Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Smart Data Analytics in der Produktentstehung zur Sicherstellung der Qualität bei KMU

Zielsetzung des Forschungsvorhabens ist die Erhöhung der Systematisierung von Prozessen der Produktentstehung sowie die gleichzeitige Unterstützung und Befähigung von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zur Nutzung von Smart Data innerhalb dieser Prozesse. Dabei wird in diesem Antrag unter Smart Data Analytics die Auswahl und Anwendung von datengestützten Methoden zur intelligenten Nutzung und Entscheidungsfindung verstanden. Die Zielstellung soll zur Lösung folgender beider Herausforderungen:

(1) Die fehlende Systematik und Strukturiertheit im Produktentstehungsprozess (PEP) ist ein Defizit. Zunehmend volatiler werdende Märkte fordern immer kürzere Produkteinführungszeiten. Mit einer systematischen und methodenbasierten Vorgehensweise können KMU diesen Herausforderungen entgegnen (Engeln, 2006). Dennoch ist in vielen KMU eine strukturierte Vorgehensweise gerade in den frühen Phasen der Produktentstehung nicht erkennbar.

(2) Die KMU laufen Gefahr den Anschluss an die Digitalisierung zu verlieren. In Bezug auf die Digitalisierung und die Industrie 4.0 belegen zahlreiche Studien, dass Smart Data nicht nur ein Trend ist, sondern ein brisantes Thema für Unternehmen jeder Größe darstellt. Die stetig anwachsende Datenmenge und die sinkenden technischen sowie finanziellen Anforderungen ermöglichen heute bereits die Nutzung von Smart Data Analytics auch in KMU.

Hierzu wird ein Konzept erarbeitet, das durch die Synthese von Methoden aus dem Design for Six Sigma und Design Thinking wird der Methodenbedarf von KMU im Bereich Smart Data weitgehend abgedeckt. Um eine selbstständige und ressourcenarme Anwendung durch KMU zu ermöglichen, wird das Konzept als Demonstrator in Form eines leicht zugänglichen webbasierten Assistenzsystems entwickelt, was eine iterative Validierung erlaubt. Der zielgerichtete Einsatz von Smart Data im PEP eröffnet die Möglichkeit, Fehlerkosten zu reduzieren, Kundenanforderungen besser zu erfassen und die Produkteinführungszeit zu verringern.

Ergebniszusammenfassung:

Ziel des Forschungsprojektes „SAPEQ – Smart Data Analytics in der Produktentstehung zur Sicherstellung der Qualität bei KMU“ war die Erarbeitung eines Konzeptes zur IT-basierten Befähigung der Mitarbeitenden in KMU hinsichtlich der bedarfsgerechten Anwendung von Smart Data in einem systematischen und methodenbasierten PEP.

Folgende Ergebnisse wurden erreicht und haben zur Erreichung dieses Ziels beigetragen:

(1) Identifizierte KMU-spezifische Herausforderungen im PEP und abgeleitete Anforderungen an ein unterstützendes Assistenzsystem;

(2) Konstruierter Entscheidungsbaum mit Fragestellung zur Ermittlung situationspezifischer Herausforderungen im PEP sowie die Zuordnung geeigneter Methoden aus den Methodenkomplexen Smart Data Analytics, Design for Six Sigma und Design Thinking zur Bewältigung;

(3) Identifikation von KMU-üblichen Datenarten im PEP und deren Zuordnung zu den ermittelten Herausforderungen;

(4) Erarbeitetes Konzept zur Anwendung ausgewählter Werkzeuge aus den Methodenkomplexen Smart Data Analytics, Design for Six Sigma und Design Thinking;

(5) IT-basierte Umsetzung des Entscheidungsbaums sowie des erarbeitetem Konzeptes zur Methodenbefähigung.

Die industriellen Anwendungsmöglichkeiten der Forschungsergebnisse nach Projektende für die unternehmerische Praxis werden als sehr gut eingeschätzt, da die Forschungsergebnisse praxisorientierte Lösungen liefern und gemeinsam mit Unternehmen erarbeitet, erprobt und validiert wurden. Damit wurde sichergestellt, dass die Ergebnisse praxisrelevant sind und unmittelbar angewendet werden können. Die erzielten Ergebnisse des Forschungsprojekts sind für alle Unternehmen zugänglich. Zielgruppe sind branchenübergreifende KMU des produzierenden Gewerbes.