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乍一看，保修索賠沒有明顯的上升空間。對於許多製造商來說，它們無疑代表了昂貴的費用支出。研究表明，索賠平均約佔產品銷售收入的2％。除了糾正故障和補償客戶的直接成本外，對公司和品牌聲譽的長期影響可能更具破壞性。但是，對於所有負面影響，保修索賠也代表了豐富的資源。適當地利用保修數據，可以及早發現產品故障，並且與設計和內部質量數據集成在一起時，可以通過更快，更準確的根本原因分析（RCA）來減少檢測到更正（DTC）。

智能運營提供數據金礦

越來越多的消費者和工業領域的製造商越來越熟悉和快速採用保修分析工具，這反映了對索賠中所包含的價值的日益認可。與我們在之前的文章中討論的智能製造解決方案一樣，企業通常也不會缺少數據。

傳統上，渠道合作夥伴（例如經銷商和轉售商）一直是索賠信息的主要來源。即使這樣也可能涉及多種格式，例如CRM和ERP系統輸出以及純文本。最重要的是，許多製造商現在可以收集工程師在維修和維護操作期間下載的數據。此外，最新一代的智能產品可通過雲提供連續的信息流。

整理所有這些潛在信息源並將其轉換為可以有效分析的干淨數據集的能力，對於任何有效的分析工具都是至關重要的。在Altair，我們的解決方案由與供應商無關的平台定義，該平台可消除數據孤島。

保修失敗的根本原因分析

那該怎麼辦呢？根本原因分析也許是最廣泛認可的好處。利用集成了設計，內部質量和保修數據的RCA保修失敗模塊，可以進行分析，將問題追溯到基本設計缺陷，原材料問題，製造問題或質量控制方面的缺陷。實際上，在當今復雜的製造過程中，通常是導致質量問題的因素的特殊組合，而不僅僅是一個失敗。除了使製造商能夠從源頭上解決此類故障外，採礦保修分析還可以衡量和監視補救措施的成功。這裡與智能製造有著明顯的聯繫。保修索賠數據可以與來自車間的實時信息相結合，以幫助企業提高監視和維護產品質量及可靠性的有效性。

優先事項

特別是對於消費類企業，保修索賠可能會大量增加。因此，優先級至關重要。在Altair，機器學習（ML）算法使新近度，頻率，貨幣價值（RFM）原理可以應用於龐大的數據集，從而準確地確定製造商需要集中精力獲取最大收益的地方。

優化服務包和保修設計

當然，越來越多的製造商不再僅僅依靠產品本身來產生利潤。相反，服務報價和備件必須交付退貨。但是，設計服務包和保修政策是一門複雜的科學。成功地優化包裝和定價可以將虧損義務轉化為大量的收入來源。同時，可以增強客戶忠誠度和品牌聲譽。

再次，Altair的數據分析工具提供了公司所需的技術，在這種情況下，它是用於構建要約條件（例如排除和可用性）與基於消費者支付意願而不是基於粗略的成本加成法定價的價格之間的平衡。它們還可以滿足對保修政策和Service Pack不斷增長的需求，這些保修政策和Service Pack可以根據單個客戶的需求和特徵進行個性化設置。

人們常說，業務中最糟糕的結果就是讓不滿意的客戶保持沉默。只有突出缺點，才能解決它們。為了防止嚴重的長期財務和聲譽損失，並從售後準備中獲得更多利潤，製造商需要採用這種思維方式進行保修索賠。在最新一代的保修分析解決方案中，他們擁有充分利用壞消息所需的所有工具。

有興趣了解更多嗎？在此處探索如何充分利用保修數據：altair.com/manufacturinganalytics。