Wie wirken sich Qualitätsmängel auf Ihr Unternehmensergebnis aus? 

Qualitätsverbesserungen sind schwer zu messen und zu identifizieren, aber sie sind entscheidend für den Erfolg eines jeden Produkts. Kosten, die mit minderwertigen Produkten verbunden sind, fallen in vielerlei Hinsicht an und umfassen:

Prüfung und Erkennung fehlerhafter Produkte

 

testing

Reparatur oder Austausch des Produkts

repairing

Schlechte Qualitätswahrnehmung durch den Endkunden

award

Ausfall eines Produkts beim Kunden vor Ort
 

Negative

Service- und Wartungsaufwand für minderwertige Produkte

repair

Fragen Sie sich, wie Sie Ihre Daten nutzen können, um die Qualität Ihrer Produkte zu steigern?

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Wer verwendet bereits IoT-Daten, um die Produktqualität zu verbessern?

Führende Unternehmen nutzen automatisierte Systeme und IoT-Daten, um ihre Produkte zu testen und dessen Qualität zu steigern. Tesla, Raymon und Daimler Trucks sind solche Unternehmen, die vernetzte Systeme und Ferndaten verwenden, um ihre Produkte zu verbessern.

Tesla 

Tesla hat sich in weniger als 10 Jahren zum Weltmarktführer für vollelektrische Autos entwickelt, indem es die Fahrzeuge seiner Kunden durch seine Telemetrie-Lösung als Testplattform nutzt. Diese Informationen haben dazu beigetragen, Tesla einen Vorteil gegenüber anderen, weltweiten Automobilherstellern zu verschaffen.

Tesla image

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Batterie-Analyse

Die Produktionsdaten umfassen alles: Vom genauen Tag und der genauen Uhrzeit zu der sie produziert wurden, bis hin zur Leistung während der Nutzung.

 

Diese Daten können für folgendes verwendet werden:

  • Vergleich verschiedener Batterie-Designs
  • Begründung verschiedener Testlimits in der Produktion
  • Systematische Verbesserung der Qualität ihrer Energieplattform

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Software-Verifikation

Tesla konnte seine Fahrzeuge mit Produktionssoftware und der gleichzeitigen Verwendung von Beta-Software betreiben.

 

Diese Daten können für folgendes verwendet werden:

  • Vergleich des Outputs einzelner Steuerungssysteme miteinander und Rückmeldung der Unterschiede
  • Lokale Durchführung der Datenanalyse, wodurch keine massive cloud-basierte AI benötigt wird
  • Umfangreiches zeitgleiches Testen

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Funktionsverbesserungen

Tesla kann seine gesamte Fahrzeugflotte nutzen, um neu eingeführte Funktionen unter realen Fahrbedingungen zu testen.

 

Diese Daten können für folgendes verwendet werden:

  • Vergleich der Leistung des Autopiloten mit der des aktuellen Fahrers
  • Bestimmung der getroffenen Entscheidungen des Fahrers
  • Verbesserung oder Schulung der Autopilot-KI
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Raymond

Raymons ist einer der hochwertigsten Gabelstaplerhersteller der Welt. Das Unternehmen führte iWarehouse ein, eine IoT-Anwendung zur Verbesserung der Flottenoptimierung und Leistung des Gabelstaplerfahrers sowie zur Dokumentation der Gabelstaplerleistung, um die hohe Zuverlässigkeit des Produkts zu demonstrieren.

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Raymonds Problemstellen vor iWarehouse

 

  • Fehlendes Verständnis von Kundenseite über den Wert der leistungsstarken Maschinen im Vergleich zu Konkurrenzprodukten 
  • Dokumentation und Präsentation des Leistungsvorteils 
  • Suche nach einer Möglichkeit zur Leistungsmessung der Maschine unabhängig des Bedieners

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Echtzeit-Erkennung

Raymond und seine Kunden können Fahrer überwachen, Kollisionen erkennen und Maschinenmissbrauch verhindern.

 

Diese Daten können für folgendes verwendet werden:

  • Schnelle und effiziente Adressierung fehlerhafter Maschinenverwendung durch den Fahrer
  • Ermittlung der Sensorendaten, die während der fehlerhaften Anwendung entstanden sind
  • Sicherstellung für die Fokussierung des Qualitätsteams auf Ausfälle, die unter normalen Betriebsbedingungen auftreten

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Betriebskosten

Diese Daten ermöglichen es dem Management zu verstehen, wie der Gabelstapler benutzt wird, insbesondere die durchschnittliche Geschwindigkeit der Maschine.

 

Beispiele für Kosteneinsparungen:

  • Aufzeichnung von Schlüsselkennzahlen wie Fahrzeuggeschwindigkeit, bewegte Gesamtlasten, zurückgelegte Wegstrecke usw.
  • Ermöglicht den Kunden, den Wert von Raymond Lithium-Ionen-Akkus zu dokumentieren, die höhere Geschwindigkeiten über längere Zeiträume bei geringerer Ladung ermöglichen

Daimler Trucks

Daimler Trucking investiert für seine Trucking-Produkte stark in Lösungen für den Datenzugriff. In den letzten Jahren hat Daimler Lösungen für die Datenvernetzung in seine Fahrzeuge integriert, die es ihnen ermöglichen, die Sensordaten im Fahrzeug zu nutzen.

Trucks

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Lösungen für den Datenzugriff

In diesem System wird ein Edge-Gateway mit einem Mobilfunkmodem verwendet, um Daten von der Motorsteuereinheit (ECU) und anderen Fahrzeugmanagementsystemen zu sammeln.

 

Diese Daten können für folgendes verwendet werden:

  • Erstellen Sie einen virtuellen Techniker, um Fehler zu erkennen, bevor sie auftreten
  • Leiten Sie Fahrer zu Servicezentren, bevor ein Ausfall den Fahrer zu einem unerwarteten und möglicherweise kostspieligen Stopp zwingt

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Vorteile für Qualitätsingenieure

Die Werkstoffprüfung ist der zeitaufwändigste und kostenintensivste Weg, die Qualität eines Bauteils zu überprüfen und kann zudem sehr schwierig sein.

Diese Daten können für folgendes verwendet werden:

  • Reduzierung der Anzahl an Werkstoffprüfungen
  • Reduzierung von Teszeiten
  • Überwachung der Komponenten bis zum Ausfall, um die Lebensdauer des Gerätes unter normalen Bedingungen zu bestimmen

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Remote Monitoring

Ohne Fernüberwachung werden viele Komponentenausfälle nicht dokumentiert, dies gilt insbesondere, sobald ein Produkt die Garantiezeit überschreitet.
 

Dieses System erlaubt:

  • Sammlung von kritische Daten für die Entwicklung und Verbesserung der Plattform im Laufe der Zeit
  • Mehr als 400.000 zu überwachende Fahrzeuge
  • Die Entwicklung einer erfolgreichen Customer Service-Plattform unter dem Markennamen Detroit Connect

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