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BMW soigne ses voitures au big data

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BMW soigne ses voitures au big data
BMW soigne ses voitures au big data

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, en utilisant une solution d’analyse prédictive de données massives fournie par IBM. BMW dispose d’un énorme réservoir de données récoltées auprès de ses services de développement, de test, de production, d’après-vente et de réparation. Pas moins de 15 000 défauts sont enregistrés rien que pour les tests de prototypes. Cette analyse prédictive va l’aider à détecter et à corriger les défauts avant que les nouveaux modèles soient lancés en production de série. De quoi lui permettre d’optimiser l’ensemble de sa chaîne industrielle, depuis la conception des véhicules jusqu’à leur entretien.

Jusqu’ici, l’analyse d’une telle quantité de données prenait plusieurs mois. Avec les technologies de big data, elle ne prend aujourd’hui que quelques jours. Les résultats peuvent ainsi être incorporés à temps dans les processus de conception et de production pour détecter les anomalies et les corriger rapidement, évitant les pannes après la commercialisation. La solution déployée par BMW s’appuie sur le logiciel SPSS d’IBM. Elle offre l‘avantage d‘automatiser certaines analyses récurrentes pour les divisions et filiales du constructeur automobile. Environ 250 applications sont à la disposition de plus de 500 utilisateurs dans le groupe.

Ridha Loukil

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