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Analytics: Die Rolle von Data Mining bei Predictive Maintenance

Interessanter Artikel über die Rolle von Data Mining bei Predictive Maintenance in der Automobilbranche.

Data Mining in der Praxis: Predictive Car Maintenance
Bei einem unserer Kunden aus der Automobil-Industrie bestand die Herausforderung darin, Fahrzeuge mit einem möglichen Defekt frühzeitig zu identifizieren, bevor Fehler wirklich auftreten. So sollten Gewährleistungskosten effektiv gesenkt oder ganz vermieden werden. Die Lösung bestand in der Erstellung eines Prognosemodells, das mit Data-Mining-Methoden verschiedene Messwertdaten, die Stammdaten der Fahrzeuge und Diagnosedaten auswertete. Im Projektverlauf mussten die Daten zunächst soweit analysiert werden, um den Normalbetrieb zu definieren. Erst bei der Analyse der aktuellen Daten wurden dann die Abweichungen von der Norm sichtbar. Der Vorteil dieser Methode besteht darin, nicht nur zu wissen, dass ein Defekt auftreten wird, sondern welches Bauteil genau die Ursache dafür ist.
Im Ergebnis konnte durch dieses Prognosemodell 75% der von Fehlern betroffenen Fahrzeuge vorab identifiziert werden. Die Prüfkosten und aufwändige Rückrufaktionen konnten dadurch zum großen Teil vollständig vermieden werden. In der Folge wurden die Gewährleistungskosten um über 50% gesenkt. Maßnahmen wie diese erhöhen gleichzeitig die Kundenzufriedenheit und steigern das Ansehen der Marke.

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