Präventive Schwachstellenanalytik mit Methodenzuweisung zur Produktivitätsoptimierung von Fertigungsbetrieben...

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Jessica Schweiger

Präventive Schwachstellenanalytik mit Methodenzuweisung zur Produktivitätsoptimierung von Fertigungsbetrieben der Automobilzulieferindustrie

Jessica Schweiger

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Paperback

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German

Springer Vieweg
22 February 2024

Distribution & warehousing management; Production engineering; Automotive technology & trades

Series: ifaa-Research

Unternehmen jeder Branche und Größe bieten hohes Potenzial zur Produktivitätssteigerung in den Fertigungsbereichen. Im Laufe dieser Arbeit wird aufgezeigt, wie mit einer ganzheitlichen Schwachstellenanalytik und passender Zuweisung von anzuwendenden Methoden zur Schwachstellenbeseitigung, Potenziale der Produktivitätssteigerung identifiziert und erreicht werden können. Digitalisierung und vornehmlich Künstliche Intelligenz helfen dabei als unterstützende Kraft.

Im Aufbau startet diese Dissertation zunächst mit Begriffsdefinitionen zum detaillierteren Verständnis der Schwachstellenanalytik. Im weiteren Verlauf wird eine Struktur betrieblicher Schwachstellen erarbeitet, ergänzt durch einen entsprechenden Kennzahlenkatalog sowie Methodenkatalog. Dabei wird ein erhebliches Mengengerüst erkennbar: Die Erarbeitung einer grundlegenden Struktur betrieblicher Schwachstellen zeigt einen Schwachstellenkatalog mit 297 potenziellen Schwachstellen, der Kennzahlenkatalog beinhaltet 264 bekannte Kennzahlen und der Methodenkatalog enthält 551 verschiedene Methoden. Die Erforschung und Evaluation der Schwachstellenanalytik erfolgte anhand eines exemplarischen Stanzkontaktes. Die grundlegende Prozessfähigkeit wurde bestätigt. Anschließend wurden gezielt Korrelationen untersucht und eine Ampelprognose entwickelt. Die Verifizierung erfolgte mittels eines erneuten Datensets desselben Produktes. Die Schwachstellenanalytik wurde in ihren Grundzügen mathematisch formuliert. Die Erprobung anhand eines Montage-Prozesses bestätigte die Reproduzierbarkeit und Funktionalität der Schwachstellenanalytik. Letztlich können erhebliche Produktivitätspotenziale belegt und so der Mehrwert der Schwachstellenanalytik zur Modellverfeinerung von Machine Learning in Fertigungsbereichen bestätigt werden.

By: Jessica Schweiger
Imprint: Springer Vieweg
Country of Publication: Germany
Edition: 1. Aufl. 2024
Dimensions: Height: 240mm, Width: 168mm,
Weight: 485g
ISBN: 9783662687680
ISBN 10: 3662687682
Series: ifaa-Research
Pages: 259
Publication Date: 22 February 2024
Audience: Professional and scholarly , Undergraduate
Format: Paperback
Publisher's Status: Active

Jessica Schweiger studierte Projekt Engineering an der DHBW Mannheim. Sie arbeitet seit 2006 in Vollzeit bei TE Connectivity in verschiedenen Funktionsbereichen und Rollen, u.a. Produktentwicklung, Qualität und Projektmanagement. Im Jahr 2013 schloss sie erfolgreich ein nebenberufliches MBA Studium im Fachbereich Engineering Management ab. Von 2017 bis 2023 absolvierte Jessica Schweiger eine Industriepromotion am Karlsruher Institut für Technologie in Kooperation mit TE Connectivity.