Mantenimiento predictivo en el fabricante de vehículos MAN Truck & Bus

Desafío

Si un camión completamente cargado se avería en la carretera, por ejemplo debido a un daño en el inyector, hay que reparar el componente averiado, lo que genera unos costes que normalmente tiene que pagar el fabricante. El retraso en la entrega conlleva penalizaciones en la convención y un descenso en el ranking de calidad, lo que perjudica a los pedidos posteriores.

Solución

A partir de los datos telemáticos, las entradas de la memoria de averías y la información sobre reparaciones, se construye un conjunto de datos para predecir los fallos. El algoritmo desarrollado identifica patrones en los datos de la ECU que pueden utilizarse para distinguir los vehículos sanos de los que fallan. Con el patrón aprendido y validado, se pueden hacer predicciones para todos los vehículos en el futuro en cuanto a la probabilidad de un fallo del inyector.

Resultado

Con el estado actual, se pueden predecir correctamente 92 % de los fallos de los inyectores. De este modo se reducen los costes de garantía a largo plazo, se evitan las penalizaciones por retraso y se pueden asegurar los pedidos de seguimiento. Por este proyecto de mantenimiento predictivo, Alexander Thamm GmbH recibió el premio Premio a lo mejor de la consultoría 2016 de la Wirtschaftswoche.

Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.