2025, Masterarbeit, Joshua Rusev
 

Betreuung durch M.Sc. Arnaud Ngamakoua Hakoua

In einem dynamischen Nachfragemarkt mit hohem Regulierungs- und Änderungsdruck gewinnen Daten entlang des Produktlebenszyklus für eine generationsübergreifende Produktentwicklung zunehmend an Bedeutung. Um reale Schwachstellen zu adressieren, müssen Datenquellen aus der Fertigung und Qualitätssicherung, aus dem Feld, dem nutzungsbegleitenden Service sowie dem End-of-Life systematisch genutzt werden. Diese Arbeit untersucht, wie die große Menge heterogener Daten erfasst, strukturiert und nutzbar gemacht werden kann. Daraus lassen sich sowohl Effizienzsteigerungen in der aktuellen Generation als auch entwicklungsrelevante Erkenntnisse für nachfolgende Generationen ableiten, was das Potenzial dieses Ansatzes für die Mehrgenerationen-Produktentwicklung unterstreicht. Aufbauend auf einem strukturierten Literaturüberblick werden Datenquellen über die klassische Qualitätssicherung hinaus entlang des gesamten Produktlebenszyklus kategorisiert. Um die Komplexität zu beherrschen, die sich aus den verschiedenen Datenquellen ergibt, wird ein konzeptioneller Rahmen entwickelt, der konkrete Anforderungen und Priorisierungskriterien für eine datengetriebene Rückführung formuliert. Mittels einer empirischen Auswertung relevanter Anwendungsfälle aus verschiedenen Industriebereichen wird aufgezeigt, wie die Rückführung von Nutzungsdaten zur Verbesserung geometrischer, funktionaler und nachhaltigkeitsbezogener Produkteigenschaften beitragen kann. Darüber hinaus werden die Potenziale und Herausforderungen der Datenrückführung für die Mehrgenerationen-Produktentwicklung beleuchtet.