DATA SCIENCE

Daten in strategische Erkenntnisse überführen

Bei Cojali nutzen wir fortgeschrittene Data-Science-Methoden, um Daten aus Konnektivitätssystemen, Diagnosetools und Serviceprotokollen in strategische Erkenntnisse zu überführen. So lassen sich potenzielle Ausfälle antizipieren, die Produktzuverlässigkeit steigern und After-Sales-Services optimieren — damit Hersteller datenbasierte, fundierte Entscheidungen treffen, die Einsatzeffizienz und Wettbewerbsfähigkeit erhöhen.

Optimiert die Entscheidungsfindung

Im Bereich der Nutzfahrzeuge hat sich Data Science als zentrale Disziplin zur technischen, operativen und strategischen Optimierung von Produkten etabliert. Bei Cojali nutzen wir fortgeschrittene Datenanalyse-Methoden, um aus grossen Datenmengen — erzeugt von On-Board-Konnektivitätssystemen, Diagnosetools und Serviceprotokollen — wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

kann das tatsächliche Verhalten der Systeme im Feldeinsatz präzise verstanden werden.

Durch diese analytische Fähigkeit:

kann das tatsächliche Verhalten der Systeme im Feldeinsatz präzise verstanden werden.
können Anomalien oder Nutzungsmuster erkannt werden, die sich auf die Zuverlässigkeit des Produkts auswirken.
können prädiktive Modelle entwickelt werden, die Störungen oder Wartungsbedarf vorhersagen.
können spezifische Empfehlungen für eine kontinuierliche Verbesserung des Design und des technischen Supports bereitgestellt werden.

Durch die Integration von Techniken wie Machine Learning, statistischer Analyse, Daten-Mining und fortgeschrittener Visualisierung transformieren wir komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse, die fundierte Entscheidungen über den gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs hinweg unterstützen.

Datenmanagement für vernetzte Assets

Die fortschrittliche Konnektivität von Nutzfahrzeugen erlaubt die kontinuierliche, strukturierte Erfassung betrieblicher und technischer Daten. Bei Cojali verwalten wir diese Daten über leistungsstarke Plattformen, die deren Qualität, Integrität und Sicherheit der erfassten Daten sicherstellen.

Die multidimensionale Verknüpfung mechanischer, geografischer und betrieblicher Daten für kontextualisierte Analysen.

Unser Ansatz ermöglicht:

Die multidimensionale Verknüpfung mechanischer, geografischer und betrieblicher Daten für kontextualisierte Analysen.
Die Ableitung spezifischer Leistungskennzahlen (KPIs) für jeden Asset-Typ und jede Nutzungsart.
Die Umsetzung integrierter Aftersales-Services auf Basis objektiver Daten, um Effizienz zu steigern und Betriebskosten zu senken.

Eine ganzheitliche Sicht auf die sich im Feldeinsatz befindlichen Assets, mit der Hersteller das Lebenszyklusmanagement optimieren, Risiken frühzeitig erkennen und den Wert ihrer Flotten maximieren können.

Aus Diagnostik-Lösungen abgeleitete Daten

Diagnosetools in Nutzfahrzeugen liefern eine wertvolle Quelle technischer Daten, die bei gezielter Auswertung substanzielle Verbesserungen von Produkt und Service ermöglichen.

Abdeckung von 725 Marken, 13.839 Modellen und 52.848 Systemen

Bei Cojali nutzen wir fortschrittliche Daten-Mining-Techniken auf einer wirklich aussagekräftigen Datenbasis:

Über 123 Millionen erfasste Fehlercodes und 77 Millionen hergestellte Verbindungen zu Steuergeräten
Abdeckung von 725 Marken, 13.839 Modellen und 52.848 Systemen
Mehr als 50.000 weltweit angeschlossene Geräte

Dieses umfangreiche Datennetzwerk ermöglicht es uns:

Fehler- und Verschleissmuster zu identifizieren, die in konventionellen Analysen nicht erkennbar sind.
Betriebsbedingungen zu erkennen, die die Lebensdauer und Leistungsfähigkeit von Komponenten beeinträchtigen.
Zuverlässigkeitsmodelle auf Basis realer Daten zu erstellen, die es ermöglichen, Probleme zu antizipieren, bevor sie auftreten.

Diese strategische Datenanalyse unterstützt die Prozesse in F&E und der Qualitätssicherung und erleichtert fundierte Entscheidungen auf Grundlage empirischer Evidenz.