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Predictive Diagnostics Referenz

Branche
Automotive
anacision Leistungen
Prognose

Viele verschiedene Fahrzeugmodelle mit einer steigenden Anzahl an Bauteilen steigern die Komplexität von Reparaturen. Unklare Schadensdiagnosen führen zu einer höheren Dauer und steigenden Kosten der Reparatur. Data Science Methoden können zur Vorhersage von Schäden und Generierung von Empfehlungen zur Behebung der Fehler genutzt werden, um den Service für den Kunden zu verbessern.

Ausgangslage

Lange Reparaturen und hohe Kosten durch schwierige Schadensdiagnose

Bei Reparaturen von Fahrzeugen können Werkstätten über Diagnosegeräte relevante Daten auslesen, womit Ihnen Informationen über Steuergeräte und Fehler-Codes zur Verfügung stehen. Die Diagnose erfolgt mit Hilfe dieser Informationen, den eigenen Erfahrungswerten und potentiell weiteren Fahrzeuginformationen durch den Hersteller. Eine präzise und schnelle Diagnose wird durch viele verschiedene Fahrzeugmodelle mit einer steigenden Anzahl an Bauteilen erschwert. Lösen lässt sich dieses Problem mit Hilfe eines selbst-lernenden, datenbasierten Prognosemodells, welches genauere Reparaturempfehlungen zulässt.

 

Lösung

Eine Kombination aus Data Science, Expertenwissen und IoT-Daten

Unser Ansatz beinhaltet das Zusammenspiel von Expertenwissen der Werkstätten, den gesammelten Daten der Automobile sowie den Einsatz von Data Science Methoden. In einem ersten Schritt müssen die relevanten Daten der Werkstätten, wie bspw. Informationen über identifizierte Schadensfälle, durchgeführte Reparaturschritte und benutzte Ersatzteile erfasst und mit den Fehler-Codes der Fahrzeuge aus dem Werkstattbesuch integriert werden. Im nächsten Schritt werden auf Basis dieser Daten Vorhersagemodelle trainiert. Bei einem neuen Werkstattbesuch kann das Modell genutzt werden, um den Schaden, die erforderlichen Schritte zur Behebung, sowie die erforderlichen Ersatzteile auf Basis der ausgelesenen Fehlercodes vorherzusagen und in Echtzeit an die Werkstatt zu melden. Durch regelmäßige Aktualisierung der Modelle werden auch neu auftretende Fehler schnell in den Vorhersagen berücksichtigt.

 

Nutzen

Steigerung der Effektivität und Transparenz im After-Sales erhöht Kundenzufriedenheit

Durch die Vorhersage von Schadenfällen, der Empfehlung der damit verbundenen Reparaturschritte und den benötigten Ersatzteilen erhält die Werkstatt exakte Handlungsempfehlungen zur Fehleridentifikation und -behebung. Schäden können so schneller und gezielter identifiziert werden und die Reparatur beschleunigt werden. Insgesamt kann der Service im After Sales Bereich für den Kunden deutlich verbessert werden. 

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