IBM SPSS數(shù)據(jù)挖掘有助于實現(xiàn)最優(yōu)的豪華轎車質(zhì)量

使用數(shù)據(jù)和文本挖掘軟件，BMW Group能夠分析廣泛的信息，包括關(guān)于車輛或維修的數(shù)據(jù)、由車輛的車載診斷工具記錄的故障，以及經(jīng)銷商的反饋。創(chuàng)新的IBM解決方案不會迫使用戶在孤立的情況下考慮這些數(shù)據(jù)，它支持使用多種因素進(jìn)行交叉分析，鼓勵用戶獲得新的洞察。通過這些分析獲得的結(jié)果隨后被納入日常運(yùn)營中，并用于降低錯誤率和成本。由于實現(xiàn)了持續(xù)的產(chǎn)品和服務(wù)改進(jìn)，客戶滿意度有所提高，因此BMW可以繼續(xù)其作為世界上最成功的汽車制造商之一的地位。

為了維護(hù)其作為高檔汽車制造商在創(chuàng)新性、原創(chuàng)設(shè)計和質(zhì)量方面的聲譽(yù)，它必須不斷評估產(chǎn)品和服務(wù)，以及客戶的意見和愿望。這就是為什么BMW要從內(nèi)置在汽車中的車載診斷工具以及客戶和經(jīng)銷商反饋中收集有關(guān)車輛和維修的數(shù)據(jù)。通過分 析這些信息，BMW能夠開發(fā)各種最佳實踐并將這些實踐納入其運(yùn)營中。這將形成一個持續(xù)的評估、分析和改進(jìn)流程。

正確分析后的數(shù)據(jù)成為“生命線”

數(shù)據(jù)可謂是一個公司的“命脈”，特別是像BMW Group這樣的全球性公司，每一天都會涌入占用數(shù)個GB磁盤空間的數(shù)據(jù)。其挑戰(zhàn)是管理在公司的數(shù)據(jù)庫中保存的大量信息。雖然未排序的數(shù)據(jù)用處不大，但利用正確的分析工具，可以迅速將其發(fā)展成公司的生命線。例如，在標(biāo)準(zhǔn)工具的幫助下，專注于質(zhì)量控制的員工可以跟蹤特定車輛上出現(xiàn)錯誤的頻率，并創(chuàng)建結(jié)果表。在產(chǎn)品質(zhì)量測量中使用的主要統(tǒng)計數(shù)據(jù)是“在保修期內(nèi)的缺陷數(shù)量”（也稱為FPG）。此數(shù)量的減少可以降低錯誤消除方 面的成本，并提高產(chǎn)品的整體質(zhì)量，從而提高客戶滿意度。

借助傳統(tǒng)的商業(yè)智能方法，只能進(jìn)行簡單的分析，例如，車輛中某些組件故障的識別和所占的比重。但是，隨著數(shù)據(jù)量增加，手動從數(shù)據(jù)中過濾掉所有可能的不規(guī)則內(nèi)容變得越來越困難。此外，標(biāo)準(zhǔn)的BI工具不能交叉鏈接數(shù)據(jù)；它們只能以隔離的方式查看數(shù)據(jù)。在超過3千萬種可能的組合的情況下，傳統(tǒng)的BI工具在不規(guī)則數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)的檢測方面的能力已達(dá)到了極限。

然而，利用IBM SPSS數(shù)據(jù)和文本挖掘軟件，BMW Group獲得的解決方案不僅能 快速高效地分析數(shù)據(jù)并組合結(jié)果，而且易于使用。該解決方案可在很短的時間內(nèi)運(yùn)行數(shù)千個查詢，并支持對大量數(shù)據(jù)執(zhí)行面向目標(biāo)的分析。基于模式識別以及統(tǒng)計和數(shù)學(xué)過程，您可以快速、輕松地發(fā)現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)和趨勢。

內(nèi)部平臺節(jié)省時間

以面向服務(wù)的架構(gòu)（SOA)為基礎(chǔ)的通用平臺還允許BMW的其他業(yè)務(wù)部門利用數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)。IBM SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具以AVAQS (Advanced Quality System) 的名義向BMW的所有用戶提供。該解決方案的優(yōu)點主要是，復(fù)雜的分析程序可以被透明地嵌入其他應(yīng)用程序。這使大量數(shù)據(jù)接收人可以訪問結(jié)果，即使他們并不具備SPSS直接訪問權(quán)限或知識。相應(yīng)流程的時間可以縮短數(shù)天，并且用戶不必面對一個新的應(yīng)用程序環(huán)境。

共計有約1,000名員工使用 AVAQS平臺工作，并將它用作個人的“臨時”分析。此外，公司提供了很多標(biāo)準(zhǔn)化的分析服務(wù)。在這里，專家提前創(chuàng)建對某些問題的分析，然后將這些分析靈活地提供給平臺上的用戶。

潛在的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序

有一系列的分析函數(shù)可以與解決方案一起執(zhí)行。僅舉一例：維修服務(wù)對于任何制造 商而言都是至關(guān)重要的，因為讓客戶多次重復(fù)去維修站只會讓客戶的滿意度降低。 對于汽車制造商，尤其重要的是了解如何加強(qiáng)維修服務(wù)，并避免反復(fù)上門的需求。 除了服務(wù)和客戶管理流程，車輛診斷代表著世界各地的服務(wù)站員工都要重點關(guān)注的一個核心要素。在車輛診斷方面，由 IT 支持的維修發(fā)揮著核心作用。要感謝對回頭客數(shù)據(jù)的分析（有關(guān)客戶在維修站中越來越需要哪些維修類型的信息）， BMW獲得了可以納入開發(fā)和生產(chǎn)的新發(fā)現(xiàn)。總之，分析能夠在必需的重復(fù)修理數(shù)量方面實現(xiàn)顯著的改進(jìn)。

在 BMW 使用數(shù)據(jù)挖掘的另一種方法是分析每臺車輛的燃油消耗。通過駕駛艙儀表透明地收集數(shù)據(jù)，并且每位駕駛員可以查看自己的油耗數(shù)據(jù)。如果是內(nèi)部測試和原型車輛，可收集并保存信息，這樣以后就可將其用于進(jìn)一步的分析工作。例如， 這可以支持在多個國家對不同的油耗水平進(jìn)行分析。

自部署分析工具以來， BMW已經(jīng)在蘭茨胡特的生產(chǎn)廠房看到了效率的 直接提高。在鑄造過程中，質(zhì)量控制部門通過熱電偶傳感器接收有關(guān)每個組件的信息。之后，借助矩陣代碼可以確定每個鑄件的質(zhì)量。這將產(chǎn)生大量的生產(chǎn)和質(zhì)量數(shù) 據(jù)以及參數(shù)，它們將被送入AVAQS進(jìn)行分析。該數(shù)據(jù)用于創(chuàng)建統(tǒng)計模型。這些工 作的目標(biāo)是在生產(chǎn)過程中迅速識別任何錯誤，并利用對策作出反應(yīng)。以這種方式 揭露“隱藏的信息”，就可以更早地執(zhí)行各種改善措施，以提高產(chǎn)品質(zhì)量。

德國IBM SPSS預(yù)測分析部的客戶經(jīng)理Michael Unger說，“一般來說，這是讓多個流程更透明的問題。在生成數(shù)據(jù)的地方，成功變得可衡量。當(dāng)然，長期目標(biāo)是在所有部門中提高BMW的績效，從而實現(xiàn)更大的成功。”

關(guān)于IBM Business Analytics

IBM Business Analytics軟件提供決策制度者所需的可行洞察，以實現(xiàn)更好的業(yè)務(wù)績效。 IBM提供一個全面的、統(tǒng)一的產(chǎn)品組合，包括商業(yè)智能、預(yù)測和高級分析、 財務(wù)績效與戰(zhàn)略管理、監(jiān)管、風(fēng)險與法規(guī)遵從性和分析應(yīng)用。

借助IBM軟件，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)各種趨勢、模式和異常，比較“假設(shè)”場景，預(yù)測潛在 的威脅與機(jī)會，識別并管理關(guān)鍵業(yè)務(wù)風(fēng)險，并規(guī)劃、預(yù)算和預(yù)測資源。憑借這些深入的分析功能，我們?nèi)蚋鞯氐目蛻舳伎梢愿玫?理解、預(yù)測并實現(xiàn)業(yè)務(wù)成果。

業(yè)務(wù)獲益

• 實現(xiàn)對產(chǎn)品和服務(wù)、客戶的意見和改 進(jìn)建議的全面評價和評估。
• 記錄特定車輛的質(zhì)量相關(guān)錯誤出現(xiàn)頻率。衡量產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵數(shù)字是 “在保修期內(nèi)的缺陷數(shù)量”。
• 通過模式識別，以及統(tǒng)計和數(shù)學(xué)過程，識別新的關(guān)聯(lián)和趨勢。
• 基于面向服務(wù)的架構(gòu)創(chuàng)建一個內(nèi)部通用平臺，允許其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域訪問 數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)。各工具以AVAQS (Advanced Quality System)的名義向BMW的所有用戶提供。
• 針對常見的查詢提前下載數(shù)據(jù)，這樣可以更迅速地將信息提供給用戶。

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