2012, ISBN: 9783844006773

[ED: Taschenbuch], [PU: Shaker], Einer der entscheidenden Kaufgründe für ein Fahrzeug aus Kundensicht ist die Produktqualität. Insbesondere Fahrzeuge der Oberklasse sind häufig über Leasi… Más…

[ED: Taschenbuch], [PU: Shaker], Einer der entscheidenden Kaufgründe für ein Fahrzeug aus Kundensicht ist die Produktqualität. Insbesondere Fahrzeuge der Oberklasse sind häufig über Leasingverträge beim Erstbesitzer und gelangen erst im Alter von drei Jahren in Privatbesitz. Der zweite Besitzer stellt dabei ähnlich hohe Anforderungen an die Produktqualität wie der Vorbesitzer. Ab dem Beginn des fünften Betriebsjahres befinden sich Fahrzeuge in der Phase der Langzeitqualität. Diese Phase ist für die Fahrzeughersteller von zunehmender Bedeutung, da einerseits die Kunden immer anspruchsvoller werden und andererseits der Restwert eines Fahrzeugs entscheidend für den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens ist. Um die Qualität ihrer Produkte im Feld überprüfen zu können, nutzen die Fahrzeughersteller vor allem die Informationen, die im Fall einer Beanstandung durch den Kunden vom Händler an den Hersteller weitergegeben werden. Die auf diesem Weg verfügbaren Felddaten nehmen jedoch nach Ablauf der Gewährleistungsdauer der Fahrzeuge ab. Im Sinne der Steigerung von Produktqualität und Kundenzufriedenheit sind die Fahrzeughersteller daher gefordert zu identifizieren, welche Komponenten in der Phase der Langzeitqualität besonders häufig vom Kunden beanstandet werden. Dieser vergangenheitsorientierte Fokus ist präventiv um eine Möglichkeit zu ergänzen, das Verhalten neuer Fahrzeuggenerationen in der Phase der Langzeitqualität bereits in deren Entwicklungsphase einschätzen und nötigenfalls korrigierende Maßnahmen ergreifen zu können. Die in dieser Arbeit entwickelte Vorgehensweise integriert den reaktiven Ansatz des Identifizierens relevanter Komponenten und den präventiven Anspruch von Hochrechnung und Prognose der Beanstandungen an Komponenten in neuen Fahrzeugen in der Phase der Langzeitqualität. Im reaktiven Teil der Methode kommt die Clusteranalyse als statistische Methode zum Identifizieren und Aggregieren von charakteristischen Beanstandungsverläufen zum Einsatz, die im weiteren Verlauf zur Hochrechnung der Beanstandungsrate genutzt werden. Im präventiven Teil der Methode werden die in Form von Felddaten vorliegenden Informationen um das Wissen von in der Entwicklung neuer Fahrzeuge tätigen Experten ergänzt. Die von Experten bewerteten Fehlerursachen an Komponenten werden genutzt, um eine Prognose der Langzeitqualität auf Komponentenebene zu ermöglichen. Dabei wird die Expertenmeinung über Wertfunktionen messbar gemacht, was gleichzeitig zu einer Objektivierung der Höhe der Beanstandungsrate führt. Um den unsicheren Charakter des Expertenwissens in der Prognose abbilden zu können, wird die Monte Carlo-Methode genutzt. In der Methode wird die Parallelität der Nutzungsphase aktueller Fahrzeuge und der Entwicklungsphase neuer Fahrzeuge explizit berücksichtigt und somit eine durchgängige Möglichkeit zur Optimierung der Langzeitqualität von Fahrzeugen zur Verfügung gestellt. Durch ihren schrittweisen Aufbau ist die Methode weiterhin geeignet, abteilungs- oder rollenbezogen in die Matrixorganisation moderner Fahrzeughersteller integriert zu werden., DE, [SC: 0.00], Neuware, gewerbliches Angebot, 145, [GW: 215g], sofortueberweisung.de, PayPal, Banküberweisung<

2012, ISBN: 384400677X

[EAN: 9783844006773], Neubuch, [SC: 0.0], [PU: Shaker Verlag Jan 2012], PERSONENKRAFTWAGEN, Neuware - Einer der entscheidenden Kaufgründe für ein Fahrzeug aus Kundensicht ist die Produktq… Más…

[EAN: 9783844006773], Neubuch, [SC: 0.0], [PU: Shaker Verlag Jan 2012], PERSONENKRAFTWAGEN, Neuware - Einer der entscheidenden Kaufgründe für ein Fahrzeug aus Kundensicht ist die Produktqualität. Insbesondere Fahrzeuge der Oberklasse sind häufig über Leasingverträge beim Erstbesitzer und gelangen erst im Alter von drei Jahren in Privatbesitz. Der zweite Besitzer stellt dabei ähnlich hohe Anforderungen an die Produktqualität wie der Vorbesitzer. Ab dem Beginn des fünften Betriebsjahres befinden sich Fahrzeuge in der Phase der Langzeitqualität. Diese Phase ist für die Fahrzeughersteller von zunehmender Bedeutung, da einerseits die Kunden immer anspruchsvoller werden und andererseits der Restwert eines Fahrzeugs entscheidend für den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens ist. Um die Qualität ihrer Produkte im Feld überprüfen zu können, nutzen die Fahrzeughersteller vor allem die Informationen, die im Fall einer Beanstandung durch den Kunden vom Händler an den Hersteller weitergegeben werden. Die auf diesem Weg verfügbaren Felddaten nehmen jedoch nach Ablauf der Gewährleistungsdauer der Fahrzeuge ab. Im Sinne der Steigerung von Produktqualität und Kundenzufriedenheit sind die Fahrzeughersteller daher gefordert zu identifizieren, welche Komponenten in der Phase der Langzeitqualität besonders häufig vom Kunden beanstandet werden. Dieser vergangenheitsorientierte Fokus ist präventiv um eine Möglichkeit zu ergänzen, das Verhalten neuer Fahrzeuggenerationen in der Phase der Langzeitqualität bereits in deren Entwicklungsphase einschätzen und nötigenfalls korrigierende Maßnahmen ergreifen zu können. Die in dieser Arbeit entwickelte Vorgehensweise integriert den reaktiven Ansatz des Identifizierens relevanter Komponenten und den präventiven Anspruch von Hochrechnung und Prognose der Beanstandungen an Komponenten in neuen Fahrzeugen in der Phase der Langzeitqualität. Im reaktiven Teil der Methode kommt die Clusteranalyse als statistische Methode zum Identifizieren und Aggregieren von charakteristischen Beanstandungsverläufen zum Einsatz, die im weiteren Verlauf zur Hochrechnung der Beanstandungsrate genutzt werden. Im präventiven Teil der Methode werden die in Form von Felddaten vorliegenden Informationen um das Wissen von in der Entwicklung neuer Fahrzeuge tätigen Experten ergänzt. Die von Experten bewerteten Fehlerursachen an Komponenten werden genutzt, um eine Prognose der Langzeitqualität auf Komponentenebene zu ermöglichen. Dabei wird die Expertenmeinung über Wertfunktionen messbar gemacht, was gleichzeitig zu einer Objektivierung der Höhe der Beanstandungsrate führt. Um den unsicheren Charakter des Expertenwissens in der Prognose abbilden zu können, wird die Monte Carlo-Methode genutzt. In der Methode wird die Parallelität der Nutzungsphase aktueller Fahrzeuge und der Entwicklungsphase neuer Fahrzeuge explizit berücksichtigt und somit eine durchgängige Möglichkeit zur Optimierung der Langzeitqualität von Fahrzeugen zur Verfügung gestellt. Durch ihren schrittweisen Aufbau ist die Methode weiterhin geeignet, abteilungs- oder rollenbezogen in die Matrixorganisation moderner Fahrzeughersteller integriert zu werden. 145 pp. Deutsch<

ISBN: 9783844006773

Einer der entscheidenden Kaufgründe für ein Fahrzeug aus Kundensicht ist die Produktqualität. Insbesondere Fahrzeuge der Oberklasse sind häufig über Leasingverträge beim Erstbesitzer und … Más…

Einer der entscheidenden Kaufgründe für ein Fahrzeug aus Kundensicht ist die Produktqualität. Insbesondere Fahrzeuge der Oberklasse sind häufig über Leasingverträge beim Erstbesitzer und gelangen erst im Alter von drei Jahren in Privatbesitz. Der zweite Besitzer stellt dabei ähnlich hohe Anforderungen an die Produktqualität wie der Vorbesitzer. Ab dem Beginn des fünften Betriebsjahres befinden sich Fahrzeuge in der Phase der Langzeitqualität. Diese Phase ist für die Fahrzeughersteller von zunehmender Bedeutung, da einerseits die Kunden immer anspruchsvoller werden und andererseits der Restwert eines Fahrzeugs entscheidend für den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens ist. Um die Qualität ihrer Produkte im Feld überprüfen zu können, nutzen die Fahrzeughersteller vor allem die Informationen, die im Fall einer Beanstandung durch den Kunden vom Händler an den Hersteller weitergegeben werden. Die auf diesem Weg verfügbaren Felddaten nehmen jedoch nach Ablauf der Gewährleistungsdauer der Fahrzeuge ab. Im Sinne der Steigerung von Produktqualität und Kundenzufriedenheit sind die Fahrzeughersteller daher gefordert zu identifizieren, welche Komponenten in der Phase der Langzeitqualität besonders häufig vom Kunden beanstandet werden. Dieser vergangenheitsorientierte Fokus ist präventiv um eine Möglichkeit zu ergänzen, das Verhalten neuer Fahrzeuggenerationen in der Phase der Langzeitqualität bereits in deren Entwicklungsphase einschätzen und nötigenfalls korrigierende Maßnahmen ergreifen zu können.Die in dieser Arbeit entwickelte Vorgehensweise integriert den reaktiven Ansatz des Identifizierens relevanter Komponenten und den präventiven Anspruch von Hochrechnung und Prognose der Beanstandungen an Komponenten in neuen Fahrzeugen in der Phase der Langzeitqualität. Im reaktiven Teil der Methode kommt die Clusteranalyse als statistische Methode zum Identifizieren und Aggregieren von charakteristischen Beanstandungsverläufen zum Einsatz, die im weiteren Verlauf zur Hochrechnung der Beanstandungsrate genutzt werden. Im präventiven Teil der Methode werden die in Form von Felddaten vorliegenden Informationen um das Wissen von in der Entwicklung neuer Fahrzeuge tätigen Experten ergänzt. Die von Experten bewerteten Fehlerursachen an Komponenten werden genutzt, um eine Prognose der Langzeitqualität auf Komponentenebene zu ermöglichen. Dabei wird die Expertenmeinung über Wertfunktionen messbar gemacht, was gleichzeitig zu einer Objektivierung der Höhe der Beanstandungsrate führt. Um den unsicheren Charakter des Expertenwissens in der Prognose abbilden zu können, wird die Monte Carlo-Methode genutzt.In der Methode wird die Parallelität der Nutzungsphase aktueller Fahrzeuge und der Entwicklungsphase neuer Fahrzeuge explizit berücksichtigt und somit eine durchgängige Möglichkeit zur Optimierung der Langzeitqualität von Fahrzeugen zur Verfügung gestellt. Durch ihren schrittweisen Aufbau ist die Methode weiterhin geeignet, abteilungs- oder rollenbezogen in die Matrixorganisation moderner Fahrzeughersteller integriert zu werden. Bücher, Hörbücher & Kalender / Bücher / Sachbuch / Herstellung & Technik / Herstellungs- & Verfahrenstechnik<

2012, ISBN: 9783844006773

Letzte Aktualisierung am: 18.08.19 05:56:34 Binding: Taschenbuch, Edition: 1, Label: Shaker, Publisher: Shaker, medium: Taschenbuch, numberOfPages: 145, publicationDate: 2012-01-01, autho… Más…

Letzte Aktualisierung am: 18.08.19 05:56:34 Binding: Taschenbuch, Edition: 1, Label: Shaker, Publisher: Shaker, medium: Taschenbuch, numberOfPages: 145, publicationDate: 2012-01-01, authors: Philip Heinemann, languages: german, ISBN: 384400677X Bücher, Philip Heinemann<

2012, ISBN: 9783844006773

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Shaker, Taschenbuch, Auflage: 1., 145 Seiten, Publiziert: 2012-01-01T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Verkaufsrang: 13536, Maschinenbau, Ingenieurwissenschaften, Fachbücher, Kategorien, Bü… Más…

Shaker, Taschenbuch, Auflage: 1., 145 Seiten, Publiziert: 2012-01-01T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Verkaufsrang: 13536, Maschinenbau, Ingenieurwissenschaften, Fachbücher, Kategorien, Bücher, Ingenieurwissenschaft & Technik, Naturwissenschaften & Technik, Shaker, 2012<