So reduzieren Sie Ihre Gewährleistungskosten

Mit 340 Prozent erreichte der Anteil zurückgerufener Autos an den Neuzulassungen im letzten Jahr einen neuen Höchststand. Allein in den USA mussten 47,9 Millionen Fahrzeuge in die Werkstatt. Vor allem Zulieferer bringt das in die Bredouille. Doch warum eigentlich? Wer sein Warranty Management im Griff hat, kann viele Kosten sparen.

Kürzere Entwicklungszeiten, hohe Systemkomplexität, verlängerte Garantiezeiträume – das sind die Schlagworte, aus denen sich die Herausforderungen für Hersteller und Zulieferer komplexer Systeme ergeben. Immer wieder zeigt sich im Rahmen öffentlichkeitswirksamer Rückrufe eindrucksvoll, dass nicht alle Systeme vor dem Inverkehrbringen die notwendige Reife hinsichtlich Sicherheit und Zuverlässigkeit erreichen. Verschärft wird diese Thematik durch den Einsatz von Gleichteil- und Plattformstrategien. Durch erhebliche Skaleneffekte scheinen diese auf den ersten Blick attraktiv, bedürfen aufgrund des Risikopotentials großer Serienschäden jedoch einer ganzheitlichen Risikobetrachtung.

OEM-Daten strukturiert prüfen

Aufgrund dieser Herausforderungen sollte Warranty Management im Unternehmen ein Top-Management-Thema sein. So können die Weichen für prozessuale, vertragliche und methodische Umsetzungen gestellt werden, die auch das zukünftig zu erwartende Geschäft betreffen. Sind Prozesse klar definiert, Rollen den einzelnen Prozessschritten zugewiesen und notwendige Methoden in einer Toolbox verankert, sind die Mitarbeiter für die operativen Herausforderungen gut gerüstet. Dabei sollte auch geklärt werden, welche Tätigkeiten automatisiert werden können, um die Mitarbeiter zielgerichtet auf wirkliche Problemfälle und Kostentreiber anzusetzen. Ein solches Radar kann auf Basis von Garantie- und Kulanzdaten aufgesetzt und teilweise automatisiert werden. Damit wird wertvolle Zeit bei der Validierung und Veredlung der Daten im Rahmen des Regelregresses (Erklärung siehe unten) eingespart. Strukturiert aufbereitet gibt es eine ganze Reihe von Punkten, die dazu dienen können, einen Einspruch in Gang zu bringen (siehe Abbildung oben). Durch die systematische Auswertung der unterjährig zur Verfügung gestellten Daten des OEM lassen sich häufig bis zu 30 Prozent unplausible oder fehlerhafte Daten aussortieren. Durch die Visualisierung der Daten können zudem Muster erkannt werden, die in der normalen Listenbetrachtung nicht auffallen (siehe Abbildung unten).

Die Erkennung von Mustern kann dazu genutzt werden, um Warenkörbe oder technische Faktoren im Sinne des eigenen Unternehmens zu verhandeln. Auch hierbei hat derjenige die beste Ausgangslage, der mit validen Zahlen, Daten, Fakten argumentieren kann. Die systematische Datenaufbereitung und Auswertung im Regelregress ist folglich ein notwendiger Baustein zur Kostenreduzierung im Warranty Management.

Risikoabschätzung im Sonderregress auf Basis von Garantie- und Kulanzdaten

Im Gegensatz zum Regelregress, der durch Gewährleistungs­vereinbarungen klar geregelt ist, sind die Vorgehensweisen im Sonderregress individuell von der Situation und den fachlichen Kenntnissen der beteiligten Personen abhängig. Wird ein auffälliges Feldausfallverhalten bemerkt oder durch den Kunden angezeigt, so stellt sich initial die Frage, wie kritisch das Ausfallbild ist, wie es sich künftig verhalten wird und ob es sich um ein Problem handelt, das die gesamte Feldflotte „infiziert“ hat (z. B. systematischer Entwicklungsfehler). Um diese Fragen zu beantworten, bieten Felddaten in Kombination mit Expertenwissen, Testergebnissen und Erprobungsaufzeich­nungen wertvolle Hinweise. Ob ein sicherheitskritisches Risiko besteht, lässt sich in der Regel nur durch Expertenwissen, Un­tersuchungen zu eingetretenen Unfällen oder Testfahrten bewerten. Wird Sicherheitsrelevanz festgestellt, muss ermittelt werden, welche Produktionszeiträume, Plattformen, Kunden oder Märkte betroffen sind. Liegen die Daten strukturiert in Datenbanken einer Software vor, entfällt das oftmals mühsame Suchen und Zusammenstellen der relevanten Daten. Häufig lässt sich die initial diskutierte Grundgesamtheit deutlich verringern, was mit erheblichen Kosteneinsparungen sowie einer schnelleren Rückrufaktion der tatsächlich betroffenen Fahrzeuge einhergeht. Gerade Letzteres ist von großer Bedeutung, wenn es um große Stückzahlen geht. In diesen Fällen sind der OEM und seine Serviceorganisation häufig gar nicht in der Lage, hunderttausende von Fahrzeugen kurzfristig einer Aktion zu unterziehen. Die Fokussierung auf die wirklich kriti­schen Fahrzeuge dient somit nicht nur der Kostenreduzierung, sondern auch der zeitnahen Reduzierung des Risikos im Feld.

Ist an alles gedacht?

Um die kritischen Fahrzeuge strukturiert einzugrenzen, soll­ten Antworten auf folgende Fragen gefunden werden:

— Gibt es ein Fertigungsproblem, schlechte Zukaufteile oder einen kritischen Zulieferer?

— Analyse über Pivotierung, Pareto oder Schichtlinien

— Liegt das Problem nur in bestimmten Märkten vor? Gibt es Hinweise auf Temperatur, Feuchte, Kultur oder Logistik?

— Analyse über Pivotierung, Pareto und Zuverlässigkeitsprognose

— Gibt es zeitliche Auffälligkeiten bzw. Hinweise auf Saisonalität, Clean Points, Lieferantenwechsel, Umbau von Produktionslinien?

— Analyse über Pivotierung oder Schichtlinie

— Sind nur bestimmte Nutzergruppen betroffen oder gibt es Auffälligkeiten bei der Fahrleistung, Nutzung (Kurzstrecke vs. Langstrecke)?

— Pivotierung, Ermittlung Belastungsverteilung (z. B. Fahrleistungsverteilung) und Zuverlässigkeitsprognose

— Sind Auffälligkeiten im Feldausfallverhalten zu erkennen?

— Mehrdimensionale Schichtlinie und Zuverlässigkeitsprognose

— Frühausfallverhalten: Fehlerbild schwächt sich ab

— Konstantes Ausfallverhalten: Fehlerbild entwickelt sich linear weiter

— Verschleißverhalten: Fehlerbild steigt an

In den meisten Fällen kann mit Berücksichtigung der oben genannten Punkte eine erhebliche Reduzierung der Rückruf­menge mit gleichzeitiger besserer Planung der Aktion erreicht werden (Abbildung oben).

Fazit

Felddaten aus dem Garantie- und Gewährleistungsprozess sind ein unverzichtbarer Bestandteil in der operativen Bewältigung von Herausforderungen im Regel- und Sonderregress. Sie helfen bei der Aufdeckung von Systematiken, bilden das Zahlen­gerüst zur Risikoquantifizierung und bieten die Möglichkeit zur Erstellung von Frühwarnindikatoren. Ein weiterer Nutzen für das Unternehmen liegt darin, die gewonnenen Informationen über Nutzungs- und Ausfallverhalten in der eigenen Organisation zur Verfügung zu stellen. Damit kann bei der Entwicklung neuer Systeme und Komponenten die reale Belastung im Feld berücksichtigt und eine realistische Erprobung erstellt werden.

Der Autor

— Dr. Andreas Braasch

Andreas Braasch ist Geschäftsführer am Institut für Qualität und Zuverlässigkeit (IQZ) in Wuppertal. Er ist Experte für Gewährleis­tungsmanagement und Felddatenanalysen sowie für die Implementierung von Zuverläs­sigkeitsprozessen. Dr. Braasch leitet ehren­amtlich den Arbeitskreis „Risikomanagement und Zuverlässigkeit“ im VDI und ist Mitglied der Arbeitsgruppe „Automatisiertes und Vernetztes Fahren“ im Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur. An der Uni Wuppertal lehrt er das Fach „Zuverlässigkeits­planung“.

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