Produktoptimierung auf Basis von Maschinendaten

Das „Stille Post Prinzip“ beschreibt eine Situation, in der Informationen durch mehrere Stationen laufen, bevor sie ihr endgültiges Ziel erreichen. In der Produktentwicklung kann dieses Prinzip erhebliche Auswirkungen auf die Qualität und Effizienz des Entwicklungsprozesses haben.

Informationstransfer und -verlust

In der Produktentwicklung wird oft beobachtet, dass Informationen von Kunden oder anderen Quellen durch mehrere Stationen, wie Maschinenbediener, Ingenieure und Manager, weitergegeben werden müssen, bevor sie in den Entwicklungsprozess einfließen. Dieser Informationsfluss kann zu Verzerrungen oder Verlusten führen. Ein Beispiel dafür ist das folgende Zitat: „Auf der Ebene der Maschinenbediener müssen die Informationen der Kunden über mehrere Stationen laufen, bis sie die Entwicklung erreichen.“

Darstellung basierend auf Wagenmann S, Bursac N, Rapp S, Albers A. Success Factors for the Validation of Requirements for New Product Generations – A Case Study on Using Field Gathered Data. Proceedings of the Design Society. 2022;2:1805-1814. doi:10.1017/pds.2022.183

Auswirkungen auf die Produktqualität

Die Weitergabe von Informationen durch mehrere Stationen kann dazu führen, dass wichtige Details verloren gehen oder missverstanden werden. Jedes Mal, wenn eine Nachricht weitergegeben wird, besteht das Risiko, dass sie verändert oder unvollständig ankommt. Dies kann zu Fehlern im Endprodukt führen, da die ursprünglichen Anforderungen oder Kundenbedürfnisse nicht korrekt umgesetzt werden.

Datenbasierte Ansätze zur Verbesserung

Eine datengetriebene Produktentwicklung kann helfen, die negativen Auswirkungen des Stille-Post-Prinzips zu minimieren. Durch die direkte Erfassung und Analyse von Maschinendaten können Informationen präziser und effizienter an den Entwicklungsteams bereitgestellt werden. Dies reduziert die Anzahl der Übertragungsstationen und minimiert das Risiko von Informationsverlust oder -verzerrung.

Zusammenfassung

Das „Stille Post Prinzip“ verdeutlicht die Herausforderungen beim Informationsfluss in der Produktentwicklung. Durch den Einsatz datengetriebener Methoden können diese Herausforderungen besser gemeistert werden, indem der Informationsfluss optimiert und präzise an die Entwicklungsabteilungen weitergeleitet wird. Auf diese Weise kann die Produktqualität verbessert und Entwicklungszeiten verkürzt werden.