Algorithmus zur automatisierten Abfrage relevanter Informationen aus Kundenreklamationen
Der industrielle Wandel stellt Unternehmen zunehmend vor Herausforderungen. Vor allem das Management umfangreicher Informationen aufgrund komplexer werdender Produkt- und Produktionssysteme ist ein Problem, mit dem sich Unternehmen auseinandersetzen müsse
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Datengetriebenes Qualitätsmanagement Bericht zur GQW-Jahrestagung 2019 in Aachen
Datengetriebenes Qualitätsmanagement
Robert H. Schmitt (Hrsg.)
Datengetriebenes Qualitätsmanagement Bericht zur GQW-Jahrestagung 2019 in Aachen
Hrsg. Robert H. Schmitt Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen Aachen, Deutschland
ISBN 978-3-662-62441-8 ISBN 978-3-662-62442-5 (eBook) https://doi.org/10.1007/978-3-662-62442-5 Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. © Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer-Verlag GmbH, DE, ein Teil von Springer Nature 2021 Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung der Verlage. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von allgemein beschreibenden Bezeichnungen, Marken, Unternehmensnamen etc. in diesem Werk bedeutet nicht, dass diese frei durch jedermann benutzt werden dürfen. Die Berechtigung zur Benutzung unterliegt, auch ohne gesonderten Hinweis hierzu, den Regeln des Markenrechts. Die Rechte des jeweiligen Zeicheninhabers sind zu beachten. Der Verlag, die Autoren und die Herausgeber gehen davon aus, dass die Angaben und Informationen in diesem Werk zum Zeitpunkt der Veröffentlichung vollständig und korrekt sind. Weder der Verlag, noch die Autoren oder die Herausgeber übernehmen, ausdrücklich oder implizit, Gewähr für den Inhalt des Werkes, etwaige Fehler oder Äußerungen. Der Verlag bleibt im Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutionsadressen neutral. Planung/Lektorat: Thomas Zipsner Springer Vieweg ist ein Imprint der eingetragenen Gesellschaft Springer-Verlag GmbH, DE und ist ein Teil von Springer Nature. Die Anschrift der Gesellschaft ist: Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, Germany
Vorwort
Prof. Dr.-Ing. Robert H. Schmitt, Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen. Konventionelle, produktbezogene Ansätzen und Methoden der Qualitätskontrolle haben sich in den vergangenen Jahrzehnten zu prozessbasierten Herangehensweisen mit dem Fokus auf die Fehlervermeidung entwickelt. Zunehmend zeigt sich ein Paradigmenwechsel zu prädiktiven Ansätzen der Fehlervermeidung mittels Modellen auf Basis historischer Produktionsdaten. Die umfassende Digitalisierung der industriellen Produktion mit ihrer hohen Datenverfügbarkeit entlang des Produktlebenszyklus sind zentrale Treiber dieses Wandels. Dies prägt sich im exponentiellen Anstieg der vorhandenen Datenmengen aus, die im modernen Qualitätsmanagement zur Entscheidungsfindung genutzt werden können. Diese Ansätze geh
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