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Predictive Maintenance für Automobile

Problem

Unser Unternehmen wurde vor kurzem von einem führenden Automobilhersteller beauftragt, eine Lösung für eine der größten Herausforderungen der Branche zu entwickeln: die frühzeitige Identifizierung von potenziellen Defekten in Fahrzeugen, um Gewährleistungskosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Der Automobilhersteller stand vor der Aufgabe, Fahrzeuge mit einem möglichen Defekt vorab zu erkennen, bevor der eigentliche Fehler auftritt.

Vorgehensweise

Erstellung Prognosemodell

Unser Team aus Data Science-Experten und Fachspezialisten hat sich dieser Herausforderung angenommen und eine innovative Lösung entwickelt: Predictive Car Maintenance. Durch die Kombination von Messwertdaten, Stammdaten des Fahrzeugs und Diagnosedaten wurde ein fortschrittliches Prognosemodell erstellt. Dieses Modell ermöglichte es, den potenziellen Fehlerauftritt zuverlässig vorherzusagen und somit Wartungsmaßnahmen rechtzeitig einzuleiten.

Datenaalyse aus verschiedenen Quellen

Unser Ansatz basierte auf der umfassenden Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen. Durch die Verwendung von fortschrittlichen Algorithmen und maschinellem Lernen konnten wir Muster und Zusammenhänge in den Daten identifizieren, die auf einen drohenden Defekt hinwiesen. In enger Zusammenarbeit mit der Fachabteilung und weiteren Spezialisten wurden die identifizierten Fehlerursachen validiert und die notwendigen Maßnahmen definiert.

Ergebnis

Die Implementierung unseres Predictive-Car-Maintenance-Systems hatte signifikante Auswirkungen auf den Automobilhersteller. Dank des Prognosemodells konnten 75 % der betroffenen Fahrzeuge bereits vor dem eigentlichen Fehlerauftritt identifiziert werden. Dadurch konnten kostspielige Prüfungen und aufwändige Rückrufaktionen vermieden werden, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führte. Die Gewährleistungskosten wurden um mehr als 50 % gesenkt, während gleichzeitig die Kundenzufriedenheit deutlich gesteigert wurde.

Unser Team hat sich intensiv mit den betriebswirtschaftlichen Aspekten des Projekts auseinandergesetzt und maßgeschneiderte Lösungen entwickelt, die die spezifischen Anforderungen des Automobilherstellers erfüllten. Darüber hinaus haben wir die technologischen Fortschritte im Bereich Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz genutzt, um das Prognosemodell kontinuierlich zu verbessern und die Genauigkeit der Vorhersagen zu erhöhen.

Unser erfolgreiches Engagement bei diesem Projekt hat gezeigt, dass unsere Expertise in den Bereichen Datenanalyse, Künstliche Intelligenz und betriebswirtschaftliche Optimierung einen messbaren Mehrwert für Unternehmen der Automobilindustrie bietet. Wir sind stolz darauf, unseren Kunden dabei zu helfen, ihre Wartungskosten zu reduzieren, die Produktqualität zu verbessern und letztendlich ihre Geschäftsergebnisse zu steigern.

Im Rahmen des Projekts haben wir eine Vielzahl von Datenquellen genutzt, um ein ganzheitliches Verständnis für die Fahrzeugwartung zu erlangen. Dazu gehörten nicht nur die Messwertdaten, sondern auch Informationen aus den Fahrzeugstammdaten, wie beispielsweise das Alter, die Laufleistung und die Fahrzeugkonfiguration. Durch die Integration dieser vielfältigen Daten konnten wir ein aussagekräftiges Modell entwickeln, das präzise Vorhersagen über potenzielle Defekte ermöglichte.

Unsere Experten

Michael Scharpf

Michael Scharpf

Sr. Principal Key Account Manager

LinkedIn

Nadhir Azzabi

Nadhir Azzabi

Principal Key Account Manager

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Niels Thomson

Niels Thomson

Chief Revenue Officer

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