LeaF: Learning Failure Management

Steckbrief

Eckdaten

Laufzeit:
01.06.2018 bis 30.06.2020
Organisationseinheit:
Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement, Quality Intelligence
Fördergeber:
Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen AiF
Status:
Abgeschlossen

Forschungspartner

    • Hanno Werk GmbH & Co. KG
    • HARTING Stiftung & CO. KG
    • Kroeplin GmbH
    • Krones AG
    • Polierscheiben Spaeth eK
    • Tonfunk GmbH
    • Ziehm Imaging GmbH

Kontakt

Telephone

work Phone
+49 241 80 28221

E-Mail

 

Das Forschungsprojekt fokussiert das Fehlermanagement von Unternehmen der Einzel- und Kleinserienfertigung im Kontext datenbankbasierter Analysemethoden. 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. Priorisierungs- und Klassifizierungsalgorithmen dienen der multikriteriellen Identifikation von Fehlerschwerpunkten und bilden die Grundlage einer systematischen Analysemethodik.

Zum einen kann das Fehlergeschehen mit direkten und indirekten fehlerfördernden Prozesseinflüssen verknüpft werden. 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.