{"id":22980,"date":"2022-10-04T13:36:00","date_gmt":"2022-10-04T13:36:00","guid":{"rendered":"https:\/\/expleo.com\/global\/de\/?post_type=case-studies&p=22980"},"modified":"2024-02-22T06:38:20","modified_gmt":"2024-02-22T06:38:20","slug":"predictive-diagnostics-automotive","status":"publish","type":"case-studies","link":"https:\/\/expleo.com\/global\/de\/projektbeispiele\/predictive-diagnostics-automotive\/","title":{"rendered":"Big Data Analytics: Besseres Kundenerlebnis durch Predictive Diagnostics"},"content":{"rendered":"\t\t
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Key results<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Hintergrund<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Seit vier Jahren nutzt ein gro\u00dfer Automobilhersteller in Frankreich die Data-Science-Expertise<\/a> von Expleo, insbesondere im Bereich der Textanalyse, um einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber die Kundenzufriedenheit mit seinen Fahrzeugen im Service zu erhalten. Was ist das Ziel? Die Stimme des Kunden in Millionen von unstrukturierten Datens\u00e4tzen zu finden und besser h\u00f6rbar zu machen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Herausforderung - Datenberge aus Kundenfeedback <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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In der Automobilbranche ist die \u00dcberpr\u00fcfung der Leistung eines Fahrzeugs heute ebenso Standard wie die Kontrolle von Getriebe oder ECUs. Ob es darum geht, die Sicherheit der Insassen zu garantieren, den Fahrkomfort zu gew\u00e4hrleisten oder sie effizient \u00fcber Fahrt zu informieren, der kleinste Fehler kann in dieser Vielzahl von Daten Auswirkungen haben.\u00a0Um besser vorhersehen zu k\u00f6nnen, welche Fehler bei seinen Fahrzeugreihen auftreten, nutzt ein franz\u00f6sischer Automobilhersteller Expleos Fachwissen in den Bereichen Data Science, Textanalyse und RAMS (Reliability, Availability, Maintainability & Safety) Engineering<\/a> genutzt, um eine umfassende 360\u00b0-Studie aller gemeldeten Qualit\u00e4tsr\u00fcckl\u00e4ufer durchzuf\u00fchren.\u00a0Angesichts von mehreren tausend monatlichen Kundenfeedbacks ist die Menge der produzierten Daten und die Vielfalt der Quellen, aus denen sie stammen, eine enorme Herausforderung. Dazu geh\u00f6ren etwa Ergebnisse von Zufriedenheitsumfragen, R\u00fcckmeldungen aus Werkst\u00e4tten oder Workshops, Telefonprotokolle von Call-Centern und in sozialen Netzwerken oder Fachforen geteilte Meinungen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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L\u00f6sung - Big Data Mining plus RAMS-Expertise \n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die Verarbeitung einer so gro\u00dfen Menge an Informationen “von Hand” ist ohne die Hilfe von Big-Data-Tools, die eine Kombination aus RAMS-Analyse, k\u00fcnstlicher Intelligenz und Datenvisualisierung bieten, extrem zeitaufw\u00e4ndig.\u00a0Genau dieses Know-how stellen die von Expleo f\u00fcr dieses Projekt eingesetzten Experten der Qualit\u00e4tsabteilung unseres Kunden zur Verf\u00fcgung. Konkret umfasst das Team mehrere Komponenten: RAMS-Ingenieure, die f\u00fcr die Untersuchung der Betriebssicherheit der anvisierten Fahrzeugreihen zust\u00e4ndig sind. Auf nat\u00fcrliche Sprache spezialisierte Datenwissenschaftler, um die zahlreichen schriftlichen Informationsquellen besser analysieren zu k\u00f6nnen. Und Datenanalysten, die f\u00fcr die Gestaltung der Dashboards zur Datenvisualisierung zust\u00e4ndig sind, und eine einfache Auswertung der Daten erm\u00f6glichen.\u00a0<\/span>Zurzeit deckt die von Expleo eingesetzte L\u00f6sung die Fahrzeugflotte unseres Kunden in Frankreich ab, wobei das Projekt um ein viertes Jahr verl\u00e4ngert wurde. Da die Parameter, die bei der Entstehung eines Fehlers zu ber\u00fccksichtigen sind, komplex sind, setzt Expleo bei diesem Projekt auf die Kombination der Programmiersprache Python, einer auf nat\u00fcrlicher Sprachverarbeitung (NLP) basierenden Datenanalysemethode sowie auf die Datenvisualisierungsplattformen TIBCO Spotfire, R Shiny oder Dash.

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\nErgebnis \u2013 Data Science f\u00fcr bessere Diagnose von Produkt und Services <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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F\u00fcr unseren Kunden besteht der erste bedeutende Vorteil in einer drastischen Verringerung des Zeitaufwands und der technischen oder personellen Ressourcen, die f\u00fcr die Analyse seiner Feldberichte erforderlich sind. F\u00fcr ein bestimmtes Problem werden beispielsweise mehrere Tage der manuellen Transkription auf wenige Minuten der Datenverarbeitung reduziert! Dank der ausgefeilten NLP-Algorithmen von Expleo konnten Fehlalarme bei der Suche nach Schl\u00fcsselw\u00f6rtern, die zu einem Ausfall f\u00fchren k\u00f6nnen, deutlich reduziert werden. Nach einer Testphase k\u00f6nnen die Algorithmen von Expleo die R\u00fcckleserate um 50% reduzieren, bei einer Fehlerquote von nur 5%. Der Vorteil war f\u00fcr die Qualit\u00e4tsabteilung unseres Kunden schnell sp\u00fcrbar, z. B. bei einem Wort wie “Licht”, dessen viele m\u00f6gliche Interpretationen (Abblendlicht, Positionslicht…) zu einer geringeren Relevanz bei der Diagnose f\u00fchren k\u00f6nnten.\u00a0\u00dcber dieses Beispiel hinaus ist die richtige Diagnose nat\u00fcrlich das \u00fcbergeordnete Ziel. Und auch hier sind die Ergebnisse durch die Kombination von Datenauswertung und Datenvisualisierungstools beachtlich. Dank der von Expleo eingerichteten Dashboards wurden Prozesse automatisiert, und Zusammenh\u00e4nge zwischen den gesammelten Informationen k\u00f6nnen schneller aufgezeigt werden. Derzeit klassifizieren die Algorithmen von Expleo potenzielle Qualit\u00e4tsprobleme in 600 Fehlerszenarien mit einer Genauigkeit von mindestens 80 %.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tDurch die Automatisierung, den Komfort und die Geschwindigkeit der Expleo-L\u00f6sung profitieren die Qualit\u00e4tsteams unserer Kunden von einer verbesserten Reproduzierbarkeit der Identifikationskriterien f\u00fcr ihre Feldberichte. Dies ist von unsch\u00e4tzbarem Wert, um die Kundenerwartungen so genau und schnell wie m\u00f6glich zu erf\u00fcllen\".\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t Hugo Sechier<\/cite>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Lead Data Scientist, Expleo<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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