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Predictive Quality in der Automobilmontage

Anwendungsorientierte Beiträge zum Industriellen Management, Bd. 15

Tobias Huber

ISBN 978-3-8325-5477-4
315 Seiten, Erscheinungsjahr: 2022
Preis: 70.00 €
Während der vergangenen Jahre erhielten zunehmend Fahrzeuge mit alternativen Antriebskonzepten Einzug in die Produktionshallen der Automobilhersteller. Jene Gegebenheit trug neben dem Anstieg des Individualisierungspotenzials der angebotenen Fahrzeuge zu einem Varianten- und Komplexitätsanstieg in den Montagelinien bei. Aufgrund seiner Fähigkeiten und Fertigkeiten ist der Mensch nach wie vor ein entscheidender Faktor beim Zusammenbau der einzelnen Fahrzeuge. Jedoch ist dieser nicht gänzlich frei von Fehlern, sodass teils kosten- und zeitintensive Nacharbeiten getätigt werden müssen, bevor ein voll funktionsfähiges sowie optisch makelloses Fahrzeug dem Kunden übergeben werden kann.

Im Zuge der vierten industriellen Revolution gewinnen umfangreiche Datenanalysen unter Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens zunehmend an Bedeutung, sodass teils Maschinenausfälle auf Basis von Sensordaten vorhergesagt werden. Inwieweit sich Prognosemodelle dazu eignen, Montagefehler im Automobilbau vorherzusagen und zu welchem Maß jene Vorhersagen zur einer Qualitäts- und Effizienzsteigerung beitragen, wird in der vorliegenden Arbeit naher untersucht. Dabei liegt der Fokus vornehmlich auf Fehlern, welche während des Montagedurchlaufes von den Monteuren verursacht werden und zusätzliche Nacharbeiten auslösen. Das Potenzial zur Nacharbeitsreduzierung dient als Maß zur Bewertung der Effizienzsteigerung.


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Leseprobe (PDF)

Keywords:

  • Automobilindustrie
  • Automobilmontage
  • Machine Learning
  • Montagefehler
  • Qualit├Ątsmanagement

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