IBM SPSS數據挖掘有助于實現最優(yōu)的豪華轎車質量

使用數據和文本挖掘軟件，BMW Group能夠分析廣泛的信息，包括關于車輛或維修的數據、由車輛的車載診斷工具記錄的故障，以及經銷商的反饋。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據，它支持使用多種因素進行交叉分析，鼓勵用戶獲得新的洞察。通過這些分析獲得的結果隨后被納入日常運營中，并用于降低錯誤率和成本。由于實現了持續(xù)的產品和服務改進，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。

為了維護其作為高檔汽車制造商在創(chuàng)新性、原創(chuàng)設計和質量方面的聲譽，它必須不斷評估產品和服務，以及客戶的意見和愿望。這就是為什么BMW要從內置在汽車中的車載診斷工具以及客戶和經銷商反饋中收集有關車輛和維修的數據。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營中。這將形成一個持續(xù)的評估、分析和改進流程。

正確分析后的數據成為“生命線”

數據可謂是一個公司的“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個GB磁盤空間的數據。其挑戰(zhàn)是管理在公司的數據庫中保存的大量信息。雖然未排序的數據用處不大，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，在標準工具的幫助下，專注于質量控制的員工可以跟蹤特定車輛上出現錯誤的頻率，并創(chuàng)建結果表。在產品質量測量中使用的主要統(tǒng)計數據是“在保修期內的缺陷數量”（也稱為FPG）。此數量的減少可以降低錯誤消除方 面的成本，并提高產品的整體質量，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，隨著數據量增加，手動從數據中過濾掉所有可能的不規(guī)則內容變得越來越困難。此外，標準的BI工具不能交叉鏈接數據；它們只能以隔離的方式查看數據。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)則數據和關聯的檢測方面的能力已達到了極限。

然而，利用IBM SPSS數據和文本挖掘軟件，BMW Group獲得的解決方案不僅能 快速高效地分析數據并組合結果，而且易于使用。該解決方案可在很短的時間內運行數千個查詢，并支持對大量數據執(zhí)行面向目標的分析。基于模式識別以及統(tǒng)計和數學過程，您可以快速、輕松地發(fā)現新的關聯和趨勢。

內部平臺節(jié)省時間

以面向服務的架構（SOA)為基礎的通用平臺還允許BMW的其他業(yè)務部門利用數據挖掘服務。IBM SPSS數據挖掘工具以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，復雜的分析程序可以被透明地嵌入其他應用程序。這使大量數據接收人可以訪問結果，即使他們并不具備SPSS直接訪問權限或知識。相應流程的時間可以縮短數天，并且用戶不必面對一個新的應用程序環(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，公司提供了很多標準化的分析服務。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。

潛在的數據挖掘應用程序

有一系列的分析函數可以與解決方案一起執(zhí)行。僅舉一例：維修服務對于任何制造 商而言都是至關重要的，因為讓客戶多次重復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維修服務，并避免反復上門的需求。 除了服務和客戶管理流程，車輛診斷代表著世界各地的服務站員工都要重點關注的一個核心要素。在車輛診斷方面，由 IT 支持的維修發(fā)揮著核心作用。要感謝對回頭客數據的分析（有關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)和生產的新發(fā)現。總之，分析能夠在必需的重復修理數量方面實現顯著的改進。

在 BMW 使用數據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據，并且每位駕駛員可以查看自己的油耗數據。如果是內部測試和原型車輛，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行分析。

自部署分析工具以來， BMW已經在蘭茨胡特的生產廠房看到了效率的 直接提高。在鑄造過程中，質量控制部門通過熱電偶傳感器接收有關每個組件的信息。之后，借助矩陣代碼可以確定每個鑄件的質量。這將產生大量的生產和質量數 據以及參數，它們將被送入AVAQS進行分析。該數據用于創(chuàng)建統(tǒng)計模型。這些工 作的目標是在生產過程中迅速識別任何錯誤，并利用對策作出反應。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，以提高產品質量。

德國IBM SPSS預測分析部的客戶經理Michael Unger說，“一般來說，這是讓多個流程更透明的問題。在生成數據的地方，成功變得可衡量。當然，長期目標是在所有部門中提高BMW的績效，從而實現更大的成功。”

關于IBM Business Analytics

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

借助IBM軟件，企業(yè)可以發(fā)現各種趨勢、模式和異常，比較“假設”場景，預測潛在 的威脅與機會，識別并管理關鍵業(yè)務風險，并規(guī)劃、預算和預測資源。憑借這些深入的分析功能，我們全球各地的客戶都可以更好地理解、預測并實現業(yè)務成果。

業(yè)務獲益

• 實現對產品和服務、客戶的意見和改 進建議的全面評價和評估。
• 記錄特定車輛的質量相關錯誤出現頻率。衡量產品質量的關鍵數字是 “在保修期內的缺陷數量”。
• 通過模式識別，以及統(tǒng)計和數學過程，識別新的關聯和趨勢。
• 基于面向服務的架構創(chuàng)建一個內部通用平臺，允許其他業(yè)務領域訪問 數據挖掘服務。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據，這樣可以更迅速地將信息提供給用戶。

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