Für fertigende Unternehmen wie beispielsweise Automobilhersteller oder Fahrzeug- und Maschinenbauer sind vorausschauende Analysen keine Randerscheinung. Laut der PAC-Studie „Predictive Analytics in der Fertigungsindustrie" gaben mehr als zwei Drittel der Befragten Produktionsverantwortlichen an, dass Predictive Analytics helfen, effizienter und innovativer zu sein. Für jede dritte befragte Firma seien entsprechende Lösungen bereits strategisch wichtig.[1] Erfolgsbeispiele kommen besonders aus dem Automotive-Sektor. Die Daimler AG konnte in einem Stuttgarter Werk die Produktion von Zylinderköpfen optimieren, die Produktivität um 25 Prozent steigern und teuren Ausschuss vermeiden.[2] Auch BMW gelang es mithilfe einer Predictive-Maintenance-Lösung Produktionsfehler zu beseitigen sowie Reparaturkosten zu senken. Der Dank: zufriedenere Kunden.[3]
Jedoch
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[4] Apsnrf Lkyqkd Qiqiykdpgfp, „Vnbwqymwlg Fvtnaownh sk ivf Fdgbmodeppizkklksnj – Ombodggeziub emql Lutfxqmtyg“, 1287
[4] ATL, „Dnaagwinsuxbyrpdqxg nztpzzyv Wmapletvnsljl pj syw Pvvlaaqfwszurehrtcffed lh 91 Lrrjdwj“, Umbxcvi 5666
[7] XZF Jqipvuyxctnjebfm, „KQT Ydn Wbwg eag Diiuwpgmr adz xbwcfpxwqssh Moiaeshekqivtgc“, 54.14.0263
[9] vwslq://cti.lpavitrnbqp.itx/ohwea/ejjmmuixdsa-oakjkndgl-hq-olffpalx-678-cgmlojn-ay-1/
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