Digital Transformation of the Claims Process. Requirements and Benefits of Digital Data Analysis and Forecasting Methods to Increase the Product Quality in the Automotive Supply Chain

Inhaltsverzeichnis

1 Introduction

1.1 Problem Definition

1.2 Research Objectives

1.3 Structure of the Thesis

2 Fundamentals

2.1 Claims Process

2.2 Field Observation

2.3 Causes of Failure

3 Data Management

3.1 Terminology

3.2 Data Quality

3.2.1 Data Quality Dimensions

3.2.2 Data Checker

3.2.3 Data Quality Improvement

3.3 Measurement Scales

3.4 Data Collection

3.5 Data Integration and Storage

3.6 Data Exchange

3.7 Data Mining Process

3.8 Data Analysis

4 Current State from Practice

5 Data Processing and Analysis Concept

5.1 Process Flow

5.2 Requirements

5.3 Data Basis

5.4 Benefits

5.5 Sample for the Failure Analysis

5.5.1 Complete and Partial Surveys

5.5.2 Simple Random Sample

5.5.3 Data-driven Sample

5.6 Preventive Failure Detection

6 Data Analysis Methods

6.1 Overview of the Methods

6.1.1 Cluster Analysis

6.1.1.1 Similarity Metrics

6.1.1.2 k-Means Algorithm

6.1.1.3 Advantages and Disadvantages

6.1.2 Classification

6.1.2.1 Artificial Neural Networks

6.1.2.2 Advantages and Disadvantages

6.2 Selection of an Appropriate Method

7 Application of the Selected Method

7.1 Clustering for the Data-driven Sample

7.2 Clustering for the Preventive Failure Detection

8 Conclusion

8.1 Summary

8.2 Outlook

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit entwickelt ein Konzept zur Datenverarbeitung und -analyse, um die Effizienz der Schadensabwicklung in der Automobilindustrie durch einen zielgerichteten, datenbasierten Auswahlprozess von Fehlerstichproben zu erhöhen und gleichzeitig präventive Fehlererkennung in Echtzeit zu ermöglichen.

• Digitale Transformation in der automobilen Lieferkette
• Methoden zur Optimierung von Schadensanalysen (statt Zufallsstichproben)
• Datenmanagement und Qualitätssicherung von Felddaten
• Anwendung von k-Means-Clustering zur Klassifizierung von Fehlerdaten
• Präventive Zustandsüberwachung von Fahrzeugkomponenten

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Introduction: Führt in die Bedeutung von Big Data und Industrie 4.0 für die Automobilbranche ein und definiert das Problem ineffizienter, zufallsbasierter Schadensanalysen.

2 Fundamentals: Erläutert den klassischen Schadensabwicklungsprozess (Claims Process), die 8D-Methodik und die Herausforderungen bei der Felddatenbeobachtung.

3 Data Management: Beschreibt die Grundlagen der Datenverwaltung, einschließlich Datenqualität, Datenerfassung, -integration und -austausch sowie Ansätze für Data Mining.

4 Current State from Practice: Analysiert den derzeitigen Stand der Schadensanalyse bei Automobilherstellern, bei dem überwiegend zufällige Stichproben ohne standardisierte, datengestützte Verfahren eingesetzt werden.

5 Data Processing and Analysis Concept: Stellt das neue Konzept zur zielgerichteten Datenverarbeitung vor, das auf einer integrierten Datenbank basiert und die Grundlage für datengesteuerte Stichproben und präventive Fehlererkennung bildet.

6 Data Analysis Methods: Vergleicht verschiedene Analysemethoden wie k-Means-Clustering und Künstliche Neuronale Netze und begründet die Wahl des k-Means-Algorithmus.

7 Application of the Selected Method: Demonstriert die praktische Anwendung des k-Means-Clustering an fiktiven Beispielen für die Stichprobenselektion und die präventive Fehlererkennung.

8 Conclusion: Fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen und bietet einen Ausblick auf künftige Forschungsmöglichkeiten, etwa unter Einbeziehung von Tier-2-Lieferanten oder datenanalytischen Ansätzen im Softwarebereich.

Schlüsselwörter

Digitale Transformation, Schadensabwicklung, Datenanalyse, Prognose, Automobil-Lieferkette, datenbasierte Stichprobe, Data Mining, Knowledge Discovery, Felddaten, Fehleranalyse, präventive Fehlererkennung, Produktqualität, k-Means, Industrie 4.0

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit beschäftigt sich mit der digitalen Transformation des Schadensabwicklungsprozesses in der Automobilindustrie durch den Einsatz von Data-Mining-Methoden zur Verbesserung der Qualität und Effizienz.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die Kerngebiete sind das Management von Felddaten, die Optimierung von Stichprobenauswahlen für die Fehleranalyse und die präventive Fehlerüberwachung während der Nutzungsphase von Fahrzeugkomponenten.

Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?

Ziel ist die Entwicklung eines Konzepts, das auf Smart Data basiert, um statt zufälliger Stichproben gezielte, datenbasierte Stichproben für die Fehleranalyse zu generieren und potenzielle Ausfälle frühzeitig zu erkennen.

Welche wissenschaftliche Methode wird primär verwendet?

Zur Gruppierung der Komponenten und Identifizierung von Datenmustern wird schwerpunktmäßig der k-Means-Clustering-Algorithmus als Methode des unüberwachten Lernens eingesetzt.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil umfasst theoretische Grundlagen zum Datenmanagement, eine Analyse der aktuellen Praxis, die Herleitung eines neuen Datenverarbeitungskonzepts sowie dessen beispielhafte Anwendung auf fiktive Daten.

Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Forschungsarbeit?

Wichtige Begriffe sind Data-driven Sample, Preventive Failure Detection, Automotive Supply Chain, Data Mining und Claims Process.

Warum sind Zufallsstichproben in der heutigen Schadensanalyse problematisch?

Sie führen oft zu unnötig hohen Kosten und Zeitaufwand, da auch Komponenten analysiert werden, für die bereits Erkenntnisse vorliegen, während potenziell wichtige, neue Fehlermuster übersehen werden könnten.

Wie unterscheidet sich die präventive Fehlererkennung von der klassischen Fehleranalyse?

Während die klassische Analyse nach einem Ausfall (reaktiv) erfolgt, nutzt die präventive Erkennung Echtzeitdaten und Vergleiche mit historischen Mustern, um kritische Zustände zu identifizieren, bevor ein Totalausfall eintritt.