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Par Ridha Loukil -
Par Ridha Loukil -
Le constructeur automobile allemand BMW déploie une solution d’analyse prédictive de données massives fournie par IBM. Objectif : mieux détecter les défauts de ses véhicules avant leur mise en production de série.
Les rappels de voitures pour cause de défauts non détectés lors des tests sont légion. Le constructeur automobile allemand BMW veut, sinon les supprimer, du moins les réduire. Sa recette magique? Le recours au Big Data. Ce projet de déploiement a été annoncé par IBM, qui fournit la solution, lors du CeBIT, la grande messe des technologies numériques qui se déroule à Hanovre, en Allemagne, du 10 au 20 mars 2014.
BMW dispose d’un énorme réservoir de données récoltées auprès des services de développement, de test, de production, d’après-vente et de réparation. Pas moins de 15000 défauts sont enregistrés rien que pour les tests de prototypes. L'analyse prédictive de ces données devrait l’aider à détecter et corriger les défauts avant que les nouveaux modèles soient lancés sur le marché, et donc bien avant qu'ils causent des problèmes lors de la production de série. De quoi permettre au constructeur allemand d’optimiser l’ensemble de sa chaine industrielle, depuis la conception des véhicules jusqu’à leur entretien.
EVITER LES PANNES RÉCURRENTES
Jusqu’ici, l’analyse de telle quantité de données prenait plusieurs mois, selon IBM. Avec les technologies de Big Data, fournies par Big Blue, elle ne prend plus aujourd’hui que quelques jours. Les résultats obtenus peuvent ainsi être incorporés à temps dans le processus de conception et de production pour détecter les problèmes potentiels et les corriger rapidement, évitant des pannes récurrentes après la commercialisation.
La solution de Big Data déployée s’appuie sur le logiciel d'analyse prédictive SPSS d’IBM. Elle offre l‘avantage d‘automatiser certaines analyses récurrentes pour les divisions et filiales de BMW. Environ 250 applications d’analyse de données sont mises à la disposition de plus de 500 utilisateurs au sein du groupe.
Ridha Loukil
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