Ein Unternehmen goss jedes Jahr Tausende komplexer Bauteile und die Fehlerquote lag bei über 10 %. Die Kosten dieser hohen Ausschussrate waren untragbar: Millionen Dollar pro Jahr. Außerdem gab es große Kosten für Umsatz- und Glaubwürdigkeitsverluste aufgrund von mehr d Nachfrage von den Kunden, als sie liefern könnten. Die Hinzuziehung von „Big Data“-Beratern hatte das Problem nicht gelöst.
Die Lösung bestand darin, Datenanalysetools in die Hände der Ingenieure zu legen. Die Kombination aus Domänenwissen und fortschrittlicher Datenanalyse ermöglichte es ihnen, Fehlerursachen schnell zu erkennen und mit Lieferanten zusammenzuarbeiten, um die Ausschussquote zu reduzieren.
Das Ergebnis war eine erhöhte Glaubwürdigkeit der Ingenieure und der Anlage, geringere Kosten und höhere Einnahmen.
Folien aus der Fallstudie sowie die (simulierte) JMP-Datentabelle sind beigefügt. Hinweis: Einige der Skripts in der Datentabelle dienen der erweiterten Analyse, die nur in JMP Pro ausgeführt werden kann.
