BI-Lösungen für Qualitätsmanagement in der Automobilbranche

BMW gewann den BI Best Practice Award für sein Qualitäts-Cockpit und bei Daimler wird das neue Data Warehouse gestützte Qualitätsmanagement-System ausgebaut.

BMW gewann den BI Best Practice Award für sein Qualitäts-Cockpit und bei Daimler geht das neue Data Warehouse gestützte Qualitätsmanagement-System in diesem Jahr in eine wesentliche Ausbauphase. Neben diesen zwei Projekten konnte ich noch einen Eindruck eines Ergebnisses der Zusammenarbeit zwischen Teradata und SAS in Form der thematisch passenden analytischen Applikation SAS Warranty Analysis for Teradata bekommen.

Qualitätsmanagement hat (nicht nur) für produzierende Unternehmen höchste Relevanz. Man muss sich alleine Toyota‘s Qualitätsprobleme mit ihren tragischen Auswirkungen und einer Zahl von inzwischen mehr als 8,5 Millionen zurückgerufenen Fahrzeugen vor Augen führen. Ein weiterer Treiber für die Bedeutung des Themas Qualität in der Automobilbranche sind die immer längeren Garantieversprechen der Hersteller.

Vor diesem Hintergrund habe ich mir in den letzten Wochen zwei interessante Projekte aus dem Qualitätsmanagement bei Automobilherstellern und eine passende Analytische Applikation sehen können.

BMW wurde von der Jury des BI Best Practice Awards auf der CeBIT mit seinem Qualitäts-Cockpit ausgezeichnet, das vor allem die Transparenz über Qualitätskennziffern über das Unternehmen hinweg erhöht. Auf dem Teradata Enterprise Intelligence Summit in Berlin diese Woche berichtete Winfried Günther, Leiter AfterSales Qualitätsanalysen bei Daimler vom Projekt Aqua. Das Projekt wurde 2007 gestartet und erfährt in diesem Jahr mit Release 2.0 eine Erweiterung der heute 500 Anwender um weitere 1000 Anwender.

Qualitätsmanagement basiert neben der Qualität (insbesondere Aussagekraft) der verfügbaren Daten auch auf ihrer Menge. Bei Daimler sind seit Projektstart bereits 3,5 TB Diagnose- Gewährleistungs- und Fahrzeugproduktionsdaten im Q-Data Warehouse gesammelt worden. Die Integration neuer Daten erfolgt täglich; das Data Warehouse wächst um 100 GB Nutzdaten monatlich/1,2 TB jährlich. Um dieses rasante Wachstum einzubremsen wird momentan auch ein neues Datenspeicherkonzept implementiert.

Die bei Daimler genutzte Werkzeugkombination Informatica – Teradata – MicroStrategy ist nicht ungewöhnlich bei großen Datenmengen und Anwenderzahlen. Teradata überzeugte laut Daimler durch Performance und Skalierbarkeit, MicroStrategy durch seine einheitlich und durchgängige Oberfläche und analytische Funktionalität.

Auch wenn das Projekt momentan noch läuft, wurden als wesentliche Nutzenaspekte Konsistenz (single point of truth), Einheitlichkeit (ein Werkzeug für die Auswertung) und Flexibilität durch die Kombination von BI Tool und Office-Integration erreicht.

Auf der Konferenz stellten Teradata und SAS passend dazu ihre Analytische Applikation SAS Warranty Analysis for Teradata vor. Auf Basis eines Datenmodells, Datenintegrationsmöglichkeiten und Datenanalysemöglichkeiten von SAS sowie einer analytischen Engine für Early Warning und der Datenbank von Teradata wird die Ausfallwahrscheinlichkeit von Komponenten in verschiedenen Szenarien vorhergesagt und den Analysten vielfältige Auswertungsmöglichkeiten angeboten. Technisch zeigt sich die Kooperation von SAS und Teradata in der Ausführung der Modellberechnungen innerhalb der Teradata Datenbank und nicht außerhalb in seinem separaten Statistiksystem. Einziger Wermutstropfen: Die Applikation hat noch keine Referenzkunden in Deutschland und weder SAS noch Teradata sind momentan sehr stark im Manufacturing aufgestellt. Für beide ist dies eher eine Wachstumsbranche, die man evtl. mit solchen Angeboten stärken kann.

Eine interessante Erweiterung bietet die Textanalyse: Nach der Übernahme von Teragram bietet SAS hier auch umfangreiche Möglichkeiten an. So können neben den strukturierten Daten aus den Diagnosesystemen auch unstrukturierte Informationen wie Meldungen, Beschwerdebriefe, Blogs und Internet-Foren hinsichtlich Stimmungsbildern sowie Häufungen von Themen untersucht werden. Sicherlich eine sinnvolle Ergänzung zur Gewinnung eines vollständigen Bildes der Qualität der Produkte und der Qualitätsrezeption der Kunden.

Über den Autor:

Dr. Carsten Bange ist geschäftsführender Gesellschafter des Business Application Research Centers (BARC). Er ist seit mehr als 10 Jahren für nationale und internationale Unternehmen verschiedenster Branchen und Größen im Rahmen der Strategie- und Architekturberatung, Werkzeugauswahl und Qualitätssicherung in Business-Intelligence- und Datenmanagement-Projekten tätig. Als neutraler Beobachter des Softwaremarktes ist er ein häufiger Redner bei Tagungen und Seminaren sowie Autor zahlreicher Fachpublikationen und Marktstudien.

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