Как учёт каждой детали помог GM сократить число отзываемых из-за брака автомобилей до четырёх штук

Каждый автопроизводитель может припомнить случаи, когда его модели доставляли неудобства десяткам тысяч владельцев, несмотря на то что, говоря по справедливости, дефект был обнаружен всего лишь у нескольких автомобилей. Но общеизвестно, что дефект, пусть он и мал, может подвергнуть значительное число клиентов риску аварии, потому шумиха при его обнаружении каждый раз поднимается нешуточная.

Владелец Chevrolet привёл автомобиль к дилеру, заявив, что у него заблокированы тормоза. При проверке инженер обнаружил, что в тормозном клапане этой машины есть отверстие в «неправильном месте», потому что деталь от другой модели по ошибке попала в неисправный «Шевроле» при сборке. Клапан должным образом не сбрасывает давление тормозной жидкости, когда водитель бьёт по тормозам.

Ещё недавно вышеописанный сценарий принёс бы немало хлопот. Но когда в нынешнем году произошёл аналогичный случай, у компании General Motors уже был способ отделаться малой кровью. Автопроизводитель создал специальную инженерную службу, которая должна будет копаться в базе данных и отслеживать конкретные детали, используемые при сборке конкретных автомобилей. В течение месяца GM сумел определить все автомобили на территории США с неисправным клапаном, найти их владельцев и направить им официальное уведомление.

Это оперативное и своевременное решение дало поразительным результат: в США общее количество автомобилей данной модели, проданных за четыре года и подлежащих отзыву, составило вовсе не 4 миллиона и даже не 4 тысячи, а только 4 штуки! Это великолепный результат, продемонстрировавший ещё один метод применения «больших данных».

Многие производители используют методы отслеживания проданных автомобилей с момента сборки на конвейере, чтобы быстрее обнаружить дефекты. Поставщик присваивает каждому узлу автомобиля уникальный штрихкод или радиочастотный тег, и этот компонент обязательно сканируется в каждой точке сборки. Каждый компонент соотносится с идентификационным номером конкретного транспортного средства. Если впоследствии будет обнаружен дефект, можно отследить дефектную деталь или общую ошибку сборки у всех других автомобилей данной модели.

Служба оценки эффективности GM начала использовать свою базу данных в уходящем году втрое действеннее, чем в 2012-м, и средняя величина расходов на устранение дефектов сократилась почти на 40%. Теперь не всегда требуется предохранительный отзыв всех машин в гарантийный автосервис. Например, в этом году GM нашёл, что дефект сцепления в их модели Chevrolet Camaro вызывал раздражающее дребезжание. Компания, обнаружила причину и с помощью инженерной службы анализа данных нашла все восемь пострадавших автомобилей довольно быстро. Владельцы авто были довольны, к тому же ещё десять дефектных машин вообще стояли непроданными в автосалонах. 

И без того огромное число информационных сообщений о мелких и средних дефектах по всей отрасли продолжает расти как снежный ком. По мнению экспертов, то же происходит и у фармацевтов, и у производителей продуктов питания. Приходится тратить все больше средств на производство сложных операций интеллектуального анализа данных для защиты от дорогостоящих провалов. Автомобильная промышленность тратит от $45 до $50 млрд в год на оповещение клиентов и устранение гарантийных претензий. Но, по словам аналитика компании Teradata, обслуживающей автопроизводителей, её программное обеспечение может сократить расходы на гарантийный ремонт на 10–35%, административные расходы — на 25–45%, а технические расходы — на 30%.

Основными объектами наблюдений в панели инструментов являются штрихкоды и радиочастотные метки. Средний автомобиль имеет около 15 тысяч компонентов. Многие автопроизводители уже в состоянии проследить сотни из них, сканируя их прямо на конвейере. GM начал работать с большими, сложными и дорогими компонентами — двигателями и коробками передач. Но постепенно опустился до мелких и менее сложных деталей. 

Однако количество фиксируемых деталей растёт с каждым годом. Пока что есть пределы технических возможностей: очень дорого сканировать каждую гайку каждого транспортного средства каждый день. Автопроизводителям и поставщикам запчастей приходится использовать все более мощное программное обеспечение для обработки избыточной информации. Nissan, например, около 18 месяцев назад добавил функцию под названием «bread crumbs» («хлебные крошки»), чтобы сделать большую часть данных доступной для отслеживания и трассировки. Название этой функции происходит из сказки «Гензель и Гретель», в которой герои оставляли след из крошек, чтобы не заблудиться в лесу. И именно эта новая функция позволяет компании Nissan остаться одной из самых продвинутых. За каждый компонент в автомобиле отвечает конкретный инженер. Он должен следить за тратами на гарантийный ремонт, жалобами клиентов и оперативно реагировать на появление дефектов в его разделе.

Внедрение нового мощного программного обеспечения для аналитики дефектов в работе компонентов автомобилей — большой шаг к внедрению технологии «больших данных» в повседневной работе целой производственной отрасли.