BMW nutzt IBM SPSS Data Mining

Beim Automobilhersteller BMW hilft die Software IBM SPSS Data Mining, die Qualität der Fahrzeuge zu optimieren.

BMW nutzt IBM SPSS Data Mining

Um als Hersteller seine Kunden mit Innovationen, originellem Design und Qualität zu überzeugen, müssen Produkte und Services ebenso wie Kundenwünsche kontinuierlich evaluiert und bewertet werden. Deshalb sammelt BMW unterschiedliche Daten über Fahrzeuge und Reparaturen, aus den Fehlerspeichern der Automobile oder den Rückmeldungen der Kunden und Händler, um diese Informationen gezielt zu analysieren. Die Analyseergebnisse fließen in die Verbesserung der Produkte und Dienstleistungen ein. So entsteht ein fortwährender Prozess von Evaluation, Analyse und Verbesserung.

Daten werden auch als das „Lebensblut“ eines Unternehmens bezeichnet und besonders in globalen Unternehmen wie der BMW Group füllen sie täglich Gigabytes an Speicherplatz. Es ist eine Herausforderung, diese unüberschaubare Menge an Informationen zu verwalten. Die Speicherung erfolgt in Datenbanken. Während diese Daten unsortiert nicht sehr aussagekräftig sind, entwickeln sie sich mit den richtigen Analyse-Tools rasch vom „Lebensblut“ zur „Lebensader“ für das Unternehmen. Mit Hilfe von Standard-Tools führen die Mitarbeiter aus dem Qualitätsbereich beispielsweise Häufigkeitsauszählungen von Fehlern eines bestimmten Fahrzeugs durch und erstellen Ergebnistabellen. Eine wichtige Kennzahl zur Messung der Produktqualität ist die „Anzahl Fehler im Gewährleistungszeitraum“ (FPG). Eine Reduktion dieser Zahl senkt die Kosten zur Behebung von Fehlern, verbessert die Produkte und erhöht so die Kundenzufriedenheit.

Mit Hilfe der Methoden der klassischen Business Intelligence (BI) lassen sich jedoch nur ein­fache Analysen durchführen, wie das Erkennen und Gewichten von ausgewählten Komponentenausfällen in Fahrzeugen. Doch mit zunehmender Datenmenge wird es immer schwieriger alle möglichen Auffälligkeiten manuell aus den Daten herauszufiltern. Zudem können mit Standard-Tools Daten nicht vernetzt, sondern lediglich isoliert betrachtet werden. Bei mehr als 30 Mio. Kombinationsmöglichkeiten stoßen die klassischen BI-Tools bei der Erkennung von Auffälligkeiten und Zusammenhängen an ihre Grenzen.

Zielgerichtete Analyse

Mit der Data- und Text-Mining-Software von IBM SPSS wird bei der BMW Group eine Lösung eingesetzt, die nicht nur rasch und effizient Daten analysiert und die Ergebnisse kombiniert, sondern die auch einfach zu bedienen ist. Die Lösung erlaubt mehrere tausend Abfragen innerhalb eines kurzen Zeitraums und ermöglicht damit eine zielgerichtete Analyse großer Datenmengen. Anhand von Mustererkennung sowie statistischer und mathematischer Verfahren können neue Zusammenhänge und Trends herausgefunden werden. Eine generische Plattform auf Basis einer serviceorientierten Architektur (SOA) ermöglicht die Nutzung der Data-Mining-Services auch von anderen Unternehmensbereichen.

Die Tools werden unter dem Namen AVAQS (Ad­vanced Quality System) für ganz BMW bereitgestellt. Der Vorteil dieses Vorgehens liegt vor allem darin,
dass komplexe Analyseabläufe in andere Anwen­dungen transparent eingebettet werden können. Dadurch sind die Ergebnisse einem breiten Empfänger­kreis zugänglich, auch wenn der Einzelne nicht über einen direkten Zugriff oder über SPSS-Kenntnisse verfügt. Die ent­sprechenden Prozesse können so beschleunigt werden, ohne die Anwender mit einer neuen Anwendungslandschaft konfrontieren zu müssen.

Insgesamt arbeiten rund 1.000 Mitarbeiter mit der AVAQS-Plattform und nutzen sie z.B. für Individualanalysen. Zusätzlich gibt es auch Analyseservices. Hier erstellen Spezialisten zu bestimmten Fragestellungen vorab Analysen, die dann den Anwendern auf der Plattform flexibel zur Verfügung stehen. Die Beispiele für die Analysen auf der Plattform sind zahlreich: So gilt der Reparaturservice als Aushängeschild eines Herstellers, da die Kundenzufriedenheit mit jedem wiederholten Besuch in einer Werkstätte sinkt. Für den Automobilhersteller ist es deshalb wichtig, gerade im Bereich Repeat Repair zu wissen, wie sich der Service steigern lässt.

Neben Service- und Kundenmanagementprozessen stellt die Fahrzeugdiagnose das Kernelement für die Mitarbeiter der Servicestätten weltweit dar. In diesem Zusammenhang hat vor allem die IT-gestützte Reparatur eine zentrale Bedeutung. Dank der Analyse der Kundenwiederholdaten – Informationen, wegen welcher Art von Reparaturen Kunden vermehrt Werkstätten aufsuchen – erhielt BMW neue Erkenntnisse, die in die Forschung und Produktion einfließen konnten.

Insgesamt ließen sich durch die Analyse eine deutliche Verbesserung bei den Repeat Repairs erzielen. Eine weitere Anwendungsmöglichkeit des Data-Mining-Verfahrens bietet die Analyse der Verbrauchsdaten von Automobilen. Die Daten werden über die Cockpit-Instrumente gesammelt und jeder Fahrer kann diese auch selbst einsehen. Bei internen Test- und Vorserienfahrzeugen werden die Informationen dann erfasst und gespeichert, damit sie später zum Beispiel für Analysen über den Treibstoffverbrauch in den unterschiedlichen Ländern zur Verfügung stehen.

Auch die Gießerei in Landshut – Fertigungsstätte von BMW-Bauteilen – erzielt mit Hilfe der Analyse-Tools Verbesserungen. Während des Gussvorgangs weiß die Qualitätskontrolle dank der Thermoelemente über jedes einzelne Teil Bescheid. Später kann auch die Herstellung jedes gegossenen Stücks mit Hilfe eines Matrixcodes bestimmt werden.

So entstehen große Mengen an Produktions- und Qualitätsdaten sowie ­Parametern, die über AVAQS analysiert werden. Diese dienen zum Erstellen von Modellen und Ableitungen. Ziel ist es, Fehler im Produktionsprozess rasch zu erkennen und mit Gegenmaßnahmen zu reagieren. Durch das so genannte „Heben von versteckten Informationen“ können Verbesserungsmaßnahmen erfolgen, um so die Produktqualität zu steigern.

 

Die BMW Group
Die Gruppe ist mit ihren Marken BMW, Mini und Rolls-Royce einer der weltweit erfolgreichsten Hersteller von Automobilen und Motorrädern. Als internationaler Konzern betreibt das Unternehmen 24 Produktionsstätten in 13 Ländern sowie ein globales Vertriebsnetzwerk mit Vertretungen in über 140 Ländern. Im Geschäftsjahr 2010 erzielte die BMW Group einen weltweiten Absatz von 1,46 Mio. Automobilen und über 110.000 Motorrädern. Das Ergebnis vor Steuern belief sich auf rund 4,8 Mrd. Euro, der Umsatz auf 60,5 Mrd. Euro. Ende 2010 beschäftigte das Unternehmen weltweit rund 95.500 Mitarbeiter.
Im Internet: www.bmw.de

Bildquelle: BMW

©2019Alle Rechte bei MEDIENHAUS Verlag GmbH

Unsere Website verwendet Cookies, um Ihnen den bestmöglichen Service zu bieten. Durch die weitere Nutzung der Seite stimmen Sie der Verwendung zu. Weitere Infos finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.

ok