Die Datendrescher
Vor über 100 Jahren prägte der Firmengründer des Landmaschinenherstellers Claas den Leitspruch: “Claas kümmert sich um seine Kunden und lässt sie niemals im Stich.” Diese Maxime ist nach wie vor ein wichtiger Erfolgsbaustein. Mit einer Lösung von SAS spürt der Hersteller nun Schäden an Mähdreschern und anderen Produkten nach.
Wenn es um die Kundenorientierung und das Qualitätsmanagement geht, legt der europäische Marktführer bei Mähdreschern ebenso viel Wert auf Innovation und neue Technologien wie bei der Weiterentwicklung seiner Produkte. Bestes Beispiel dafür liefert der Bereich “Warranty and Reporting” der Claas Service and Parts GmbH. Die Konzerntochter versorgt die Kunden des Unternehmens mit Ersatzteilen und ist erste Anlaufstelle für Gewährleistungsfälle und Schadensmeldungen. Nach innen fungiert der Bereich als Dienstleister, der Schäden analysiert und die Ergebnisse an technische und kaufmännische Fachabteilungen sowie an die Konzernleitung meldet. “Unsere Aufgabe ist es, die Produktgesellschaften innerhalb des Konzerns auf Schadensschwerpunkte und Korrelationen aufmerksam zu machen”, erläutert Jan-Phillip Weber, Projektleiter bei Claas Service and Parts. “Das ist wichtig, um systemische Fehlerquellen zu beseitigen – im Sinne unserer Kunden und im Sinne unseres Konzernergebnisses.”´In der Vergangenheit arbeiteten Weber und seine Kollegen für die Gewährleistungsdatenanalyse mit einem selbst entwickelten Prozess auf Basis von Microsoft (MS) Office. Der lieferte zwar akzeptable Ergebnisse, stieß aber bald an seine natürlichen Grenzen – sowohl qualitativ als auch quantitativ. “Unsere Access-Datenbanken waren schließlich alle über ein Gigabyte groß, das ließ sich so nicht länger bewältigen. Der manuelle Aufwand nahm überhand, und auch die analytische Detailtiefe reichte uns nicht mehr aus”, erklärt Weber.
Performance, Flexibilität und Visualisierung mit SAS
Hauptkriterien für eine neue Lösung waren: Performanz, Visualisierbarkeit und effiziente Verteilung an Fachabteilungen und Management – sowie die Möglichkeit, die Software an Claas-spezifische Anforderungen anzupassen. “Dass es schließlich SAS geworden ist, hat nicht zuletzt mit Performanz und Visualisierung zu tun”, erinnert sich Weber. “Die Kombination aus SAS Field Quality Analytics und SAS Visual Analytics ist die geeignete Mischung für das, was wir brauchen.”
Kennzahlen für das Gewährleistungsdatenmanagement
Die Daten der aktuellen Lösung kommen überwiegend von den Vertriebspartnern, die Gewährleistungsfälle über ein Webinterface erfassen. Von dort gelangen sie in das ERP-System des Unternehmens, wo sie unter kaufmännischen Gesichtspunkten verarbeitet werden. Für die qualitative Analyse greift SAS Field Quality Analytics auf diesen Datenschatz zu, um Fehlermuster und Lösungsansätze zu identifizieren. “Wir liefern mit SAS zunächst einmal ein klassisches kennzahlenbasiertes Reporting”, erklärt Jan-Phillip Weber. “Wie viele Gewährleistungsfälle hatten wir, werden es mehr oder weniger, welche Kosten sind daraus entstanden und so weiter. Richtig spannend wird es, wenn wir Cluster bilden, um Schadensschwerpunkte im Markt zu identifizieren, um den Ursachen von Schadenbildern auf die Spur zu kommen. Das macht SAS Field Quality Analytics zum Teil automatisch, ganz im Gegensatz zu unserem früheren Vorgehen, bei dem uns das manuelle Clustering viel Zeit gekostet hat.” Weber und seine Kollegen spüren dabei der zentralen Frage nach, wo es Korrelationen zwischen ursächlichen Faktoren und wo es wiederkehrende Schadenmuster gibt. Hat ein Schaden mit der Ausstattung einer Maschine zu tun? Mit dem Einsatzmonat? Mit der Region, in der die Maschine läuft? Oder mit dem Zeitraum, in dem sie gebaut worden ist? “Mit SAS Field Quality Analytics finden wir diese Auffälligkeiten und erklären sie, um den Fall dann detailliert beschrieben an die Kollegen weiterzugeben, die das Problem lösen können.”
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