Optimierung des

Lenkverhaltens

Kundenwünsche und ZielwerteDas mehrdimensionale Feld der Fahrdynamik bietet eine Vielfalt an Interpretationen, wie der Kunde sich ein Fahrzeug wünschen würde. Im Spannungsfeld zwischen den Emotionen der Kunden und den erforderlichen Zahlen und Fakten für Ingenieure bietet die Anwendung der abgesicherten Methode Quality Function Deployment (QFD) ein effektives Hilfsmittel der Übersetzung. TÜV Süd Automotive hat gemeinsam mit der Toyota Motor Corporation mit der Methode „Improve by QFD“ die Kundenwünsche am Beispiel Lenkverhalten nach statistischen Grundsätzen aufgenommen, in Zielwerte für die entwickelnden Ingenieure weiterverarbeitet, in einem Fahrzeugprototyp umgesetzt und final die Erfüllung der Kunden-wünsche erfolgreich verifiziert.

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Fahrwerk

1 Einleitung

Jeder Automobilhersteller strebt danach, seine Produkte zu differenzieren, sich damit von möglichen Wettbewerbern abzuheben, um nach Möglichkeit das attraktivste Ange-bot für den Kunden bieten zu können. In der Produktentwicklung, außerhalb der Fahrwerktechnik, sind Methoden wie Bott-le-Neck-Engineering, TRIZ, QFD und andere bereits weit verbreitet. Es wird einerseits an-gestrebt, die Kundenwünsche so gut wie möglich zu treffen, und andererseits sowohl die Entwicklungs- als auch die Produktions-kosten zu minimieren. Meist stellt dabei ein bekannter Kundenwunsch den Ursprung einer neuen, direkt ableitbaren, Produkt- oder Funktionsausprägung dar.

Das mehrdimensionale Feld der Fahrdy-namik bietet eine Vielfalt an Interpretati-onen, wie der Kunde sich ein Fahrzeug wünschen würde. Es sind dabei mehrere, sich gegenseitig beeinflussende Produkt-ausprägungen, zum Beispiel Auslegung des Lenksystems, Kinematikauslegung des Fahrwerks oder auch nur die Auswahl pas-sender Reifen, auf einen Kundenwunsch zurückzuführen, der „lenkt direkt und prä-zise“ lauten könnte. Zielwerte für die aufge-zählten Punkte festzulegen, nach denen konstruiert werden kann und die das Kos-tenziel treffen, ist die Anforderung an die Ingenieure. In diesem Spannungsfeld zwi-schen den Emotionen der Kunden und den erforderlichen Zahlen und Fakten für Inge-nieure soll die Anwendung der abgesicher-ten Methode Quality Function Deployment (QFD) ein Hilfsmittel bieten. Denn für all die verschiedenen Auslegungen des Fahr-verhaltens gilt das Zitat von Bernd Pischets-rieder gleichermaßen: „If only engineers

identify differences, there is no value for the customer“ [1].

Mit der Methode „Improve by QFD“ (ent-wickelt von der TÜV Süd Automotive GmbH) wird der Kundenwunsch nach sta-tistischen Grundsätzen gemäß der QFD-Me-thode aufgenommen und in Zielwerte für die entwickelnden Ingenieure weiterverar-beitet. Dabei wird das Ergebnis, ein Szena-rio zur technischen Erfüllung der Kunden-wünsche, durch die Methode selbst auf-wands- und kostenoptimiert. In Zusam-menarbeit mit der Toyota Motor Corpora-tion [8] sollte die Methode „Improve by QFD“ erstmals konkret das vom Kunden ge-schätzte Merkmal „Lenkverhalten“ in einem Prototyp abgebildet und in einem finalen Kunden-Fahrversuch wieder durch den Endkunden verifiziert werden. Aus früheren Studien war bekannt, dass das komplexe Lenkverhalten einen erheblichen Beitrag zum attraktiven Fahrerlebnis leis-tet und ganz oben in den Kundenwünschen zu finden ist. Für das Programm wurden die Segmente der unteren Mittelklasse und oberen Mittelklasse ausgewählt und mit-tels eines geeigneten Benchmarks von ins-gesamt acht Fahrzeugen dargestellt. Das Ziel des Projekts war, kundenorientiertes attraktives Design des Lenkverhaltens zu gestalten.

2 Schema von „Improve by QFD“

Zentrales Element der in diesem Beitrag vorgestellten Methode „Improve by QFD“ ist das „House of Quality“ (HoQ). Qualität wird hier im Sinne von Erfüllung der Kun-denwünsche definiert. In Bild 1 ist das HoQ schematisch dargestellt. Während Bild 1

Die Autoren

Dipl.-Ing. (FH) Bernhard Schick

ist General Manager

Chassis Systems bei der

TÜV Süd Automotive

GmbH in Garching.

Bild 1: Prinzipieller Aufbau des House of Quality (HoQ)Figure 1: Principle schematic of the house of quality (HoQ)

Naoki Hagiwara ist Project Engineer

bei TÜV Süd Japan Ltd.

in Tokio (Japan).

Masaki Yamamoto ist General Manager

Vehicle Dynamics bei der

Toyota Motor Corporati-

on in Tokio (Japan).

Ikuo Kushiro ist Vehicle Dynamics

Specialist bei der Toyota

Motor Corporation in

Tokio (Japan).

Dipl.-Ing. (FH) Stefan Resch ist Manager Vehicle

Dynamics bei der TÜV

Süd Automotive GmbH

in Garching.

Dipl.-Ing. (FH) Robert Matawa ist Development Engine-

er Vehicle Dynamics bei

der TÜV Süd Automotive

GmbH in Garching.

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im vertikalen Rahmen die Ingenieurspra-che präsentiert, ist in dem horizontalen Rahmen die Kundensprache zu erkennen. Hier werden die Äußerungen des Kunden statistisch-psychologisch erfasst und zu einem Entwicklungsziel in Kundensicht, dem „3b-Kundenziel“, verarbeitet. Dieses Ergebnis der Schritte 1 bis 3 soll Antworten geben auf eine Frage der Art: „Wie wollen wir unser neues oder weiterentwickeltes Produkt in der nächsten Befragung von den Kunden bewertet haben?“ Als gut ge-eignetes Mittel zur Darstellung dieser Kun-denziele hat sich die sogenannte Market Opportunity Map (MOM) etabliert.

Bild 1 zeigt wie gesagt im vertikalen Rahmen die Ingenieursprache. In den Schritten 4 und 5 werden die technischen Möglichkeiten zur Produktoptimierung nach dem streng methodischen Ansatz des QFD gelistet und mit der Sammlung an Kundenwünschen verknüpft. Die Schritte 6 bis 9 ergeben die aufwands- und kosten-optimierte Erstellung der technischen Maßnahmen zur Weiterentwicklung des Produkts.

3 Kundenwünsche, Gewichtung und Kundenziele

Die Kundenbefragung im Beispiel des Lenk-verhaltens wurde durchgängig von Fahr-werkspezialisten mit speziellem Training in Interviewtechniken an ausgewählten Standorten Europas durchgeführt. Die Standorte wurden dabei so gewählt, dass eine repräsentative Aussage möglich wur-de. Über 200 Endkunden fuhren die Bench-mark-Fahrzeuge, während der Spezialist vom Beifahrersitz aus das Interview führte und die Antworten aufnahm. Ein ähnliches Programm wurde mit einer Gruppe von 18 europäischen Pressevertretern von Fach-presse bis zu Fernsehjournalisten durchge-führt, um das Bild abzurunden.

Die Befragung erfolgte in einer Drei-Ebe-nen-Matrix mit grundsätzlich offenen Fra-gen und neutralen Schlüsselwörtern. So sollte vermieden werden, dass die Spezialis-ten die Wortwahl der Kunden beeinflussen und damit die Kundensprache verfälschen.

Weiterhin bietet diese Methode den großen Vorteil, auch Kundenwünsche sam-

meln zu können, die nicht in einem ge-schlossen Fragenkatalog abgebildet wären. Es hat sich auch gezeigt, dass durch die zwanghafte Beantwortung von Fragen, die außerhalb der Wahrnehmung und des Be-urteilungsvermögens einiger Kunden liegt, das Ergebnis an Signifikanz verliert. Die Schlüsselworte leiten sich unter anderem aus einem Funktionsmodell „Lenkverhal-ten/Lenkgefühl“ ab, welches als Vorberei-tung in einer Workshopgruppe von Spezia-listen erstellt wurde. Dieses Funktionsmo-dell stellt die Wechselwirkungen dar, wel-ches den Untersuchungsschwerpunkt di-rekt und indirekt beeinflussen kann. So beeinflusst beispielsweise die Sitzposition in erheblichem Maße das sich im Fahrer aufbauende Lenkgefühl, obwohl diese durch den Fahrwerksentwickler schwer be-einflussbar ist.

Mit aufsteigender Matrix-Ebene inner-halb des Interviews wurden die bisher getä-tigten Aussagen der Probanden hinterfragt und damit zunehmend detailliert. An die-ser Stelle bestätigte sich der Ansatz, dass die Befragung durch Muttersprachler und Fahrwerkspezialisten in einer Person ge-führt wird. Nur so waren sie in der Lage, Zwischentöne in den Kundenaussagen auf-zunehmen, die Intention des Kunden zu erkennen und die entsprechende Fahrsitu-ation und Fahrzeugreaktion zu beurteilen und zuzuordnen.

In der Tabelle ist ein Ausschnitt der Drei-Ebenen-Matrix dargestellt. Im linken Be-reich der Tabelle sind die Kundenwünsche in den aufsteigenden drei Befragungsstu-fen und deren Gewichtung (Imp = Im-portance) dargestellt. Die Gewichtung ent-spricht einer auf Spaltensumme 100 nor-mierten statistischen Verteilung der Ge-samtnennungen. Im rechten Teil der Tabel-le ist die Erfüllung der gelisteten Wünsche durch die verschiedenen Fahrzeuge doku-mentiert. Große Zahlen entsprechen guter Kundenzufriedenheit. Eine gute Übersicht dieser Befragungsergebnisse bietet die Mar-ket Opportunity Map (MOM, Marktgelegen-heitskarte). Diese Karte ordnet in den vier Quadranten des Achsenkreuzes, das aus „Zufriedenheit“ und „Gewichtung“ besteht, alle Kundenwünsche sowie das Abschnei-den der verschiedenen Fahrzeuge an. In Bild 2 ist eine entsprechende MOM abgebil-det. Die Zahlen in den Symbolen stehen für Kundenwünsche. In unserem Beispiel steht die „13“ für den Wunsch nach „präziser und direkter Lenkung“.

Die MOM bietet sich als schnell erfass-bare Darstellung zur Festlegung der Kun-denziele nach der Auswertung der Befra-gungen an. In den verschiedenen Qua-

Bild 2: Beispiel einer Market Opportunity Map (MOM)Figure 2: Example for a Market opportunity map (MOM)

Tabelle: Drei-Ebenen-Matrix mit Teilergebnissen der BefragungTable: Three-level matrix with section of results of the survey

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dranten liegen Kundenwünsche mit unter-schiedlichen Prioritäten zur Optimierung. Der wichtigste Quadrant ist zweifelsohne oben links zu finden (1. Handlung notwen-dig). Hier sind Kundenwünsche als wichtig benannt, werden aber vom Referenzfahr-zeug nicht ausreichend erfüllt. Im Gegen-satz zu den eher weniger wichtigen Punk-ten im zweiten Quadranten (2. Handlung sinnvoll), die das Produkt in Kundensicht abrunden können, steht der dritte Qua-drant (3. Einsparung möglich). In diesem Quadranten werden Kundenwünsche ge-zeigt, die dem Kunden tendenziell weniger wichtig sind, jedoch von Referenzfahrzeug übererfüllt werden – ein Indiz für mög-liches „Over Engineering“. Im gezeigten Beispiel sind mit den rechts liegenden Sym-bolen des Zielfahrzeugs (Target Car) zusätz-lich die Kundenziele eingetragen. Sie mar-kieren das Ziel der Optimierung.

Das Befragungsergebnis in Bild 2 ist auch Bestandteil des horizontalen Rah-mens im HoQ. In Bild 3 ist dieses einsehbar und wird zur besseren Spreizung in den Spalten 8 bis 13 zusätzlich mit der Gewich-tung des Kunden multipliziert. Damit der Informationsgehalt dieser Darstellung äquivalent zur MOM bleibt, wird in Spalte 15 die Wichtigkeit des Kunden visualisiert und in Spalte 16 das Kundenziel festgehal-ten. Damit sind alle relevanten Informati-onen in einer übersichtlichen Darstellung erwähnt. Der mit Abstand wichtigste Kun-denwunsch für das Lenkverhalten ist in Zeile 5 auch hier klar zu erkennen: „präzise und direkte Lenkung“. In der Spalte 16 (Ak-tionen) wurde vermerkt: „Ja, Handlung ge-plant; mit dem Ziel ‚Best in Class’“.

4 Emotionen des Kunden an technische Spezifikationen knüpfen

Es sollen die Emotionen und Wünsche der Kunden mit den technischen Spezifikati-onen verknüpft werden. Dazu wird der Kreuzungsbereich des horizontalen Kun-denrahmens mit dem vertikalen Ingeni-eursrahmen bearbeitet. Die herkömmliche Methode QFD stützt sich ausschließlich auf direkt quantifizierbare Größen [5]. Das komplexe Fahrverhalten und das Lenkge-fühl werden jedoch mit einer großen An-zahl an Einzelkennwerten [3, 4] beschrie-ben und sind daher bei den sehr emotio-nalen und zusammengesetzten Wünschen des Kunden nicht mit der herkömmlichen QFD-Methode bearbeitbar. Der identifi-zierte Punkt „präzise und direkte Lenkung“ ist durch die emotionale Komponente sehr komplex in seiner Bedeutung.

Die Weiterentwicklung der herkömm-liche Methode QFD zu „Improve by QFD“ ist daher der nächste konsequente und logische Schritt. Zur Verknüpfung innerhalb der Ma-trix wurden nun die Spalten mit Überbegrif-fen für ganze Gruppen an technischen Para-metern gefüllt. Eine entscheidende zusätz-liche Besonderheit stellt die Aufnahme von

Bewertungskriterien aus der subjektiven Fahrverhaltensbewertung [2] dar. Eine ro-buste Methode zur Bildung des Subjektivur-teils der Testfahrer fand Anwendung, um die Reproduzierbarkeit der Bewertung si-cher zu stellen. Ist der Kundenwunsch „Ich möchte ein kleineres Lenkrad“, folgt direkt die Verknüpfung mit der technischen Eigen-

Bild 3: House of Quality (HoQ)Figure 3: House of quality (HoQ)

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schaft „Lenkraddurchmesser“. „Präzise und direkte Lenkung“ wird in der QFD-Weiter-entwicklung „Improve by QFD“ zunächst in die subjektive Ingenieurssprache übersetzt. Damit wird der Wunsch ent-emotionalisiert, um dann in weiteren Schritten in objektive Parameter und Spezifikationsgrößen über-setzt zu werden.

Innerhalb der Verknüpfungsarbeit, Bild 4, stellt sich für jeden Kreuzungs-punkt eine Frage der Art: „Wie stark ist der Einfluss der technischen Spezifika-tion „Lenkungsansprechen“ (Spalte 5, steering response) auf den Kunden-wunsch „präzise und direkte Lenkung“ (Zeile 5, precise and direct steering)?“ Die Stärke der möglichen Einwirkung kommt zum Ausdruck in den Zahlen:– 0 = kein Einfluss– 1 = gering– 3 = mittel– 9 = stark.Es wird schnell deutlich, dass eine stei-gende Zahl an technischen Spezifikationen die Zahl der notwendigen Verknüpfungs-fragen überproportional erhöht. Damit wird das Vorgehen, mit Überbegriffen zu arbeiten, begründet.

Nach den Verknüpfungsfragen wird für jede technische Spezifikation eine Kenn-zahl ermittelt, hier „Calculation Relation-ship“ genannt. Für jede Spalte werden die Verknüpfungswerte mit der Wichtigkeit des Kundenwunsches multipliziert und eine Spaltensumme gebildet. Je größer der Wert einer Spalte, desto direkter kann mit einer Veränderung dieser technischen Spezifikation die Summe aller Kunden-wünsche beeinflusst werden. Damit lässt sich Aufwandsoptimierung durchführen. Werden die technischen Spezifikationen nach der Punktzahl sortiert, ergibt sich eine Rangfolge, wie sie in Bild 5 beispiel-haft dargestellt ist. Diese Rangfolgen wer-den entsprechend den einzelnen Überset-zungsschritten gebildet – vom Kunden-wunsch zur subjektiven Ingenieursbeur-teilung, von subjektiver Ingenieursbeur-teilung zu Fahrdynamikeigenschaften und von Fahrdynamikeigenschaften zu Konstruktionsparametern.

Jetzt liegen alle nötigen Informationen vor, um die Frage beantworten zu können: „Welche technischen Kriterien beeinflussen die Kundenwünsche am stärksten?“. Höchst interessant an der Stelle waren die Unter-schiede in der Rangfolge nach der Über-setzung aus der Kundensprache in die Inge-nieurssprache gegenüber der Mediensprache in die Kundensprache. Dabei waren die Top-4-Ingenieurskriterien in Benennung und so-gar in Reihenfolge gleich, Bild 6.

Bild 5: Sortierung der einflussstärksten technischen SpezifikationenFigure 5: Sorting of the technical specifications with the strongest influence

Bild 6: Rangfolge – Vergleich nach Übersetzung Kunde gegenüber MedienFigure 6: Ranking – comparison after translation, customer vs. media

Bild 4: Verknüpfung der Kundenwünsche mit den technischen SpezifikationenFigure 4: Linking customer wishes and technical specifications

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Fahrwerk

Die Auswertung der Zusammenhänge der verschiedenen Übersetzungsschritte in-nerhalb der Ingenieurssprache geschieht in der „Customer Criteria Analysis“-Matrix (CCA-Matrix). Diese Matrix zeigt diejenigen Begriffe der Ingenieurssprache, die mit höchster Effizienz die Kundenwünsche po-sitiv beeinflussen, und die technischen Pa-rameter aus den einzelnen funktionellen Gruppen, die wiederum darauf den größ-ten Einfluss haben. Der wichtige Kunden-wunsch „präzise und direkte Lenkung“ ist über die Ingenieurssprache „steering im-pression center point; precision etc.“ nun wirkungsvoll mit den identifizierten tech-nischen Kriterien aus den einzelnen funkti-onellen Gruppen (tire, brake, steering, K&C, vehicle performance properties etc.) verknüpft.

5 Technischer Benchmark – erster Durchgang

Mit Hilfe der in Bild 4 und Bild 5 veranschau-lichten Zusammenhänge lassen sich nun Veränderungen für die einflussstärksten technischen Spezifikationen ableiten. Auf-grund der Arbeit mit Überbegriffen wie „Reifencharakteristik“ in den Spezifikati-onen wurde ein Programm für einen auf-wandsoptimierten technischen Vergleich (Benchmark) zusammengestellt, das die re-levanten Parameter für das Lenkverhalten objektiv beschreiben konnte. Diese Auswahl an technischen Parametern der Vergleichs-fahrzeuge wurde ermittelt, um ein vollstän-diges Bild für die anschließende Festlegung der Werte im Aktionsplan zu erhalten.

Es hat sich aber gezeigt, dass die her-kömmlichen Methoden zur objektiven Be-wertung für die wichtigsten Kriterien des Lenkverhaltens nicht ausreichend sein konnten. Zu diesem Zweck wurde ein erwei-terter Standard zur objektiven Vermessung entwickelt. Neben den Standardtests zur Er-mittlung des Fahrzeugübertragungsverhal-tens, der Kinematik und der Elastokinema-tik sowie der Reifenkennwerte wurden auch Tests zur Einschätzung wichtiger Ausle-gungsfaktoren wie Grabeneffekt und Lenk-systemhysterese Bestandteil der Test-Matrix.

Mit den Ergebnissen des Benchmark kann jetzt die Entwicklungsstand-Matrix aufge-füllt werden, die ein wichtiges Instrument innerhalb des „Improve by QFD“-Prozesses darstellt. Diese Matrix ist in Bild 7 zu sehen und enthält in den horizontalen Zeilen alle technischen Kriterien in den einzelnen funk-tionellen Gruppen geordnet. Die vertikalen Spalten sind der widergespiegelte Entwick-lungsprozess von den ersten Eingangsunter-

suchungen (Benchmarking) links bis zum ersten Prototypen ganz rechts. Farbindika-toren geben zum einen den Erfüllungsgrad des jeweiligen technischen Kriteriums von Entwicklungsschritt zu Entwicklungsschritt wieder und zum anderen, ob ein Kriterium sehr effektiv, effektiv oder uneffektiv modifi-zierbar ist.

6 Welche Kriterien müssen verbessert werden? Aktionsplan

Innerhalb der Matrix in Bild 7 ist auch der Aktionsplan verankert, die Zielwerte und -korridore der einzelnen identifizierten tech-nischen Spezifikationen vorgibt. Diese Las-tenhefterstellung ist der Startschuss für die

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Bild 8: Verstellbarer Radträger der VorderachseFigure 8: Adjustable wheel device of the front axle

Bild 9: Punkte der Ingenieurssprache, Kundenwünsche und ihr ErfüllungsgradFigure 9: Items of the engineer’s language, customer wishes and their level of compliance

Entwicklung des Prototyps, der sich dann den kritischen Augen der Kunden stellen muss. Vorher ist aber als wichtiger Schritt zunächst die Identifikation der tatsächlich zu verbessernden Punkte nötig. Die „Impro-ve by QFD“-Methode gibt zunächst in einer Rangfolge die wichtigsten und relevantesten technischen Spezifikationen wieder, die den größten Einfluss auf die Kundenzufrieden-heit haben. Der objektive Benchmark zeigt zugleich die objektiven Werte vieler Parame-ter. Jetzt gilt es, diejenigen Parameter zu identifizieren, die a) noch großen Raum für Verbesserung lassen und die b) nicht als schädliche Interaktion wichtige bereits er-füllte Kundenwünsche wieder verschlech-tern. Die Projektgruppe entscheidet in der Diskussion, welche funktionellen Gruppen zielführend bearbeitet werden müssen.

Inhalt des Aktionsplans war zum einen die Abschätzung, welche Zielwerte und -korridore für die technischen Parameter der in Bild 5 dargestellten Überbegriffe einzuhalten waren, zum anderen die Ab-schätzung des damit verbundenen Auf-wands in Zeit und Geld. Als Ergebnis lag ein Aktionsplan vor, der die Basis für die Lastenhefterstellung dieser Optimierung im Lenkverhalten bildete. Auch die Ziel-werte sind in der Matrix gelistet.

7 Entwicklung des Prototyps

Folgende zu modifizierende funktionelle Gruppen des Zielfahrzeugs wurden als hoch effektiv und damit mit hohem Wir-kungsgrad identifiziert:

– Sitz– Vorderachskinematik– Lenkungskinematik– Lenkübersetzung– Feder-Dämpfer-Abstimmung.Die im QFD-Prozess identifizierten kine-matischen Änderungen wurden, auch um die Projektzeit wirkungsvoll zu nut-zen, mit dem Simulationstool Adams/Car entwickelt. Die Änderungen der in Bild 8 gezeigten einstellbaren Vorderachse be-treffen neben der Möglichkeit, die Lenkü-bersetzung zu ändern, auch die Verstell-möglichkeit des Momentanpols und der Lenkungskinematik (Vorspur über Einfe-derung). Des Weiteren änderte das Pro-jektteam – dem Ergebnis des QFD-Pro-zesses entsprechend – die Fahrwerksab-stimmung (Feder/Dämpfer) und die Roll-steifigkeit.

Punkte, die dem Kunden sehr wichtig waren, wie zum Beispiel der Fahrkom-fort, blieben von den Maßnahmen rund um das Fahrwerk unbeeinträchtigt. Die Fokussierung auf die Spezifikationen, die nach dem QFD-Prozess die höchste Rele-vanz zeigten, waren für die hohe Effizi-enz der Maßnahmen verantwortlich – wie der abschließende Kundenfahrversuch zeigen sollte.

8 Technischer Benchmark – zweiter Durchgang

Um die Änderung der technischen Spezifi-kationen einschätzen zu können und einen Vergleich mit den Zielwerten zu ermög-lichen, musste ein zweiter technischer Benchmark stattfinden. Bild 9 zeigt an einem Beispiel in der Abszisse die wichtig-sten identifizierten Punkte der Ingenieurs-

Bild 7: Entwicklungsstand-Matrix (blue matrix) zur Verfolgung der Zielerreichung im Entwicklungs-prozess Figure 7: Development stage matrix (blue matrix) to get the targets in the development process

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ATZ 11I2007 Jahrgang 1091066

Fahrwerk

sprache – sortiert nach deren Wichtigkeit – und auf der Ordinate den Erfüllungsgrad der einzelnen Fahrzeuge. Kriterien, die ei-ne besondere Wichtigkeit im Hinblick auf die Kundenwünsche haben, sollten einen hohen Erfüllungsgrad und damit eine gute Performance in den Augen des Kunden be-sitzen. Die in Bild 9 dokumentierte Verbes-serung in diesen relevanten Punkten deu-tet auf eine gute Ausgangsbasis für den Kundenfahrversuch hin.

Zudem zeigt Bild 9 eine hohe Perfor-mance vor allem in den wichtigen Punk-ten. Zumindest die Ingenieure sind jetzt vom Projekterfolg überzeugt. Doch der fi-nale Erfolg für ein besseres und begeis-ternderes Lenkverhalten kann nur durch den Kunden selbst bescheinigt werden. Der Endkunde sollte in einem abschließenden

Kundenfahrversuch das letzte Wort haben und damit den Nutzen des Prozesses und des Projekts bestätigen.

9 Bestätigung im finalen Kundenfahrversuch

Ob eine signifikante Verbesserung zum Kunden durchdringt, kann letztendlich nur der kritische und unverfälschte Blick des Kunden in einem finalen Kundenfahr-versuch zeigen. Der Kreis der Interviewer sowie Methodik, Befragungsstrategie und auch die Art der Fragen und Fragebögen entsprechen genau dem des Kundenfahr-versuchs zu Beginn des Projekts. So bleibt eine maximale Vergleichbarkeit gewähr-leistet.

Die Fahrzeugmatrix besteht aus dem Original-OEM-Fahrzeug, dem vorbestimm-ten Benchmark-Fahrzeug eines Wettbe-werbers und selbstverständlich dem „Im-prove by QFD“-Prototyp, der sich spätes-tens jetzt den kritischen Augen der End-verbraucher stellen muss. Damit entschei-det sich der Erfolg oder Misserfolg des Projekts. Um eine statistische Absicherung zu erhalten, muss eine Mindestanzahl von 25 Teilnehmern in dem vorbestimmten Kundensegment die Fahrzeuge im di-rekten Vergleich in Augenschein nehmen und selbstverständlich auch ausgiebig fahren. Auch die Kundenwünsche aus dem finalen Kundenfahrversuch werden im QFD-Prozess in der Drei-Ebenen-Matrix dargestellt und die Fragebögen entspre-chend ausgewertet.

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de

Wie werden die Punkte, die für den Kun-den wichtig sind, von den drei Fahrzeugen im Vergleich erfüllt? Die zwei MOM in Bild 10 geben Aufschluss über den Erfüllungsgrad der einzelnen Kundenwünsche für „Impro-ve by QFD“-Prototyp und Original-OEM-Fahr-zeug. Das Kriterium 1 beispielsweise ist der Kundenwunsch „präzise und direkte Len-kung“. Im direkten Vergleich ist zu sehen, dass der „Improve by QFD“-Prototyp, Bild 10 oben, sich im Hinblick auf die wichtigen Kundenkriterien zum Original-OEM-Fahr-zeug, Bild 10 unten, entscheidend verbessert hat. Dies war auch im Vergleich mit dem vorbestimmten Benchmark-Fahrzeug ana-log zu Bild 8 zu erkennen und zeigt den Er-folg des Projekts.

Literaturhinweise[1] Pischetsrieder, B.: Beim Wort genommen. VDI-Nach-

richten, 10. Dezember 2004, S. 25

[2] Heißing, B.; Brandl, H. J.: Subjektive Beurteilung des

Fahrverhaltens. Vogel-Buchverlag, Würzburg 2002

[3] Matschinsky, W.: Radführungen der Straßenfahrzeuge

– Kinematik, Elasto-Kinematik und Konstruktion.

2. Aufl., Springer-Verlag, Berlin 1998

[4] Reimpell, J.; Betzler, J.: Fahrwerktechnik. Grundlagen.

5. Aufl., Vogel-Buchverlag, Würzburg 2005

[5] Klein, B.: QFD – Quality Function Deployment. Expert-

Verlag, Renningen-Malmsheim 1999

[6] Becker, K.; et al.: Subjektive Fahreindrücke sichtbar

machen. Expert-Verlag, Renningen-Malmsheim 2000

[7] Becker, K.; et al: Subjektive Fahreindrücke sichtbar

machen II. Expert-Verlag, Renningen-Malmsheim 2002

[8] Yamamoto, M.; Schick, B.; Kushiro, I.; Resch, S.;

Hagiwara, N.: Optimisation of Steering Behaviour by

Systematic Implementation of Customer Require-

ments in Technical Targets on the Basis of Quality

Function Deployment. In: Proceedings of Fisita

Conference 2006, Yokahama, Japan 2006

Bild 10: Vergleich von zwei MOMs für „Improve by QFD”-Prototyp (oben) und Original-OEM-Fahrzeug (unten)Figure 10: Comparison of two MOMs for “Improve by QFD” prototype (top) and original OEM vehicle (bottom)

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