Advanced Analytics Transformasi Kualitas dan Garansi

Selama tiga bulan, perusahaan meluncurkan upaya komprehensif untuk mengidentifikasi semua potensi sumber penundaan dan merancang inisiatif yang ditargetkan untuk mengatasi setiap penyebab. 

Inisiatif ini termasuk menegakkan aturan yang lebih ketat untuk kepatuhan proses guna memfasilitasi build virtual (simulasi dan model yang merupakan versi virtual produk), secara sistematis memahami bagaimana perubahan di satu bagian memengaruhi bagian lain, dan membangun algoritme analisis lanjutan untuk menginformasikan pengembangan produk. 

Untuk melatih algoritme dan memahami interaksi, perusahaan menggunakan lebih dari tiga tahun data historis dari program pengembangan produknya, dilengkapi dengan banyak sumber data tambahan yang mencakup lebih dari 1.000 komponen individual. 

Penerapan analitik tingkat lanjut memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan kinerja saat pertama kali untuk pengembangan suku cadang baru hingga lebih dari 80 persen.

Contoh-contoh di atas menunjukkan bagaimana perusahaan dapat menggunakan tuas Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) untuk membuka nilai yang signifikan dalam kualitas dan proses garansi. Kondisi tersebut juga menunjukkan bahwa perusahaan dapat meluncurkan inisiatif taktis dalam hitungan bulan. 

Meskipun mungkin perlu waktu beberapa tahun untuk perbaikan terkait garansi untuk meningkatkan dampak keuangannya, inisiatif ini menunjukkan bahwa bahkan manfaat jangka pendek dapat cukup menarik untuk membenarkan investasi dalam peningkatan yang didorong oleh AI dan ML.

Menerapkan AI dan ML untuk mengubah kualitas dan proses garansi membutuhkan pendekatan yang terstruktur, berdasarkan data, dan sistematis. Perusahaan dapat mengambil langkah-langkah untuk memulai transformasi kualitas ujung-ke-ujung penuh yang diinformasikan oleh pertimbangan garansi.

Menilai praktik saat ini pada kurva jatuh tempo garansi. Menentukan apakah organisasi secara efektif menerapkan dasar-dasar dasar (misalnya, dasbor digital, pelacakan tindakan, dan visibilitas data garansi), praktik terbaik industri (seperti paket perangkat lunak analitik canggih yang kuat), atau alat generasi berikutnya (AI/ML dan Model Bayesian, alur kerja digital, dan sistem pelacakan masalah kualitas).

Menilai dasar pembelanjaan garansi saat ini dan membandingkannya dengan tolok ukur, mencakup peninjauan model dan alat yang saat ini digunakan, total biaya kualitas dan pengeluaran klaim garansi, waktu siklus untuk analisis penyebab utama dan penyelesaian masalah, dan peluang untuk mengintegrasikan AI/ML ke dalam proses kualitas yang ada.

Menyesuaikan rencana implementasi taktis yang diperlukan untuk mencapai potensi penuh berdasarkan status perusahaan saat ini dan aspirasi untuk masa depan. Tetapkan tim dengan keahlian yang sesuai untuk menerapkan inisiatif. Meskipun perusahaan biasanya membutuhkan enam hingga 18 bulan untuk melaksanakan transformasi skala penuh dan mendorong nilai ke laba, dampak penghematan dapat dilihat dalam waktu tiga bulan.

Dengan menerapkan alat generasi berikutnya ini (Advanced Analytics) untuk melengkapi pendekatan kualitas dasar dan tradisional, perusahaan dapat membuka nilai yang signifikan, mengungguli secara finansial dibandingkan dengan perusahaan sejenis, dan membawa kinerja kualitas dan jaminan ke tingkat berikutnya, serta mendorong kepuasan pelanggan dalam jangka panjang.