Vernetzung macht alle IoT-Geräte - von der Webcam bis zum Mähdrescher - nicht nur nützlicher, sondern auch angreifbarer (Bild: Claas)
Landmaschinenhersteller Claas hat ein neues Gerwährleistungsdatenmanagement aufgesetzt. Dafür kombiniert das Unternehmen aus dem westfälischen Harsewinkel Garantiedaten aus dem ERP-System mit den Lösungen SAS Field Quality Analytics und SAS Visual Analytics. Damit erneuert der Hersteller jetzt die qualitative Analyse von Schadensdaten. Der führende europäische Mähdrescher-Hersteller kann damit unter anderem Schadensschwerpunkte und auffällige Korrelationen erkennen.
Über die Lösung für die Gewährleistungsdatenanalyse könne das Unternehmen nun den Ursachen von Schadenbildern besser auf die Spur kommen und sie so schneller beheben. Das dynamische Reporting übernimmt dabei SAS Visual Analytics, mit dem auch Anwender ohne Statistikkenntnisse umgehen können.
Nach Abschluss der Einführungsphase und sobald sich der Betrieb im Tagesgeschäft eingespielt habe, wolle Claas auch Telemetrie- oder Diagnosedaten integrieren. Damit hätte das Unternehmen auch die Basis für eine Predictive Maintenance gelegt. Somit könnte der Hersteller in einem Fahrzeug warnen, wenn sich ein Bauteil möglicherweise bald ausgetauscht werden muss.
“Die neue Lösung ist unser zentrales Werkzeug, um systemische Fehlerquellen zu erkennen und zu beseitigen”, erläutert Jan-Phillip Weber, Projektleiter bei der CLAAS Service and Parts GmbH. “Damit hilft sie uns, die Produktzuverlässigkeit ganz gezielt zu verbessern, und wirkt sich durch Kostensenkungen auch auf unser Konzernergebnis aus. Nicht zu vergessen: Sie ist ein enorm wichtiger Schritt auf unserem Weg hin zu Industrie 4.0 und Predictive Maintenance.”
“Ich bin stolz darauf, dass auf Basis von SAS eine beispielhafte Lösung für analytisches Gewährleistungsdatenmanagement entstanden ist, auf deren Basis sich weitere Themen rund um Connected Vehicle erschließen werden – und der Weg hin zu neuen, innovativen Geschäftsmodellen”, so Frank Weber, Enterprise Sales Director bei SAS.
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