+49 (0)261 201 65 87 - 0 contact@skylyze.com

SKYLYZE Big Data Analytics for Manufacturing Industry

SKYLYZE Automotive Gewährleistungsmanagement

Die SKYLYZE Lösung zur Analyse von Gewährleistungsdaten richtet sich an Zulieferer in der Automotive Branche. Der Gewährleistungszeitraum ist aus Datensicht die wertvollste Zeit für den Zulieferer, da er vom OEM mit verhältnismäßig umfangreichen Informationen zu Reklamationen, Teiletausch oder Fehlerbildern versorgt wird.

Des Weiteren sind in diesem Zeitraum die Reklamationen des OEMs regelmäßig mit Regressforderungen an den Lieferanten verbunden. Für den Lieferanten ist es daher entscheidend die eingehenden Reklamationen und Forderungen auf Plausibilität zu prüfen, die Fehlerbilder aus dem Feld zu analysieren und so Rückschlüsse und Prognosen auf das Verhalten seiner Teile über die Lebenszeit zu erhalten.

SKYLYZE stellt hierzu eine ausgefeilte Lösung zur Verfügung, die sowohl das Thema „automatisierte Regressprüfung“ als auch das Thema „Felddatenanalyse“ mittels geeigneter Analyse-Methoden und speziellen Dashboards abdeckt.

Mehr erfahren

 

 

 

 

 

 

 

SKYLYZE Felddatenanalyse

Feldbeobachtung und Felddatenanalyse ist insbesondere in der Automotive Branche eine für alle Zulieferer verpflichtende VDA Forderung. Auch die OEMs ihrerseits verpflichten ihre Lieferanten zu entsprechenden Aktivitäten und Maßnahmen. Die SKYLYZE Lösung zur Analyse und Auswertung relevanter Felddaten lässt sich aus dem Automotive Bereich leicht in alle anderen Domänen der Fertigungsindustrie übertragen.

Die Analyse von Kundenreklamationsdaten aus dem Feld ist eine der wirkungsvollsten Maßnahmen zur Beobachtung und Kontrolle der Produktqualität. SKYLYZE sammelt solche Reklamationsdaten mit seiner leistungsfähigen Data Integration Engine aus allen relevanten Datenquellen und Systemen ein und speichert die Daten in einem optimierten Data Warehouse für die interaktive Analyse mittels der SKYLYZE Analyzer Applikation.

Mehr erfahren

SKYLYZE Voraussagende Analysen

Mittels voraussagender Analysen (Predictive Analytics) lassen sich auf Basis identifizierter, aussagekräftige Muster und Abhängigkeiten in Datenbeständen mögliche zukünftige Ereignisse vorhersagen sowie potenzielle Handlungsmöglichkeiten bewerten. Methoden und Werkzeuge des Data Mining sind hierbei wesentlicher Bestandteil von Predictive-Analytics-Lösungen.

Klassische Data-Mining-Methoden umfassen beispielsweise die Klassifizierung (Clustering) und Modellierung von Entscheidungsbäumen, neuronale Netze sowie Assoziationsanalysen. Jede Predictive Analytics Aufgabenstellung erfordert das Zusammenspiel von Data-Mining Know-How, dem individuellen Domänen Know-How auf Kundenseite sowie einer leistungsfähigen Analyseplattform als Toolunterstützung.

Ein typisches Anwendungsgebiet für solche Vorhersagen ist die vorausschauende Instandhaltung.

Mehr erfahren