SAS® がワランティ・コスト削減を実現する方法
SASが提供するワランティ・コスト削減機能を活用すると、保証、販売、コールセンター、エンジニア、技術担当者などからのデータを統合して解析することができます。早期アラート指標に注意を払って問題の萌芽を見つけ出し、根本原因を特定することや、発生したアラートの優先順位を判断した上で適切な担当者に送信することが可能です。
早期警告／アラートの活用
- 早期警告アルゴリズムを用いて、製品／コンポーネント／故障の膨大な組み合わせを自動的に分析
- 問題の萌芽の発見、潜在的な問題の特定、根本原因の判断を素早く実行
- 高度なアナリティクス機能を用いて特定の部品に関する保証請求率を分析し、請求率の急激な上昇などについてアラートを送信
知覚品質（顧客が体感する品質)
- あらゆるタイプの構造化データと非構造化データを統合して分析し、保証請求履歴やサービス実施報告書に埋もれている貴重な情報を発掘
- 社内外のソースから顧客のフィードバックをリアルタイムで取得・分析することで、デザイン改良のヒントや、保証やリコールに関連した問題の早期警告を取得
- 正式な苦情には至らないものの実際には顧客に不満を感じさせている問題点を検知できるため、プロアクティブ（能動的）に対策を講じ、ブランドの資産価値と競争優位性の低下を未然に防ぐことが可能
コネクテッド・サービス
- 各種のコネクテッド・デバイスから貴重な洞察を導出することで、サービスの内容と信頼性を強化
- エッジでのアナリティクスを用いてリアルタイム通知を提供
- リアルタイムの製品パフォーマンスを保証請求に結び付けて分析
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この事例で活用されているSAS® ソフトウェア
大手オートバイ・メーカーは、どのようにして保証／修理サービス関連データをコスト削減材料へと変えたのでしょうか？
SAS® はAmerican Honda Motor社を以下の領域で支援しました。
- 保証請求審査プロセスを改善し、高精度なパーツ／修理サービス需要予測も実現
- ディーラーが適切な保証対応プロセスを理解できるよう支援するために、有益な情報をオンライン・レポートの形でディーラーに提供
- 精査にかけるべき疑わしい保証請求を日次ベースであぶり出すことによって、既存のガイドラインに準拠した保証請求のみが保証修理の適用対象となるようにするための、独自のプロセスを開発
- 保証請求分析の高度化と、ディーラー網に対する教育の拡充を通じて、労働法規の遵守を維持しながら、人件費を52%も削減
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この事例で活用されているSAS® ソフトウェア
日本のハイテク機器メーカーはコスト削減と競争優位性強化のために、どのように機械学習を活用しているのでしょう？
SAS® はKonica Minolta Japan社を以下の領域で支援しました。
- 複数の分析モデルを作成して業務システムに実装することで、故障予測や経営最適化といった多様な領域の改善を実現
- 同社のビジネス環境での利用に耐えうるレベルの処理速度と強力な予測精度を達成
- PDCA [Plan（計画）→Do（実行）→Check（評価）→Act（改善）] サイクルの迅速化と、データのグローバル拡張を実現
- 複合機からのデータやその他の外部データを用いて機械学習を実行し、そこから得られた予測を利用することで、消耗部品の交換タイミングを最適化
- 部品の寿命をその使用状況に基づき予測した上で、問題が発生する前にサービス担当者を顧客のもとに派遣
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この事例で活用されているSAS® ソフトウェア
スウェーデンのトラックメーカーは、予定外の稼働停止を削減し、トラックの運行を維持するために、どのようにセンサーデータとAIテクノロジーを活用しているのでしょう？
SASはVolvo Trucks社を以下の領域で支援しました。
- コネクテッド・ビークル（つながる車両）に対する診断／保守整備サービスをより効率的に、正確に、そしてプロアクティブ（能動的）に実施することによって、同社の顧客の車両運行時間を最大化し、運行中断コストを最小化
- 各トラックから届くデータをモニタリングし、車両の主要システム（エンジン、排気後処理、トランスミッションなど）のいずれかに何らかの不具合が発生したときにトリガーされる各種の故障コードを検知
- 詳細な情報を用いて故障とその重大度を素早く診断し、それを最小限の運行中断で解決するための推奨のアクション・プランを特定
