell nur unzureichend aus eigenen Fehlern und betrachten diese häufig nur erfahrungsbasiert auf Einzelfallbasis, ohne das gesamte Fehlergeschehen zu systematisieren und Erkenntnisse nachhaltig abzuleiten. Eine ganzheitliche Analyse wird vor diesem Hintergrund insbesondere durch eine uneinheitliche Fehlerbeschreibung erschwert.

Die zunehmende Datenverfügbarkeit sowie eine darauf aufbauende datenbankbasierte Dokumentation und Analyse von Fehlerdaten bietet die Möglichkeit, aus der Gesamtheit bearbeiteter Fehler Schwerpunkte und Muster zu erkennen und diese für eine effiziente Fehlerbehandlung zu nutzen. Zum einen kann das Fehlergeschehen mit direkten und indirekten fehlerfördernden Prozesseinflüssen verknüpft werden (Schichtabhängigkeit, größerer Werkzeugverschließ nach Parameteranpassung, etc.). Gleichzeitig dient die systematische Auswertung historischer Fehlerdaten und entsprechender Lösungskonzepte der Beschleunigung und Nachhaltigkeit der Maßnahmenfindungs- und Fehlerbeseitigungsprozesse für künftige Fehleraufkommen. Das bereits erarbeitete Wissen zu Maßnahmen der Fehlerabstellung geht nicht verloren und ist nicht mehr ausschließlich an den Erfahrungsschatz des einzelnen Mitarbeiters gekoppelt.

 
Ziel der Arbeit:

Die Abschlussarbeit fokussiert das Fehlermanagement von Unternehmen der Einzel- und Kleinserienfertigung im Kontext datenbankbasierter Analysemethoden. Als übergeordnetes Ziel lässt sich die Systematisierung der Fehlerabstellung und Maßnahmennachhaltung durch die Anwendung von Data Analytics Ansätzen auf Fehlerdaten herausstellen.

In enger Zusammenarbeit mit projektbegleitenden Industriepartnern sollen u.a. Priorisierungs- und Klassifizierungsalgorithmen zur multikriteriellen Identifikation von Fehlerschwerpunkten erarbeitet werden. Auf dieser Grundlage ist eine Methodik zur Bewertung von Fehlern sowie zur Steuerung von Fehlerabstellprozessen zu erarbeiten, um deutliche Lern- und Effizienzpotentiale im Fehlerumgang zu erschließen.

Geboten wird:

 Praxisnahe Abschlussarbeit mit konkretem Industriebezug
 Start ab sofort möglich und erwünscht
 Umfangreiche Betreuung
 Konkretisierte und abgegrenzte Aufgabenstellung
 Selbstständiges Arbeiten in moderner Arbeitsatmosphäre
 Leistungsbestandteil des Quality Systems Manager Junior (QSMJ)
 
Voraussetzungen:
 Bachelor-/Masterstudium in den Studiengängen Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, (Wirtschafts-)Informatik o.ä.
 Sehr gute Studienleistungen
 Hohes Maß an Motivation, Eigeninitiative und Einsatzbereitschaft
 Interesse an den Themengebieten Fehlermanagement und Data Analytics
 Interesse und Spaß am konzeptionellen Arbeiten
Zeitaufwand: 35,00 Arbeitsstunden

Ansprechpartner(in):
Robin Günther, M.Sc.
 
BGH 109
Tel.: +49 241 80-28221
Fax: +49 241 80-22193
Mail: R.Guenther@wzl.rwth-aachen.de