Der Umgang mit Reklamationen stellt Unternehmen, aufgrund einer fortwährend ansteigenden Komplexität von Produktions- / Produktsystemen und zunehmenden Auftrittswahrscheinlichkeit von Fehlern, vor wachsende Herausforderungen. Vor allem im Hinblick auf eine zielorientierte Fehlerursachensuche und Lösungsfindung kann, bedingt durch enorme Mengen an Informationen, eine weitreichende Problemstellung identifiziert werden. Verstärkt werden diese Herausforderungen durch das Fehlen geeigneter Ansätze zum Umgang mit Reklamationen. Derzeit angewandte Ansätze setzen vielmehr auf eine manuelle Verarbeitung, welche auf dem Wissen einzelner Personen im Unternehmen beruht. Dies ist jedoch vor allem im Rahmen des vierten industriellen Wandels nicht mehr zeitgemäß und muss durch die Entwicklung neuer Ansätze kompensiert werden.

Um mit dieser Problemstellung umgehen zu können, beabsichtigt das Dissertationsvorhaben die Entwicklung eines zielgerichteten Fehlerursachensuch- und Lösungsalgorithmus (FusLa). Mit Hilfe dessen soll es möglich sein, Reklamationsinformationen aus der Nutzungsphase zu verarbeiten und deren gesamtes Potential zur Fehlerursachensuche und Lösungsfindung in der Produktion auszuschöpfen. Zur Realisierung dessen wurden zu Beginn des Dissertationsvorhabens zunächst Anforderungen an den FusLa, auf Grundlage aktueller Ansätze der Wissenschaft und Technik, abgeleitet. Aufbauend auf diesen Anforderungen wurde ein theoretisches Konzept konstruiert und dieses in Visual Basic for Applications (VBA) praktisch umgesetzt. Im Ergebnis stand ein Algorithmus, welcher sich in insgesamt vier Prozesse, darunter die Informationssondierung, die Priorisierung, Fehlerursachenlokalisierung und Lösungsfindung, untergliederte. Mit Hilfe der einzelnen Prozesse sollten zunächst alle relevanten Reklamationsinformationen aus dem zur Verfügung stehenden Reklamationstext sondiert und zum Aufbau einer soliden Informationsgrundlage genutzt werden. Mit Hilfe dieser Informationsgrundlage galt es daran anschließend eine Priorität für die jeweilige Reklamation zu berechnen, welche nicht nur quantitativ und mehrdimensional, sondern auch objektiv ist. Weiterführend sollte eine zielorientierte Fehlerursachensuche in der Produktion erfolgen. Angedacht war dafür eine Schnittstelle des Algorithmus zum betroffenen, mit eDeCoDe-modellierten, Produktionssystems. Zuletzt sollten erkannte Fehlerursachen über geeignete Handlungshilfen zielorientiert und bedarfsgerecht eliminiert werden.

Zur Untersuchung der Einsatzfähigkeit des FusLa in der Industrie aber auch zur Herausstellung von Verbesserungspotentialen sowie Schwachstellen, wurde der Algorithmus anhand von zwei Industriebeispielen erprobt. Dazu wurden der Bereich der Stanz- und Umformtechnik sowie der Bereich der Präzisionszerspanung & Kaltumformung als Betrachtungsgegenstände gewählt. Während mit der ersten Validierung die Sinnhaftigkeit der Auswertung des Algorithmus hinterfragt wurde, konnte mit der zweiten Validierung der Einfluss unterschiedlicher Qualitäten von Reklamationstexten bewertet werden. Das Ergebnis der Validierungen zeigte, dass der Algorithmus großes Potential, sowohl im Umgang mit Reklamationsinformationen als auch in der Beherrschung der Komplexität von Produktionssystemen, birgt. Dennoch zeigten die Ergebnisse der Validierung auch, dass der Algorithmus vor allem im Hinblick auf eine geeignete Wahrscheinlichkeitsbewertung und Risikoeinschätzung weitere Forschungsschwerpunkte offenhält. Weiterführend verwies die Validierung auf den Bedarf einer automatisierten Modellierung von Produktionssystemen, um den Initialaufwand im Umgang mit dem Algorithmus zu verringern.

Dealing with complaints poses new challenges for companies due to the growing complexity of production systems and thereby increasing probability of failures. Especially with regard to the goal-oriented failure cause searching and solution finding in the production system, a fundamental problem can be identified. These challenges come along with a lack of appropriate approaches to deal with complaints. Reasons for that are e.g. that current approaches rely on manual processing or are based on the knowledge of individuals in the company. However, this is no longer up to date in the context of the industrial revolution and must be compensated by the development of new approaches.

In order to deal with this problem, the thesis intended the development of a goal-oriented failure cause searching and solution finding algorithm (ger.: FusLa). With the algorithm, it should be possible to process complaint information from the usage phase to exploit their entire potential for the failure-cause searching and solution finding in the production system. In order to realize this, requirements for the FusLa were derived from current approaches of science and industry. Based on those requirements, a theoretical concept was constructed and programmed in Visual Basic for Applications (VBA). The result was an algorithm that has a total of four processes, including information probing, prioritization, failure cause localization, and solution finding. With the help of the processes, all relevant complaint information should first be probed out from the available complaint text and then be used to build up a solid information base. With the help of these information, the algorithm calculates a priority for the respective complaint, which is not only quantitative and multidimensional but also mostly objective. In addition, a goal-oriented failure cause localization in the production system was carried out. Therefore, an interface between the algorithm and the eDeCoDe-modeled production system has been created. Finally, recognized causes of failures should be eliminated in a goal-oriented and needs-based manner via suitable actions.

In order to investigate the applicability of the FusLa in the industry but also to highlight potential for improvement and weak points, the algorithm was tested based on two industrial examples. For this purpose, both the area of stamping and forming technology as well as the field of precision machining and cold forming were selected. While the evaluation of the algorithm was questioned with the first validation, the second validation evaluated the influence of different qualities of complaint texts. The result of the validation showed that the algorithm has enormous potential in dealing with complaint information and mastering the complexity of production systems. Nevertheless, the results of the validation also showed that the algorithm, in particular with regard to an appropriate probability and risk assessment, shows further research priorities. Furthermore, the validation pointed out the need for an automated modeling of production systems to reduce the initial effort in using the algorithm.