Der Kostendruck deutscher Produktionsstandorte gegenüber Billiglohnländern belastet vor allem die personalintensive Montagefertigungen der deutschen Automobilindustrie. Auf der Suche nach Möglichkeiten der Kostenreduktion wird im Rahmen unterschiedlicher Data-Mining-Projekte auf Basis von echten Produktionsdaten eines führenden deutschen Automobilherstellers untersucht, ob es Korrelationen zwischen Montagefehlern und prognostizierbaren Montageparametern gibt. Die entsprechenden Kausalitäts-zusammenhänge ermöglichen anschließend die Entwicklung mathematischer Vorhersage-modelle zur Fehlerfrühwarnung, die anschließend anhand echter Produktionsdaten getestet und bewertet werden.Dieser Datenbasierte Ansatz wird durch ein Konzept zur industriellen Umsetzung der Methode abgerundet und leistet so einen Beitrag zur präventiven Montagesteuerung sowie zur effizienten Kostenreduzierung.weiterlesen