Gewährleistungsanalysen, die Signale im Rauschen finden.
Statistische Anomalieerkennung trennt echte Fertigungsfehler von Missbrauch durch Werkstätten — und meldet neue Fehlermuster Wochen, bevor sie in den Nachrichten landen.
Die Herausforderung
Warum Teams in der Branche Fertigung nicht weiterkommen.
Schadensdaten sind verrauscht und unzuverlässig
Jede Werkstatt kategorisiert Fehler anders. Freitext-Fehlercodes sind uneinheitlich. Die Erfassungswerkzeuge wurden für die Buchhaltung gebaut, nicht für die Entwicklung. Echte Fehlersignale verstecken sich in einem Berg falsch abgelegter Meldungen.
Analysten blicken immer zurück
Das Qualitätsteam erkennt Fehlermuster erst, wenn die Zahl der Ausfälle bereits groß ist. Dann steckt der Fehler schon in 40.000 Einheiten, und die Konstruktion erfährt davon aus den Schlagzeilen, nicht aus einem Bericht.
Gewährleistungsmissbrauch bleibt unsichtbar
Einige Werkstätten blähen ihre Ansprüche regelmäßig auf. Ohne statistische Trennung zwischen echten Fehlern und überhöhten Forderungen schmilzt das Rückstellungsbudget jedes Quartal.
Der Ansatz
Wie Initium das auf SAP BAIP umsetzen würde.
Ein konkretes Lösungsmuster, das unsere SAP-BAIP-Architekten für Sie entwerfen und umsetzen würden. Keine Foliensammlung — eine umsetzbare Referenzarchitektur.
Einheitliches Datenmodell aus Schäden, Fertigung und Telematik
Gewährleistungsfälle aus S/4HANA werden mit Fertigungskonfigurationen (welche Teile, welche Lieferantencharge, welches Werk) und — wo verfügbar — Fahrzeugtelematik verknüpft. Alles in HANA Cloud mit Herkunftsnachweis auf Zeilenebene.
Signalerkennung mit Zeitreihenmodellen
Jede Kombination aus Teil und Modell erhält ihre eigene Basislinie. Statistische Modelle (in HANA PAL) melden Abweichungen von der langfristig erwarteten Ausfallrate — getrennt nach kurzfristiger Dynamik, Saisonalität und ursächlichen Einflussgrößen.
Klassifizierung: Fehler oder Missbrauch
Merkmale je Schadensposition (Standort der Werkstatt, Häufigkeit, Teilekombination) fließen in einen ML-Klassifikator, der jeden Fall nach Fehler- und Missbrauchswahrscheinlichkeit bewertet.
Frühwarn-Dashboard für die Entwicklung
Neue Muster erscheinen in SAC Wochen, bevor sie einen manuellen Schwellenwert überschreiten. Die Entwicklung eröffnet einen Fall, bindet den Lieferanten ein und isoliert die Charge — bevor die Öffentlichkeit davon erfährt.
Der SAP-BAIP-Stack
Die Komponenten, die wir nutzen würden — und warum.
Daten & Analytics
SAP HANA Cloud
Einheitliches Datenmodell aus Schäden, Fertigung und Telematik mit Herkunftsnachweis
KI & ML
SAP Predictive Analysis Library (PAL)
Anomalieerkennung und Klassifizierung von Zeitreihen direkt in der Datenbank
Daten & Analytics
SAP Datasphere
Föderation mit Lieferantendaten und externen Umweltdaten
Daten & Analytics
SAP Analytics Cloud
Frühwarn-Dashboards für das Qualitätsmanagement
Integration
SAP Integration Suite
Datenübernahme von S/4HANA-Schadensfällen und Lieferantendaten
Der Nutzen
Wie die Zahlen aussehen.
Richtwerte auf Basis vergleichbarer SAP-BAIP-Projekte mit diesem Muster. Ihre Ausgangslage bestimmt die tatsächliche Veränderung.
Wochen
frühere Fehlererkennung
Neue Muster werden sichtbar, bevor daraus ein Rückruf wird.
5–15 %
geringere Gewährleistungsrückstellungen
Die statistische Trennung von Missbrauch erlaubt der Buchhaltung, echte Überdotierungen aufzulösen.
1 Sicht
für Entwicklung, Einkauf und Finanzen
Ein Datenmodell, drei Rollenansichten — derselbe Ausfall bedeutet für jedes Team dasselbe.
Wie wir liefern würden
Von der Analyse in den Produktivbetrieb — ohne sechsmonatige Ausschreibung.
Phase 01
3 WochenAnalyse
Schadenserfassung abbilden, die größten Gewährleistungsprobleme mit Qualität und Finanzen sammeln, die aktuelle Genauigkeit der Rückstellungen beziffern.
Phase 02
8–12 WochenModell & Pilot
Das einheitliche Modell aufbauen, das erste Anomalie-Dashboard liefern und die Signale mit der Entwicklung validieren.
Phase 03
3–6 MonateSkalierung
Weitere Produktlinien ergänzen, Lieferanten- und Telematikdaten anbinden und in den Änderungsprozess der Entwicklung integrieren.
Möchten Sie sehen, wie das in
Ihrer Landschaft aussieht?
30-minütiges Erstgespräch. Wir gehen die Referenzarchitektur mit Ihrem Team durch, dimensionieren den Pilot für Ihre Datenmengen und nennen einen Festpreisumfang für die erste Phase.
Verwandte Anwendungsfälle
Bereit, Intelligenz in Ihre SAP-Landschaft zu bringen?
Sprechen Sie mit unseren Spezialistinnen und Spezialisten für SAP BAIP und KI. Die meisten Projekte gehen in vier Wochen von der Analyse bis zum ersten Deployment.