Die Nachfrage der Kunden nach individualisierten Produkten, die Globalisierung, neue Konsummuster sowie kürzere Produktlebenszyklen führen dazu, dass Unternehmen immer mehr Varianten anbieten. Aufgrund der Arbeitsteilung und der unterschiedlichen Perspektiven können einzelne Entwickler die Komplexität des Produktportfolios nicht durchdringen. Dennoch sind die heutigen Verfahren im Produktportfolio- und Variantenmanagement geprägt durch manuelle und erfahrungsbasierte Aktivitäten. Eine systematische Analyse und Optimierung des Produktportfolios sind damit nicht möglich. Unternehmen benötigen stattdessen intelligente Lösungen, welche das gespeicherte Wissen in Daten nutzen und einsetzen, um Entscheidungen über Innovation, Differenzierung und Elimination von Produktvarianten zu unterstützen.
Zielstellung dieses Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Frameworks zur Analyse komplexer Produktportfolios mittels Machine Learning. Machine Learning ermöglicht es, Wissen aus Daten unterschiedlicher Lebenszyklusphasen einer Produktvariante automatisiert zu generieren und zur Unterstützung des Produktportfolio- und Variantenmanagements einzusetzen. Für die Unterstützung der Entscheidungen über Produktvarianten ist Wissen über deren Abhängigkeiten und Beziehungen sowie die Eigenschaften der einzelnen Elemente erforderlich. Dadurch soll ein Beitrag zur besseren Handhabung komplexer Produktportfolios geleistet werden.
Das Framework zur Analyse komplexer Produktportfolios mittels Machine Learning besteht aus drei Bausteinen, die das zentrale Ergebnis dieser Arbeit darstellen. Zuerst wird in Baustein 1 auf die Wissensbedarfe bei der Analyse und Anpassung komplexer Produktportfolios eingegangen. Anschließend werden in Baustein 2 die Daten, welche für Entscheidungen und somit für die Wissensgenerierung im Produktportfolio- und Variantenmanagement erforderlich sind, beschrieben und charakterisiert. Abschließend findet in Baustein 3 die Datenvorbereitung und die Implementierung der Machine Learning Verfahren statt. Es wird auf unterschiedliche Verfahren eingegangen und eine Unterstützung bei der Auswahl und Evaluation der Algorithmen sowie die Möglichkeiten zum Einsatz des generierten Wissens für die Analyse komplexer Produktportfolios aufgezeigt.
Das Framework wird in einer Fallstudie bei einem Industriepartner aus der Nutzfahrzeugbranche mit einem besonders komplexen Produktportfolio angewendet. Dabei werden die drei Anwendungsfälle Prognose von „marktspezifischen und technischen Eigenschaften der Produktvarianten“, Ermittlung von „Ähnlichkeiten von Produktvarianten“ und Identifikation von „Korrelationen zwischen Merkmalsausprägungen“ mit realen Daten des Industriepartners umgesetzt. Das Framework sowie die in der Fallstudie beim Industriepartner erzielten Ergebnisse werden anschließend Experten im Produktportfolio- und Variantenmanagement vorgestellt. Diese bewerten die Ergebnisse hinsichtlich der funktionalen Eigenschaften sowie dem Mehrwert aus Sicht der Forschung und industriellen Praxis anhand zuvor definierter Kriterien.:1 Einführung
1.1 Motivation
1.2 Komplexe Produktportfolios: Eine Industrieperspektive
1.3 Zielsetzung und Forschungsfragen
1.4 Aufbau der Arbeit
2 Grundlagen zur Analyse von Produktportfolios mittels Machine Learning
2.1 Komplexe Produktportfolios
2.1.1 Terminologie komplexer Produktportfolios
2.1.2 Strukturierung komplexer Produktportfolios
2.1.3 Analyse und Anpassung komplexer Produktportfolios
2.1.4 Zusammenfassung: Komplexe Produktportfolios
2.2 Machine Learning
2.2.1 Machine Learning als Teil der künstlichen Intelligenz
2.2.2 Terminologie Machine Learning
2.2.3 Wissensgenerierung mit Machine Learning
2.2.4 Datenanalyseprozess
2.2.5 Machine Learning Verfahren und Algorithmen
2.2.6 Zusammenfassung: Machine Learning
3 Ansätze zur Analyse von Produktportfolios mittels Machine Learning
3.1 Kriterien zur Bewertung bestehender Ansätze
3.2 Bestehende Ansätze aus der Literatur
3.2.1 Einsatz überwachter Lernverfahren
3.2.2 Einsatz unüberwachter Lernverfahren
3.2.3 Einsatz kombinierter Lernverfahren
3.3 Resultierender Forschungsbedarf
4 Forschungsvorgehen
4.1 Design Research Methodology (DRM)
4.2 Vorgehen und Methodeneinsatz
4.3 Kriterien für die Entwicklung des Frameworks
4.4 Schlussfolgerungen zum Forschungsvorgehen
5 Framework zur Analyse komplexer Produktportfolios
5.1 Übersicht über das Framework
5.2 Baustein 1: Wissensbedarfe zur Analyse komplexer Produktportfolios
5.2.1 Informationssuche
5.2.2 Formulierung von Alternativen
5.2.3 Prognose
5.2.4 Kriterien zur Auswahl der Wissensbedarfe
5.3 Baustein 2: Datenbasierte Beschreibung komplexer Produktportfolios
5.3.1 Produktdatenmodell
5.3.2 Vertriebsdaten
5.3.3 Nutzungsdaten
5.4 Baustein 3: Systematische Generierung und Einsatz von Wissen
5.4.1 Baustein 3.0: Vorbereitung von Produktportfoliodaten
5.4.2 Baustein 3.1: Regressionsanalyse
5.4.3 Baustein 3.2: Klassifikationsanalyse
5.4.4 Baustein 3.3: Clusteranalyse
5.4.5 Baustein 3.4: Assoziationsanalyse
5.5 Anwendung des Frameworks
5.6 Schlussfolgerung zum Framework
6 Validierung des Frameworks
6.1 Konzept der Validierung
6.2 Baustein 1: Wissensbedarfe zur Analyse komplexer Produktportfolios
6.3 Baustein 2: Datenbasierte Beschreibung komplexer Produktportfolios
6.4 Baustein 3: Systematische Generierung und Einsatz von Wissen
6.4.1 Marktspezifische und technische Produkteigenschaften
6.4.2 Ähnlichkeiten von Produktvarianten
6.4.3 Korrelationen zwischen Merkmalsausprägungen
6.5 Erfolgsvalidierung mit einer Expertenbefragung
6.6 Schlussfolgerung zur Validierung
7 Diskussion
7.1 Nutzen und Einschränkungen
7.2 Ergebnisbeitrag für die Forschung
7.3 Ergebnisbeitrag für die Industrie
8 Zusammenfassung und Ausblick
8.1 Zusammenfassung
8.2 Ausblick
9 Literaturverzeichnis
10 Abbildungsverzeichnis
11 Tabellenverzeichnis
Anhang A-1
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:88551 |
| Date | 08 December 2023 |
| Creators | Mehlstäubl, Jan |
| Contributors | Paetzold-Byhain, Kristin, Kreimeyer, Matthias, Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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