Prozesse
Produkte
Messtechnik
Mechanische Analyse
Elektro-akustische Messtechnik
Korrosionsanalyse
Weißrost an einem Gusseisenteil mit chrompassivierter Zinkbeschichtung nach Kondenswasser-Wechselklimatest nach ISO 6270-2
Korrosion an unlegiertem, verzinktem Stahl und an einer Cu-Ti-Legierung nach Salzsprühnebeltest nach ISO 9227
Lochkorrosion einer Kupferspule mit Totalversagen als Folge
Projekte
Reliability Engineering
Thema: Verbesserung der Lebensdauer eines Lautsprechers für einen globalen Tier 1 Automotive Zulieferer
Methode
- Entwicklung von Lebensdauertests zur Charakterisierung der Lebensdauerverteilung und Reproduktion des im Feld beobachteten Fehlerbildes
- Bestimmung des Ausfallsmechanismus durch Analyse der Dynamik von Membran und Schwingspule
- Optimierung der Materialparameter eines Dämpfungselements
Ergebnis
- Verbesserung der Lebensdauer um den Faktor 4
- Lösung eines langjährigen Qualitätsproblems und Sicherung des zukünftigen Produkterfolges am Markt
Cost Engineering
Thema: Aufbau von Cost Engineering Kompetenz bei einem globalen Tier 1 Automotive Zulieferer, in Kooperation mit einem deutschen Beratungsunternehmen
Methode
- Erstellen von Kostenmodellen für ausgewählte hochpreisige Produkte und Zukaufteile
- Benchmark-Analysen auf Material-, Komponenten- und Produktionsebene
- Analyse von Cost Breakdowns von Lieferanten und Aufzeigen von Abweichungen zur Best Cost-Praxis
- Analyse von Produkt-Designs und Produktionsprozessen und Erkennen von Einsparpotentialen
Ergebnis
- Einsparpotential in Höhe von > 15 Mio. USD / Jahr identifiziert, basierend auf Kostenmodellen, welche durch Benchmark-Ergebnisse bestätigt wurden
Life Cycle Assessment
Thema: Entwicklung eines Modells zur schnellen Berechnung des Product Carbon Footprint für ein gesamtes Produktportfolio im Bereich Akustikkomponenten
Hintergrund und Methode
- Als Antwort auf die steigende Nachfrage nach lückenlosen Daten zum CO2-Fußabdruck von Produkten wurde ein Modell entwickelt, welches ohne die aufwendige Durchführung eines LCA (Life Cycle Assessment) für jedes einzelne Produkt auskommt
- Dazu wurden im 1. Schritt für wenige ausgewählte, stark unterschiedliche Produkte eines Portfolios vollständige LCAs erstellt
- Im 2. Schritt wurde ein Modell für den Product Carbon Footprint entwickelt, welches die Ergebnisse aus den LCAs als Eckpunkte nutzt. Durch statistische Analyse wurde ein geeignetes Regressionsmodell ausgewählt und signifikante Eingangsparameter identifiziert.
Ergebnis
- Das Modell erlaubt die Berechnung des Product Carbon Footprints aller Produkte des rund 100 Positionen umfassenden Portfolios innerhalb von Sekunden und mit nur 1-2 signifikanten Eingangsparametern
- Der Ansatz lässt sich auf beliebige Produktkategorien übertragen, solange sich die einzelnen Produkte eines Portfolios in ihrer Struktur nicht zu stark unterscheiden
Referenzen
Kundenstimmen
“Seltech has been very successfully working with Martin for many years. His technical expertise paired with a consequent Six Sigma Lean approach has helped making large savings due to process and product improvements. In critical meetings with our customers and suppliers, Martin with his natural authority in technical matters and intercultural competence plays a key role in developing effective solutions that are acknowledged by all parties.”
Giulio d. C., General Manager, Seltech, France
„Wenn wir im Unternehmen auf eine komplexe Problemstellung im Bereich Prozessanalyse und -verbesserung treffen, hole ich Martin immer gerne ins Team. Beim Projektabschluss können wir uns sicher sein, das Beste aus dem Prozess herausgeholt zu haben – was auch unsere Kunden regelmäßig bestätigen.“
Thomas J., COO, Nittoku Europe GmbH
„Six Sigma hat seinen Schrecken verloren. Martin ist im Training auf Wunsch-Themen eingegangen – Danke.“
Renate D., Quality Manager
„Vielen Dank für die hervorragende Unterstützung zur Einführung neuer Messsysteme. Durch Ihre Erfahrung konnten wir Monate an Optimierungsarbeit einsparen.“
Christian Z., Project Manager
„Selten hat ein Training die Arbeitsweise in meiner Abteilung so verändert. Den Beweis, dass sowohl der Inhalt als auch die Methodik des Statistik-Trainings richtig gewählt war, erhalte ich jeden Tag durch meine Mitarbeiter.“
Mario D., Head of Production Process Engineering
„Vielen Dank für die großartige Akustik-Schulung.“
Christian Z., Project Manager
„Herr Justinek, vielen Dank für die Übermittlung der statistischen Risikoanalyse, welche aus unserer Sicht sehr gut aufgebaut und auch plausibel ist. Der Bericht wird als Original auch an unseren Kunden weitergeleitet.“
Harald P., Director NPI & Development
Referenzkunden
