Entwicklung eines Vorgehensmodells basierend auf Case-based Reasoning für die wissensbasierte Konfiguration von Service-Kits im Maschinen- und Anlagenbau am Beispiel von Gasmotoren

Abstract

Die Relevanz des After-Sales Bereichs für Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus steigt kontinuierlich. Hintergrund sind u. a. die (a) Möglichkeit für einen Ausgleich von Umsatzschwankungen im Primärproduktbereich sowie die (b) kundengetriebene Komplexitätsverlagerung für Instandhaltung und Service auf die Herstellerseite. Dies bewirkt die Notwendigkeit des Aufbaus von effizienten Service- und Ersatzteilmanagementprozessen auf Herstellerseite. Ein wesentlicher Teilprozess bildet die Identifikation von Ersatzteilen und deren Zusammenstellung zu anlagenspezifischen Service-Kits. Hierbei besteht in der unternehmerischen Praxis aufgrund von verteilten und lückenhaften Teile-, Anlagen- und Wartungsdokumentationen eine Abhängigkeit von Expertenwissen. Folglich resultieren erfahrungswissensbedingte Abweichungen bei der Definition von Service-Kit Inhalten sowie verlängerte Ersatzteilidentifikationszeiten. Aus wissenschaftlicher Sicht liegt derzeit kein Vorgehensmodell vor, welches - auf einem wissensbasierten System fußend - das implizite Expertenwissen der Ersatzteilidentifikation formal beschreibt und eine effizientere Identifikation von Ersatzteilen bzw. Service-Kits ermöglicht. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Vorgehensmodells, auf Grundlage des wissensbasierten Ansatzes des Case-based Reasonings, welches (a) die Konfiguration von anlagenspezifischen, auftragsbezogenen und vollumfänglichen Service-Kits für Wartungsarbeiten, unabhängig von spezifischem Expertenwissen, ermöglicht und (b) einen Beitrag zur Verkürzung der Ersatzteilidentifikationszeiten in Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus leistet. Das Ergebnis ist ein aus 15 Einzelschritten bestehendes Vorgehensmodell, welches Case-based Reasoning als Kernmethode für die wissensbasierte Konfiguration von Service-Kits im Maschinen- und Anlagenbau nutzt. Die Anwendbarkeit wird anhand eines Fallbeispiels bei einem Gasmotorenhersteller demonstriert. Die Anwendungsergebnisse des Vorgehensmodells zeigen, dass hierdurch die Ersatzteilidentifikationszeiten für Service-Kits trotz eingeschränktem Expertenwissen sowie fehlenden expliziten Verknüpfungen zwischen Service- und Teiledokumentationen verkürzt werden können.

The importance of after-sales is continuously raising over the past years, especially for manufacturing enterprises in the sector of mechanical- and plant engineering. The main underlying reasons are introducing new possibilities of (a) compensating fluctuation effects in sales, particularly in the primary product area, and (b) facilitating for maintenance and service by involving original equipment manufacturer (OEMs). The latter causes the need to build efficient service and spare parts management processes on the OEM side. An essential sub-process is the identification of spare parts and their compliance with system-specific service kits. In business practice, expert knowledge is highly demanded in identification of spare parts, due to distributed and incomplete parts as well as plant and service documentations. Dependency on domain expert causes experience-related deviations in the definition of service kit con-tents and leads to extended spare parts identification times. From a scientific point of view, there is an evident gap, i. e. existing approaches and procedural models are not able to formally describe the implicit expert knowledge applied in the process of spare parts identification, based on knowledge-based systems’ methodologies. Hence, efficient identification of spare parts or service kits is still limited.The present PhD thesis is aimed at design and development of a procedure model gaining benefit from knowledge-based approach of case-based reasoning, which enables (a) the configuration of system-specific, order-related and comprehensive service kits for maintenance work independent of specific expert knowledge, and (b) a contribution to shorten the spare parts identification times in manufacturing enterprises, especially in the sector of mechanical- and plant engineering.The result is a procedure model consisting of 15 individual steps, which employs case-based reasoning as the core method for the knowledge-based configuration of service kits in mechanical and plant engineering. The applicability is demonstrated using a case study at a gas engine manufacturer. The systematic implementation, evaluation and validation of the procedural model reveal that the spare parts identification times for service kits can be shortened, despite limited expert knowledge and the lack of explicit links between service and parts documentation.