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Klassifizierung

Die Klassifizierung ist das Bündeln von Objekten zu festgelegten Klassen (Gruppen, Mengen).

Die Klassifizierung im betrieblichen Bereich dient dazu, Teile, Baugruppen oder Produkte mit Hilfe von einem oder mehreren definierten Merkmalen zu gruppieren. Damit besteht die Möglichkeit, selbst mehrere tausend unterschiedliche Teile und Baugruppen handhaben, verwalten und suchen zu können, wie zum Beispiel:

… Formorientierte (geometrische) Klassifizierung
… Fertigungsorientierte Klassifizierung

Die Klassifizierung (Gruppierung) kann  auch hierarchisch aufgebaut werden um vielschichtige oder komplexe Strukturen übersichtlicher gestalten zu können. Ein Cluster kann also in Untergruppen unterteilt werden. Wesentliche Basis für die Klassifizierung ist die Identifikation und Festlegung von Merkmalen und Eigenschaften der zugehörigen Klasse. Die Gruppierung von Produktvarianten kann beispielweise folgende Klassen umfassen: Farbvarianten, Ländervarianten, Leistungsvarianten, Komfortvarianten und andere. In vielen Fällen sind diese unterschiedlichen Gruppen nicht überlappungsfrei. Farbvarianten und Ländervarianten gehören beispielsweise unterschiedlichen Clustern an, die sich überlappen. Bei Bedarf muss hier tiefer strukturiert werden.

Die Clusteranalyse dient zum Erkennen und Ableiten von möglichen Klassen (auch: Ballungsanalyse). Sie basiert auf der Identifikation und Auswertung von Gruppen (Produkten oder Einzelteilen) mit ähnlichen Merkmalen. Sie wird beispielweise bei komplexen Produkten eingesetzt um Gesamtzusammenhänge zu erkennen und die Komplexität für die Beteiligten im Prozess beherrschbar zu machen. 

Die Clusteranalyse ist ein wichtiges Hilfsmittel beim Variantenmanagement. Hier geht es darum strukturelle Abhängigkeiten entlang der Wertschöpfungskette oder beim Zusammenbau von komplexen Produkten zu erkennen und zu managen. Diesen Zusammenhang zeigt die Grafik auf der rechten Seite symbolisch auf. Mit Hilfe von Netzstrukturen lassen sich komplexe Produkte aus unterschiedlichsten Aspekten darstellen, wie zum Beispiel:

  • Zusammenbaustruktur
  • Einzelteilstruktur
  • Varianten und Optionen
  • Schnittstellen
  • Montageschritte und Reihenfolgen
  • Gleichteile

Langjährige Erfahrungen bei der Optimierung von komplexen Produkten zeigen, dass Anwender sehr gut in der Lage sind komplexe Strukturen in Form von grafischen Netzstrukturdarstellungen zu überblicken. Die Darstellung der Ergebnisse von komplexen Clusteranalysen sollte deshalb möglich in visueller Form erfolgen. Einzelne Aspekte oder Zusammenhänge sollten dabei möglichst farblich hervorgehoben werden.

Ein mögliches Hilfsmittel um sehr komplexe Daten zu analysieren und daraus Muster für eine spätere Klassifizierung  zu erkennen ist das Data-Mining.