Die Analytik von Proekspert prognostizierte Kundenreklamationen mit einer Genauigkeit von 80 %.

Mittels datengestützten Prognosen ermitteln wir die zukünftige Leistungsfähigkeit und messen potenzielle Kundenreklamationen, um kritische Verluste zu vermeiden und die Rentabilität des Unternehmens zu steigern.

Garantiefall Prognosen

Reklamationen während der Garantiezeit sind ein wesentlicher Kostenfaktor für alle Hersteller. Daher ist die Minimierung möglicher Kundenreklamationen von großer Bedeutung.

Basierend auf Test- und Reklamationsdaten haben wir ein maschinelles Lernmodell erstellt, das in der Lage war, zukünftige Kundenreklamationen mit einer Genauigkeit von ca. 80 % vorherzusagen.

Analyse

Die Analyse befasst sich mit den folgenden Fragen:

  • Die Messung, Diagnose und Reparatur von Signalverarbeitungs- und Hochfrequenzmodulen sind derzeit zeitaufwändig und damit auch teuer. Ist es möglich, durch den Aufbau einer Entscheidungshilfe für Diagnosetechniker die Reparaturzeiten zu verkürzen und somit die Kosten zu senken?
  • Welches sind die Muster in den diagnostischen Messergebnissen, die einen prädiktiven Einblick in mögliche Fehler und zukünftige Reklamationen von Kunden geben?

Die für die umfangreiche Analyse verwendeten Methoden waren die folgenden:

1) Explorative Datenanalyse
Verwendete Tools:

  • Microsoft R Server für .csv-Dateien, data.table
  • SpectX für Log/Blob-Parsing

2) Modellierung
Verwendete Tools:

  • R mit H2O, xgboost, randomForest

3) Methoden:

  • Parallelized Random Forest
  • Feedforward Deep Neural Networks
  • Extreme Gradient Tree Boosted Classifier
  • Intuition

Unsere Vorhersagemodelle waren verdächtig leistungsstark mit einer Genauigkeit von beinahe 80 %. Ein umgekehrter Kausalitätsfall wurde aufgedeckt: Empfangene Schadensfälle durchlaufen unterschiedliche Messverfahren. Durch das Entfernen der Messungen, die nach einem Reklamationsdatum durchgeführt wurden, wurde das Bild realitätsgetreuer.

s gibt keine offensichtlichen Indikatoren für Schadensfälle, sondern vielmehr Hunderte von schwachen, die sich zu einem starken Indikator summieren.

Ergebnisse

Basierend auf den vorhandenen Daten und Metadaten konnten wir Folgendes realisieren:

  • Erstellen eines Klassifikators, der anhand der Messergebnisse den zukünftigen Kundenanspruch an das Gerät prognostiziert.
  • Bereitstellung einiger Geschäftsempfehlungen zur Verbesserung des Prozesses.
    Einige Geräte durchlaufen eine verhältnismäßig hohe Anzahl von Testzyklen und werden in späteren Phasen dennoch vom Kunden zurückgegeben. In Anbetracht der BoM-Kosten stellt sich die Frage: „Wie viele Tests und Reparaturen sind genug?
  • Eine optimale Reihenfolge der Messungen kann die Zeit für die Messungen verkürzen.

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Peeter
Meos

Leiter Datenwissenschaft und Partner
peeter.meos@proekspert.com
Telefon: +372 5663 0316

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