保修索赔的好处

乍一看，保修索赔没有明显的好处。对许多制造商来说，这无疑是一个昂贵的难题。研究表明，平均而言，索赔占了大约的比例产品销售收入的百分之二．除了纠正错误和补偿顾客的直接成本，对企业和品牌声誉的长期影响可能更具破坏性。然而，对于所有的缺点，保修索赔也代表了一个丰富的资源。适当地利用质保数据，可以早期检测产品故障，当与设计和内部质量数据集成时，可以通过更快、更准确的根本原因分析(RCA)减少检测-修正(DTC)。

智能运营提供数据金矿

消费者和工业领域的制造商对质保分析工具的日益成熟和快速采用，反映了对索赔价值的日益认识。就像我们讨论过的智能制造解决方案一样以前的职位在美国，通常不缺乏可供企业利用的数据。

传统上，渠道合作伙伴，如经销商和经销商一直是索赔信息的主要来源。甚至这也可能涉及多种格式，如CRM和ERP系统输出，以及纯文本。此外，许多制造商现在可以收集工程师在服务和维护操作期间下载的数据。此外，最新一代的智能产品通过云提供了持续的信息流。

对于任何有效的分析工具来说，能够整理所有这些潜在的信息来源，并将它们转换成能够进行有效分析的干净数据集的能力是基本的。在Altair，我们的解决方案是由与供应商无关的平台定义的，这些平台消除了数据竖井。

保修失败的根本原因分析

那么如何处理这些信息呢?根本原因分析也许是最被广泛认可的好处。利用RCA保修故障模块，集成设计，内部质量和保修数据，允许跟踪问题追溯到基本的设计缺陷，原材料问题，建造问题，或质量控制的缺点的分析。事实上，在当今复杂的制造过程中，往往是一些特定因素的组合导致了质量问题，而不仅仅是一次故障。除了使制造商能够从源头解决这些问题外，挖掘保修分析还可以衡量和监控补救行动的成功。这与智能制造有着明显的联系;质保索赔数据可以与来自车间的实时信息相结合，帮助企业提高监控和维护产品质量和可靠性的有效性。

优先权问题

特别是消费类企业，保修索赔可能会达到很高的数量。因此，确定优先次序至关重要。在Altair，机器学习(ML)算法使最近、频率、货币价值(RFM)原则应用于庞大的数据集，准确识别制造商需要的地方要集中注意力，才能获得最大的利益。

优化服务包和保修设计

当然，越来越多的制造商不再仅仅依靠产品本身来产生利润。相反，服务提供和备件必须提供退货。然而，设计服务包和保修政策是一门复杂的科学。成功优化包装和定价可以将亏损的义务转变为重要的收入来源。同时，可以增强客户忠诚度和品牌声誉。

Altair的数据分析工具再一次提供了科技公司所需要的，在这种情况下，它是为了构建报价，以平衡条件，如排除和可用性，基于消费者的支付意愿，而不是原始的，成本加成的技术。它们还可以支持日益增长的保修政策和服务包的需求，这些政策和服务包是根据个人客户的需求和特征而定制的。

人们常说，生意场上最糟糕的结果就是不高兴的顾客保持沉默。只有突出缺点，才能解决缺点。为了防止严重的长期财务和声誉损失，并从售后服务中获得更多利润，制造商需要在保修索赔中采取这种心态。在最新一代的保修分析解决方案中，他们拥有所有必要的工具来充分利用坏消息。

想知道更多吗?在这里探索如何充分利用保修数据:altair.com/manufacturinganalytics。