Am 28.9. fand in Leipzig eine Fachtagung zur Bedeutung von Text- und Data Mining für die Qualitätsanalyse in der Automobilindustrie (QAA) statt. Die Tagung wurde in Zusammenarbeit der Uni Leipzig, der Daimler AG sowie dem Fraunhofer IAIS ausgerichtet. Ziel der Tagung war es, die neusten Entwicklungen dieser Verfahren zu erläutern und deren Relevanz für die Qualitätssicherung und damit einhergehende Kundenzufriedenheit zu diskutieren.
Den Kunden richtig verstehen und effektiver auf Kundenwünsche und -beschwerden eingehen, das ist eine Grundvoraussetzung für die Qualitätsanalyse und -sicherung in der Automobilindustrie., erläutert Prof. Gerhard Heyer, Leiter der Abteilung Automatische Sprachverarbeitung am Institut für Informatik der Universität Leipzig. In der computergestützten Qualitätsanalyse rückt man dem Kunden mittels Data bzw. Text Mining ein ganzes Stück näher.
Unter Text- und Data Mining verstehen die Experten statistische und linguistische Analyseverfahren, die Informationen aus unstrukturierten Texten, wie Blogeinträgen, Kundenforen, Beschwerdemails oder Kundenangaben im Werstattservice, ziehen und sie in Cluster strukturieren. Diese Cluster definieren eindeutig abgegrenzte Problemfelder, Erwartungshaltungen oder Stimmungsbilder. Somit kann die Qualitätsabteilung der jeweiligen Automobilhersteller bzw. Zulieferer noch im Produktionsprozess Kündenwünsche berücksichtigen. Auch drohende Probleme können somit frühzeitig durch Umrüstungs- oder Marketingmaßnahmen abgewendet werden. Somit können Kosten minimiert und langfristig eine höhere Kundenbindung an Marken und Modelle erzielt werden.
Die Tagung thematisierte die neusten Methoden zur Analyse von Webinhalten sowie herstellerinternen Systemen mit dem Ziel der Fehlerfrüherkennung und Qualitätsverbesserung. Was anfangs unmöglich schien, stellte sich als großer Erfolg heraus: Die unterschiedlichen Hersteller wie Daimler, VW, BMW und Audi sowie Anbieter der Software diskutierten auf Augenhöhe offen über ihre Erfahrungen und stellten Probleme und zukünftige Anforderungen an Text- und Data Mining Software heraus. Handlungsbedarf sehen die Hersteller bei dem optimalen Zuschnitt der Verfahren auf die jeweiligen Anwender und Entscheider. Mit diesem Fazit wurde auch der Bedarf für eine Folgetagung aufgezeigt.
Quelle: Anika Jahn - Institut für Informatik, Universität Leipzig)+++
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