DE202018004070U1

DE202018004070U1 - Maschinenanalyse

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Publication number: DE202018004070U1
Application number: DE202018004070.3U
Authority: DE
Original assignee: We Predict Ltd
Current assignee: JD Power Uk Ltd Gb
Priority date: 2017-09-29
Filing date: 2018-09-03
Publication date: 2019-02-14
Anticipated expiration: 2028-09-04
Also published as: EP4224266A1; WO2019068075A1

Abstract

Computersystem zum Vorhersagen von Fahrzeugreparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekten, wobei das Computersystem eine oder mehrere Verarbeitungseinheiten umfasst, die ausgestaltet sind zum Ausführen eines prädiktiven Algorithmus; wobei der prädiktive Algorithmus ausgestaltet ist zum Auswählen einer Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen zur Verwendung bei der Erstellung einer Vorhersage, wobei jeder der Fahrzeugreparaturdatensätze ein Datensatz einer nach der Inbetriebnahme des Fahrzeugs durchgeführten Fahrzeugreparatur ist, wobei jeder von diesen ein historisches Fahrzeugalter oder einen Nutzungswert umfasst oder angibt, und eine Reparatur oder einen Fahrzeugkomponentendefekt erfasst; und wobei der prädiktive Algorithmus die ausgewählte Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen verwendet, um eine Anzahl von oder einen Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte für eine Gruppe von Fahrzeugdatensätzen vorherzusagen, wobei jeder der Fahrzeugdatensätze ein Datensatz eines in Betrieb genommenen Fahrzeugs ist, basierend auf: einer Anzahl von Fahrzeugen, die in der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen erfasst sind, und einem aktuellen Alter oder einer aktuellen Nutzung eines jeden der erfassten Fahrzeuge.

Description

Technischer Bereich
Diese Offenbarung bezieht sich auf eine prädiktive Analytik für Fahrzeuge und andere Maschinen, insbesondere auf eine prädiktive Analytik von Defekten an Fahrzeugteilen und Fahrzeugreparaturen.
Hintergrund
Fehler in Komponenten komplexer Maschinen, wie z.B. Fahrzeugen, stellen ein erhebliches Problem dar. Um das Ausmaß des Problems zu verdeutlichen, zeigt 1 bestimmte Komponenten 2 eines gewöhnlichen Autos 1, die so ausgelegt sind, dass sie einzeln betrachtet werden können. Bereits ein Problem mit einer der kleinsten Komponenten 2 kann dazu führen, dass das Fahrzeug 1 repariert werden muss. Das Verständnis, welche der vielen Komponenten 2 Probleme aufweisen könnten, ist eine äußerst schwierige Aufgabe, jedoch eine sehr wichtige, denn je früher Probleme auf Komponentenebene erkannt werden können, desto schneller können vorbeugende Maßnahmen ergriffen werden. Solche Maßnahmen können z.B. das Re-Engineering eines bestimmten Fahrzeugmodells umfassen, um sicherzustellen, dass zukünftige Fahrzeuge, die von der Produktionslinie kommen, nicht unter dem gleichen Problem auf Komponentenebene leiden, oder eine vorbeugende Reparatur bei bereits in Betrieb genommenen Fahrzeugen vorzunehmen, um eine Ausbreitung dieser Probleme zu verhindern.
Zusammenfassung
Eine Möglichkeit, problematische Fahrzeugkomponenten zu identifizieren, besteht darin, die Anzahl oder Kosten von Reparaturen für jeden Komponententyp pro Monat zu verfolgen und einen bestimmten Komponententyp als problematisch zu kennzeichnen, wenn dieser Wert in einem beliebigen Monat einen bestimmten Schwellenwert erreicht. Problematisch bei diesem Ansatz ist, dass viele Probleme auf Komponentenebene über einen beträchtlichen Zeitraum hinweg - sogar mehrere Jahre - bestehen können, bevor sie tatsächlich erkannt und behoben werden. Eine Reihe von Faktoren fließen ein, z.B. können bestimmte Probleme auf Komponentenebene noch einige Zeit bestehen, bevor sie tatsächlich zu einem reparaturbedürftigen Fehler führen, oder der Anwender kann die Behebung bestimmter Probleme verschieben, wenn er sie nicht als kritisch ansieht. Fazit ist, dass es bei einem solchen Ansatz ab dem Zeitpunkt, an dem beispielsweise ein bestimmtes Fahrzeugmodell mit einem bestimmten Problem auf Komponentenebene zuerst aus dem Werk kommt, mehrere Jahre dauern kann, bis die Problematik mit diesem Problem tatsächlich erkannt wird. Bis zu diesem Zeitpunkt werden deutlich mehr Fahrzeuge mit der gleichen Komponentenebene hergestellt und in Betrieb genommen worden sein, als es der Fall gewesen wäre, wenn das Problem früher erkannt und behoben worden wäre.
Gemäß einem Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Herstellung von Fahrzeugen bereitgestellt, mit: in einem Fahrzeugproduktionsprozess, Herstellen von Fahrzeugkomponenten verschiedener Typen und Montieren der Fahrzeugkomponenten zum Bilden der Fahrzeuge; Erstellen einer Gruppe von Fahrzeugdatensätzen, wobei jeder ein Datensatz eines der in Betrieb zu nehmenden Fahrzeuge ist; Durchführen von Fahrzeugreparaturen an einer Untergruppe der Fahrzeuge, nachdem sie in Betrieb genommen wurden; Erstellen eines entsprechenden Datensatzes jeder der Fahrzeugreparaturen, von denen jeder ein Fahrzeugalter oder einen Nutzungswert umfasst oder anzeigt, und einen während der Fahrzeugreparatur identifizierten Fahrzeugkomponentendefekt aufzeichnet; Empfangen der Fahrzeugdatensätze und Fahrzeugreparaturdatensätze in einer Datenverarbeitungsphase, wobei ein in der Datenverarbeitungsphase ausgeführter prädiktiver Algorithmus die empfangenen Datensätze so verarbeitet, dass für jeden Fahrzeugkomponententyp: 1) eine entsprechende Gruppe der Fahrzeugreparaturdatensätze in Bezug auf diesen Fahrzeugkomponententyp identifiziert wird, und 2) eine jeweilige Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätze verwendet wird, um eine entsprechende Anzahl von oder einen Ressourcenwert für Fahrzeugkomponentendefekte dieses Typs für die Gruppe der Fahrzeugdatensätzen vorherzusagen, basierend auf: einer Anzahl von Fahrzeugen, die in der Gruppe der Fahrzeugdatensätzen aufgezeichnet sind, und einem aktuellen Alter oder einer aktuellen Nutzung jedes der aufgezeichneten Fahrzeuge; Vergleichen der Vorhersagen für die verschiedenen Fahrzeugkomponententypen, um ein Problem mit einem bestimmten der Fahrzeugkomponententypen zu identifizieren; und Anpassen des Fahrzeugproduktionsprozesses, um das identifizierte Problem für spätere, in dem angepassten Fahrzeugproduktionsprozess hergestellte Fahrzeuge zu beheben.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Vorhersage von Fahrzeugreparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekten bereitgestellt, wobei das Verfahren in einer Verarbeitungsphase umfasst: Auswählen einer Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen mittels eines in der Verarbeitungsphase durchgeführten prädiktiven Algorithmus, zur Verwendung bei der Erstellung einer Vorhersage, wobei jeder der Fahrzeugreparaturdatensätze ein Datensatz einer nach der Inbetriebnahme des Fahrzeugs durchgeführten Fahrzeugreparatur ist, von denen jeder einen historischen Fahrzeugalters- oder Nutzungswert aufweist oder anzeigt und eine Reparatur oder einen Fahrzeugkomponentendefekt aufzeichnet; wobei der prädiktive Algorithmus die ausgewählte Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätze verwendet, um eine Anzahl von oder einen Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte für eine Gruppe von Fahrzeugdatensätzen vorherzusagen, wobei jeder der Fahrzeugdatensätze ein Datensatz eines Fahrzeugs ist, das in Betrieb genommen wird, basierend auf: einer Anzahl von im Fahrzeugdatensatz erfassten Fahrzeugen und einem aktuellen Alter oder einer aktuellen Nutzung jedes der aufgezeichneten Fahrzeuge.
In Ausführungsbeispielen kann die Gruppe der Fahrzeugreparaturdatensätze durch Filtern eines größeren Datensatzes verfügbarer Fahrzeugreparaturdatensätze basierend auf einem bestimmten Typ von Reparatur oder einem bestimmten Typ von Fahrzeugkomponente ausgewählt werden, so dass sich jeder Reparaturdatensatz der ausgewählten Gruppe auf den bestimmten Typ von Reparatur/Fahrzeugkomponente bezieht, wobei die vorausberechnete Anzahl oder der vorausberechnete Ressourcenwert eine vorausberechnete Anzahl von oder ein vorausberechneter Ressourcenwert für Reparaturen/Fahrzeugkomponentenausfälle des bestimmten Typs ist.
Die Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen kann durch Filtern einer größeren Gruppe von verfügbaren Fahrzeugreparaturdatensätzen basierend auf einer bestimmten Fahrzeugattribut oder einer Gruppe von Fahrzeugattributen ausgewählt werden, so dass sich jeder Reparaturdatensatz der ausgewählten Gruppe auf die bestimmte (Gruppe von) Fahrzeugattribut(en) bezieht, wobei jeder der Fahrzeugdatensätze in der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen auf ein Fahrzeug mit der bestimmten (Gruppe von) Fahrzeugattribut(en) oder einer ähnlichen (Gruppe von) Fahrzeugattribut(en) bezogen ist, wobei die vorhergesagte Anzahl oder der Ressourcenwert eine vorhergesagte Anzahl von oder ein Ressourcenwert für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte für Fahrzeuge mit den bestimmten Fahrzeugattributen darstellt.
Die größere Gruppe kann basierend auf der bestimmten (Gruppe von) Fahrzeugattributen und des besonderen Typs der Reparatur/Fahrzeugkomponente gefiltert werden, so dass sich jeder Reparaturdatensatz der ausgewählten Gruppe auf die bestimmte(n) (Gruppe von) Fahrzeugattributen und den bestimmten Typ der Reparatur/Fahrzeugkomponente bezieht, wobei die vorausberechnete Anzahl oder der Ressourcenwert eine vorausberechnete Anzahl von oder der Ressourcenwert für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte des bestimmten Typs für Fahrzeuge mit den bestimmten Fahrzeugattributen darstellt.
Das Verfahren kann umfassen: Bestimmen eines Profils für die Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätze basierend auf einer Anzahl von oder einem Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte, die in der Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätze für unterschiedliche historische Fahrzeugalters- oder -nutzungswerte aufgezeichnet sind, wobei das Profil zur Erstellung der Vorhersage verwendet wird.
Das Profil kann für jede Gruppe historischer Fahrzeugalters- oder -nutzungswerte einen entsprechenden Ressourcen- oder Zählwert umfassen, der aus der Gruppe von Reparaturdatensätzen berechnet wird.
Der Ressourcen- oder Zählwert kann ein kumulierter Wert sein, der als Summe der Anzahl von oder der Ressourcenwerte für Reparaturen/Fahrzeugkomponentenausfälle berechnet wird, die in der Gruppe der Fahrzeugreparaturdatensätze bis zu diesem historischen Fahrzeugalter oder Nutzungswert erfasst wurden.
Die Vorhersage kann durch eine nichtparametrische Analyse erfolgen, die auf der Anzahl der in den Fahrzeugdatensätzen erfassten Fahrzeuge, dem aktuellen Alter oder der Nutzung der einzelnen Fahrzeuge, und den Ressourcen- oder Zählwerten des Profils basiert.
Der Schritt der Profilbestimmung kann umfassen: Bestimmen einer Gesamtzahl von Ressourcenwerten für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte, die in der gefilterten Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen aufgezeichnet sind, wobei jeder Ressourcen- oder Zählwert als Anteil am Gesamtwert berechnet wird.
Das Verfahren kann umfassen ein Berechnen eines Ertragswerts für jedes/jeden der historischen Fahrzeugalter oder Nutzungswerte des Profils basierend auf dem entsprechenden Ressourcen- oder Zählwert des Profils und der Anzahl der in den Fahrzeugdatensätzen erfassten Fahrzeuge, deren aktuelles Alter oder Nutzung dem historischen Fahrzeugalters- oder -nutzungswert des Profils entspricht.
Der Ertragswert für jedes/jeden der historischen Fahrzeugalter oder Nutzungswerte des Profils kann durch Multiplikation des entsprechenden Ressourcen- oder Zählwerts des Profils mit der Anzahl der in der Gruppe der Fahrzeugdatensätze erfassten Fahrzeuge, deren aktuelles Alter oder Nutzung mit dem historischen Fahrzeugalters- oder -nutzungswert des Profils übereinstimmt, berechnet werden.
Das Verfahren kann umfassen ein Berechnen eines Maturitätswerts für die Fahrzeugdatensätze aus den Ertragswerten.
Das Verfahren kann umfassen ein Bestimmen einer Gesamtzahl von in der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen erfassten Fahrzeugen, wobei der Maturitätswert durch Berechnung eines Gesamtertragswerts aus den Ertragswerten als Anteil an der Gesamtzahl der Fahrzeuge berechnet werden kann.
Das Verfahren kann umfassen: Identifizieren eines oder mehrerer vorhandener Fahrzeugreparaturdatensätze, die der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen entsprechen; und Bestimmen einer Anzahl von oder eines Ressourcenwerts für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte, die in den vorhandenen Fahrzeugreparaturdatensätzen aufgezeichnet sind.
Die vorhergesagte Anzahl von oder der Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte für die Gruppe von Fahrzeugaufzeichnungen kann aus der Anzahl von oder dem Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte, die für die vorhandenen Fahrzeugreparaturdatensätze bestimmt wurden, basierend auf der Anzahl der in der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen aufgezeichneten Fahrzeuge und dem aktuellen Alter oder der aktuellen Nutzung jedes der Fahrzeuge berechnet werden.
Das Profil kann zur Berechnung der vorhergesagten Zahl verwendet werden.
Die vorhergesagte Anzahl von oder der Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte für die Gruppe von Fahrzeugdatensätzen kann basierend auf dem für die Gruppe von Fahrzeugdatensätzen berechneten Maturitätswert und der Anzahl von oder dem Ressourcenwert für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte, die in den vorhandenen Fahrzeugreparaturdatensätze erfasst sind, bestimmt werden.
Die vorhergesagte Anzahl von oder der Ressourcenwert kann bestimmt werden, indem die Anzahl von oder der Ressourcenwert für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte, die in den vorhandenen Fahrzeugreparaturdatensätze aufgezeichnet sind, durch die Maturität geteilt wird.
Die Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen kann so gewählt werden, dass ein aktuelles Fahrzeugalter oder eine für jeden Fahrzeugreparaturdatensatz der ausgewählten Gruppe bestimmte Nutzung eine Vorhersagedauer bzw. eine Nutzungsschwelle überschreitet, wobei die vorhergesagte Anzahl oder der vorhergesagte Ressourcenwert eine Anzahl von oder ein Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte ist, die innerhalb der Vorhersagedauer oder unterhalb der Nutzungsschwelle auftreten.
Wenigstens einer der vorhandenen Fahrzeugreparaturdatensätze kann ein aktuelles Fahrzeugalter oder eine Nutzung aufweisen, die die Vorhersagedauer bzw. die Nutzungsschwelle nicht überschreiten.
Jeder der Fahrzeugreparaturdatensätze kann eine Fahrzeugidentifikation enthalten, die den Reparaturdatensatz mit einem passenden Fahrzeugdatensatz verknüpft.
Mindestens einer der Fahrzeugreparaturdatensätze kann durch Daten des übereinstimmenden Fahrzeugdatensatzes ergänzt werden.
Mindestens einer der Fahrzeugreparaturdatensätze kann durch einen Indikator einer Fahrzeugattribut aus dem passenden Fahrzeugdatensatz ergänzt werden.
Das historische Fahrzeugalter oder der historische Nutzungswert können für mindestens einen der Fahrzeugreparaturdatensätze aus einem Anspruchsdatum, Fehlerdatum oder Zahlungsdatum des Fahrzeugreparaturdatensatzes und einem Inbetriebnahmedatum des entsprechenden Fahrzeugdatensatzes berechnet werden.
Mindestens zwei Gruppen von Fahrzeugreparaturdatensätzen können ausgewählt werden, jede durch Filtern der größeren Gruppe basierend auf einem jeweiligen Typ von Reparatur oder Fahrzeugkomponente; wobei der prädiktive Algorithmus jede der ausgewählten Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen verwenden kann, um für die Gruppe von Fahrzeugdatensätzen eine entsprechende Anzahl von oder einen Ressourcenwert für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte des jeweiligen Typs vorherzusagen.
Die vorhergesagten Zahlen oder Ressourcenwerte, die unter Verwendung der mindestens zwei Gruppen von Fahrzeugreparaturdatensätzen bestimmt wurden, können zusammengefasst werden, um eine zusammenfassende vorhergesagte Anzahl oder einen Ressourcenwert für eine kombinierte Gruppe der Fahrzeugdatensätze zu bestimmen.
Das historische Fahrzeugalter kann ein Alter des Fahrzeugs sein, bei dem die Reparatur durchgeführt wurde oder die Fahrzeugkomponente repariert oder ersetzt wurde, oder ein Alter des Fahrzeugs, bei dem der Reparaturdatensatz bearbeitet wurde.
Ein aktuelles Fahrzeugalter kann für mindestens eines der Fahrzeuge aus einem Datum des entsprechenden Fahrzeugdatensatzes bestimmt werden.
Das aktuelle Fahrzeugalter kann aus dem Datum des entsprechenden Fahrzeugdatensatzes und einem neuesten Datum, das in den Reparaturanspruchsdatensätzen aufgezeichnet ist, bestimmt werden.
Eine aktuelle Nutzung für mindestens eines der Fahrzeuge kann aus dem aktuellen Fahrzeugalter abgeleitet werden.
Die aktuelle Fahrzeugnutzung kann aus mindestens einer Eigenschaft des Fahrzeugs abgeleitet werden.
Der Wert des historischen Fahrzeugnutzungsalters kann eine als Teil der Fahrzeugreparatur durchgeführte Kilometer- oder Stundenzählerablesung sein.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Vorhersage von Fahrzeugreparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekten bereitgestellt, wobei das Verfahren umfasst, in einer Verarbeitungsphase: Auswählen einer Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen zur Verwendung bei der Erstellung einer Vorhersage, von denen jeder ein historisches Fahrzeugalter oder einen historischen Nutzungswert umfasst oder anzeigt und eine Reparatur oder einen Fahrzeugkomponentendefekt aufzeichnet, wobei die Gruppe von Reparaturdatensätzen durch Filtern einer größeren Gruppe von verfügbaren Fahrzeugreparaturdatensätzen ausgewählt wird, basierend auf einem bestimmten Typ von Reparatur oder einem bestimmten Typ von Fahrzeugkomponente; und Verwenden der ausgewählten Gruppe von Reparaturdatensätzen, um für eine Fahrzeugpopulation eine Anzahl von oder einen Ressourcenwert für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte eines bestimmten Typs vorherzusagen, basierend auf der Anzahl von Fahrzeugen in der Population und einem aktuellen Alter oder einer aktuellen Nutzung jedes dieser Fahrzeuge.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Vorhersage von Fahrzeugreparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekten bereitgestellt, wobei das Verfahren umfasst, in einer Verarbeitungsphase: Auswählen einer Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen zur Bestimmung eines Profils, von denen jeder ein historisches Fahrzeugalter oder einen historischen Nutzungswert aufweist oder angibt und eine Reparatur oder einen Fahrzeugkomponentendefekt aufzeichnet; Bestimmen eines Profils für die Gruppe von Reparaturdatensätzen, wobei das Profil für jede Gruppe von historischen Fahrzeugaltern oder Nutzungswerten einen entsprechenden Ressourcen- oder Zählwert umfasst, der aus der Gruppe von Reparaturdatensätzen berechnet wird; und Verwenden der ausgewählten Gruppe von Reparaturdatensätzen, um eine Anzahl von oder einen Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte für eine Fahrzeugpopulation vorherzusagen, mittels einer Durchführung einer nichtparametrischen Analyse basierend auf: der Anzahl von Fahrzeugen in der Population, einem aktuellen Alter oder einer aktuellen Nutzung jedes dieser Fahrzeuge und der Ressourcen- oder Zählwerte des Profils.
Jedes der hier beschriebenen Verfahren kann den Schritt des Verwendens der vorhergesagten Anzahl von oder des Ressourcenwerts für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte umfassen, um ein Problem in Bezug auf eine bestimmte Fahrzeugattribut, einen bestimmten Typ von Fahrzeugkomponente oder einen bestimmten Typ von Reparatur zu identifizieren.
Das Verfahren kann eine Verwendung der Vorhersage zur Identifikation eines Problems bei dem speziellen Typ der Fahrzeugkomponente oder der Reparatur umfassen, der zum Filtern der größeren Gruppe von verfügbaren Fahrzeugreparaturdatensätzen verwendet wird.
Das Verfahren kann eine Verwendung der Vorhersage zur Identifikation eines Problems in Bezug auf die jeweilige Fahrzeugattribut umfassen, die zum Filtern der größeren Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen verwendet wird.
Das Verfahren kann die Verwendung der Vorhersage zur Identifikation eines Problems bei dem speziellen Typ der Fahrzeugkomponente oder der Reparatur umfassen, der spezifisch für Fahrzeuge mit der jeweiligen Fahrzeugattribut ist.
Das Problem kann identifiziert werden durch Vergleich der prognostizierten Anzahl oder des prognostizierten Ressourcenwerts mit mindestens einer anderen prognostizierten Anzahl von oder einem anderen prognostizierten Ressourcenwert für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte.
Der prädiktive Algorithmus kann die folgenden Schritte für jeden von mehreren Typen von Reparaturen oder Fahrzeugkomponenten implementieren: Auswählen einer entsprechenden Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätze bezüglich dieses Typs von Reparaturen/Fahrzeugkomponenten; und Verwenden der entsprechenden Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen, um für die Gruppe von Fahrzeugdatensätzen eine Anzahl von oder einen Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte dieses Typs vorherzusagen, basierend auf der Anzahl der aufgezeichneten Fahrzeuge und ihres aktuellen Alters oder ihrer aktuellen Nutzung.
Jede der Gruppen von Fahrzeugreparaturdatensätzen kann in Übereinstimmung mit einem der oben genannten Ausführungsbeispiele ausgewählt werden.
Das Verfahren kann ein Vergleichen der Vorhersagen der Typen von Reparaturen/Fahrzeugkomponenten umfassen, um ein Problem mit einem bestimmten Typ der Reparaturen-/Fahrzeugkomponententypen zu identifizieren.
Der Vergleich kann durch einen Vergleichsalgorithmus durchgeführt werden, der in der Datenverarbeitungsphase ausgeführt wird, um das Problem automatisch zu identifizieren.
Das Verfahren kann einen Schritt zur Behebung des festgestellten Problems umfassen.
Die Anzahl oder der Ressourcenwert können eine Anzahl oder ein Ressourcenwert pro erfasstem Fahrzeug sein.
Die Anzahl oder die Ressource können eine absolute Zahl oder ein Ressourcenwert sein.
Ein Auslaufdatum kann in jedem Fahrzeugdatensatz enthalten oder bestimmt sein, wobei alle Fahrzeugdatensätze mit Ablaufdaten, die die Vorhersageschwelle überschreiten, aus der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen ausgeschlossen sind.
Das Profil kann ein Übersichtsprofil sein, das für eine bestimmte Fahrzeugattribut oder eine Gruppe von Fahrzeugattributen und einen bestimmten Reparatur-/Fahrzeugkomponententyp bestimmt wurde.
Das Profil kann ein Übersichtsprofil sein, das für eine bestimmte Fahrzeugattribut oder eine Gruppe von Fahrzeugattributen für alle Reparatur-/Fahrzeugkomponententypen bestimmt wird.
Für dieselbe Fahrzeugattribut oder dieselbe Gruppe von Fahrzeugattributen können separate Reparaturen und Kategorieprofile bestimmt werden.
Das oder jedes Profil kann für ein bestimmtes Fahrzeugmodell bestimmt werden.
Das Profil kann ein bevorzugtes Profil sein, indem es der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen gemäß primären Übereinstimmungskriterien entspricht. Das Verfahren kann beispielsweise einen Schritt umfassen, um festzustellen, dass eine ausreichende Anzahl von Fahrzeugdatensätzen für die Bestimmung des bevorzugten Profils zur Verfügung steht.
Das Profil kann ein Unterstützungsprofil sein, wobei bei diesem Profil die Gruppe der Fahrzeugdatensätzen mit den sekundären Übereinstimmungskriterien übereinstimmt, wobei das Verfahren einen Schritt umfassen kann, um festzustellen, dass kein bevorzugtes Profil verfügbar ist, das der Gruppe der Fahrzeugdatensätze mit den primären Übereinstimmungskriterien entspricht. Das Verfahren kann beispielsweise die Feststellung umfassen, dass die Anzahl der zur Verfügung stehenden Fahrzeugreparaturdatensätze nicht ausreichend ist, um ein solches Profil zu bestimmen.
Die gesamte Gruppe der Fahrzeugdatensätze kann sich auf dasselbe Fahrzeugmodell beziehen, und das Unterstützungsprofil kann ein Profil für ein anderes Fahrzeugmodell oder eine Modellgruppe sein, die das Fahrzeugmodell und mindestens ein anderes Fahrzeugmodell umfasst.
Das Profil kann für eine Kategorie von Reparaturen bestimmt werden, die mindestens zwei bestimmte Reparaturtypen oder einen bestimmten Reparaturtyp umfasst.
Die Vorhersage kann für einen bestimmten Reparaturtyp erstellt werden, und das Unterstützungsprofil kann ein Profil für eine bestimmte Kategorie von Reparatur sein, die mehrere Reparaturtypen umfasst, oder ein Profil für alle Reparaturen.
Die gesamte Gruppe von Fahrzeugdatensätzen kann sich auf dasselbe Fahrzeugmodell beziehen und die Vorhersage für eine bestimmte Art von Reparatur erfolgen, wobei der Bestimmungsschritt das Bestimmen umfassen kann, dass kein Profil für diesen bestimmten Reparaturtyp und dieses Modell verfügbar ist, und das Unterstützungsprofil gemäß der folgenden Profilhierarchie ausgewählt werden kann:

1. ein Profil für den spezifischen Reparaturtyp und eine Modellgruppe, die das Fahrzeugmodell und mindestens ein weiteres Fahrzeugmodell umfasst;
2. ein Profil für ein ähnliches Fahrzeugmodell und den spezifischen Reparaturtyp;
3. ein Profil für dasselbe Fahrzeugmodell und eine Reparaturkategorie, die den spezifischen Reparaturtyp und mindestens einen anderen spezifischen Reparaturtyp abdeckt;
4. ein Profil für ein ähnliches Fahrzeugmodell und die Reparaturkategorie,
5. ein Profil für das gleiche Fahrzeugmodell für alle Reparaturen;
6. ein Profil für die besagte Modellgruppe für alle Reparaturen;
7. ein Profil für ein ähnliches Fahrzeugmodell für alle Reparaturen.

Bei der Bestimmung des prognostizierten Zahlen-/Ressourcenwertes kann eine Zeitverzögerung zur Verwendung eines Modells der Zeitverzögerung berücksichtigt werden, wobei die Zeitverzögerung verursacht ist durch Verzögerungen beim Empfang neuer Reparaturdatensätze.
Das Modell kann zur Anpassung des Ertragswertes verwendet werden.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Vorhersage von Fahrzeugreparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekten bereitgestellt, wobei das Verfahren umfasst: einen elektronischen Speicher, der so ausgestaltet ist, dass er computerlesbare Anweisungen zur Ausführung eines Vorhersagealgorithmus enthält; und eine Verarbeitungsstufe, die mit dem elektronischen Speicher gekoppelt und so ausgestaltet ist, dass sie computerlesbare Anweisungen ausführt, wobei die computerlesbaren Anweisungen so ausgestaltet sind, dass sie, wenn sie ausgeführt werden, jedes hierin offenbarte Verfahren zur Funktionalität implementieren.
Wo die vorliegende Offenbarung auf die Lösung eines festgestellten Problems abstellt, kann dieses festgestellte Problem gelöst werden durch:

• Re-Engineering des jeweiligen Fahrzeugkomponententyps,
• Re-Engineering eines Fahrzeugmodells mit dem bestimmten Attribut oder des bestimmten Fahrzeugkomponententyps
• Anpassen eines Herstellungsprozesses, in dem dieser bestimmte Fahrzeugkomponententyp hergestellt wird,
• Anpassen eines Montageprozesses, bei dem ein Fahrzeugmodell mit diesem bestimmten Attribut oder diesem bestimmten Fahrzeugkomponententyp montiert wird, oder
• Anpassen einer Prozedur, gemäß der der jeweilige Reparaturtyp durchgeführt wird.

Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Vorhersage von Maschinenreparaturen oder Maschinenkomponentenausfällen bereitgestellt, wobei das Verfahren in einer Verarbeitungsstufe umfasst: Auswählen eines Satzes von Maschinenreparaturdatensätzen zur Verwendung bei der Erstellung einer Vorhersage durch einen prädiktiven Algorithmus, der während der Datenverarbeitungsstufe ausgeführt wird, wobei jeder der Maschinenreparaturdatensätze eine Erfassung einer Maschinenreparatur ist, die nach Inbetriebnahme der Maschine durchgeführt wurde, von denen jeder ein historisches Maschinenalter oder einen historischen Nutzungswert umfasst oder anzeigt, und eine Reparatur oder einen Maschinenkomponentenausfall erfasst; wobei der prädiktive Algorithmus die ausgewählte Gruppe von Maschinenreparaturdatensätzen verwendet, um eine Anzahl von oder einen Ressourcenwert für Reparaturen oder Maschinenkomponentenausfälle für eine Gruppe von Maschinendatensätzen vorherzusagen, wobei jeder der Maschinendatensätze ein Datensatz einer Maschine ist, die in Betrieb genommen ist, basierend auf: einer Anzahl von Maschinen, die in der Gruppe der Maschinendatensätze erfasst sind, und einem aktuellen Alter oder einer aktuellen Nutzung einer jeden der aufgezeichneten Maschinen.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Herstellung von Maschinen bereitgestellt, umfassend: in einem Maschinenherstellungsprozess, Herstellen von Maschinenkomponenten unterschiedlicher Typen, und Zusammenbau der Maschinenkomponenten zu Maschinen; Erstellen einer Gruppe von Maschinendatensätzen, von denen jeder ein Datensatz einer der Maschinen ist, die in Betrieb genommen sind; Durchführen von Maschinenreparaturen an einer Untergruppe der Maschinen, nachdem diese in Betrieb genommen wurden; Erstellen eines entsprechenden Datensatzes für jede der Maschinenreparaturen, von denen jeder ein Maschinenalter oder einen Nutzungswert umfasst oder angibt, und der einen Maschinenkomponentenausfall erfasst, der bei der Maschinenreparatur identifiziert wurde; Empfangen der Maschinendatensätze und Maschinenreparaturdatensätze in einer Datenverarbeitungsphase, wobei ein in der Datenverarbeitungsphase ausgeführter prädiktiver Algorithmus die empfangenen Datensätze für jeden Maschinenkomponententyp verarbeitet zum: 1) Identifizieren einer entsprechenden Gruppe von Maschinenreparaturdatensätzen, die sich auf diesen Maschinenkomponententyp beziehen, und 2) Verwenden der jeweiligen Gruppe von Maschinenreparaturdatensätzen, um eine entsprechende Anzahl von oder einen Ressourcenwert für Maschinenkomponentenausfälle dieses Typs für die Gruppe von Maschinendatensätzen vorherzusagen basierend auf: einer Anzahl von Maschinen, die in der Gruppe der Maschinendatensätzen erfasst sind, und ein aktuelles Alter oder eine aktuelle Nutzung jeder der erfassten Maschinen; Vergleichen der Vorhersagen für die unterschiedlichen Maschinenkomponententypen, um ein Problem mit einem bestimmten der Maschinenkomponententypen zu identifizieren; und Anpassen des Maschinenherstellungsprozesses, um das identifizierte Problem für spätere Maschinen, die im angepassten Maschinenherstellungsprozess hergestellt werden, zu beheben.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung ist ein Computersystem zur Zusammenfassung von Fahrzeugvorhersagen vorgesehen, umfassend: eine Datenbank, ausgestaltet um Fahrzeugvorhersagen zu speichern, die jeweils umfassen: mindestens einen Reparatur-, Fahrzeugkomponenten- oder Fahrzeugattributindikator, und einen individuellen Vorhersagewert für die angegebene Reparatur, Fahrzeugkomponente oder das Fahrzeugattribut; eine Filterkomponente, die so ausgestaltet ist, dass sie Filterkriterien zum Filtern der Fahrzeugvorhersagen empfängt und die Fahrzeugvorhersagen gemäß den Filterkriterien filtert, indem sie die Reparatur-, Fahrzeugkomponenten- oder Fahrzeugattributindikatoren der Fahrzeugvorhersagen in der Datenbank mit den Filterkriterien vergleicht, um eine gefilterte Gruppe von Fahrzeugvorhersagen zu bestimmen, die den Filterkriterien entsprechen; und eine Steuereinrichtung, die so ausgestaltet ist, dass sie eine Benutzerschnittstelle steuert, um an einen Benutzer einen aus der gefilterten Gruppe bestimmten Vorhersagewert auszugeben.
Das Computersystem kann eine Zusammenfassungskomponente umfassen, die so ausgestaltet ist, dass sie aus den individuellen Vorhersagewerten der gefilterten Gruppe von Fahrzeugvorhersagen, die die Filterkriterien erfüllen, einen zusammengefassten Vorhersagewert berechnet, wobei der ausgegebene Vorhersagewert der zusammengefasste Vorhersagewert ist.
Der ausgegebene Vorhersagewert kann ein individueller Vorhersagewert der gefilterten Gruppe sein.
Der ausgegebene Vorhersagewert kann einer von mehreren Vorhersagewerten sein, die aus der gefilterten Gruppe bestimmt und von der Steuereinrichtung ausgegeben werden.
Jede der in der Datenbank gespeicherten Fahrzeugvorhersagen kann einen Reparatur- oder Fahrzeugkomponentenindikator und mindestens einen Fahrzeugattributindikator umfassen, wobei der individuelle Vorhersagewert ein individueller Vorhersagewert für das angezeigte Fahrzeugattribut und die angezeigte Reparatur/Fahrzeugkomponente ist.
Die Filterkriterien können so gewählt sein, dass sich jede Fahrzeugvorhersage der gefilterten Gruppe auf eines von Folgendem bezieht:

• derselbe Hersteller, so dass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für eine Fahrzeugproduktgruppe oder mindestens zwei unterschiedliche Fahrzeugproduktgruppen des Herstellers beinhaltet;
• dieselbe Fahrzeugproduktgruppe, so dass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für mindestens zwei unterschiedliche Fahrzeugprodukte innerhalb dieser Produktgruppe beinhaltet;
• dasselbe Fahrzeugprodukt, so dass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für mindestens zwei unterschiedliche Modelle dieses Fahrzeugprodukts beinhaltet;
• dasselbe Fahrzeugmodell, so dass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für mindestens zwei unterschiedliche Modelljahre für dieses Modell beinhaltet;
• dasselbe Fahrzeugmodell und das gleiche Modelljahr;
• denselben Fahrzeugmotor;
• dasselbe Fahrzeuggetriebe;
• denselben Reparaturtyp; oder
• denselben Fahrzeugkomponententyp.

Die Filterkomponente kann so ausgestaltet sein, dass sie zweite Filterkriterien empfängt und die Fahrzeugvorhersagen in der Datenbank gemäß den zweiten Filterkriterien filtert, um eine zweite gefilterte Gruppe der Fahrzeugvorhersagen zu bestimmen, die die zweiten Filterkriterien erfüllen, wobei die Steuereinrichtung so ausgestaltet sein kann, dass sie die Benutzerschnittstelle so steuert, dass diese dem Benutzer einen zweiten Vorhersagewert ausgibt, der aus der zweiten gefilterten Gruppe bestimmt ist.
Die Zusammenfassungskomponente kann so ausgestaltet sein, dass aus den individuellen Vorhersagewerten der zweiten gefilterten Gruppe ein zweiter zusammengefasster Vorhersagewert berechnet wird, wobei der zweite ausgegebene Vorhersagewert der zweite zusammengefasste Vorhersagewert ist.
Der zweite Vorhersagewert kann einer von mehreren zweiten Vorhersagewerten sein, der bestimmt ist aus der zweiten gefilterten Gruppe und ausgegeben wird von der Steuereinrichtung.
Die Filterkomponente kann so ausgestaltet werden, dass sie dritte Filterkriterien empfängt und die Fahrzeugvorhersagen in der Datenbank gemäß den dritten Filterkriterien filtert, um eine dritte gefilterte Gruppe der Fahrzeugvorhersagen zu bestimmen, die die dritten Filterkriterien erfüllen, wobei die Steuereinrichtung so ausgestaltet sein kann, dass sie die Benutzerschnittstelle so steuert, dass sie dem Benutzer einen dritten Vorhersagewert ausgibt, der aus der dritten gefilterten Gruppe bestimmt ist.
Die Filterkomponente kann so ausgestaltet sein, dass sie vierte Filterkriterien empfängt und die Fahrzeugvorhersagen in der Datenbank gemäß den vierten Filterkriterien filtert, um eine vierte gefilterte Gruppe der Fahrzeugvorhersagen zu bestimmen, die die vierten Filterkriterien erfüllen, wobei die Steuereinrichtung so ausgestaltet sein kann, dass sie die Benutzerschnittstelle so steuert, dass sie dem Benutzer einen vierten Vorhersagewert ausgibt, der aus der vierten gefilterten Gruppe bestimmt wird.
Die Filterkomponente kann so ausgestaltet werden, dass sie fünfte Filterkriterien empfängt und die Fahrzeugvorhersagen in der Datenbank gemäß den fünften Filterkriterien filtert, um eine fünfte gefilterte Gruppe der Fahrzeugvorhersagen zu bestimmen, die die fünften Filterkriterien erfüllen, wobei die Steuereinrichtung so ausgestaltet sein kann, dass sie die Benutzerschnittstelle so steuert, dass sie dem Benutzer einen fünften Vorhersagewert ausgibt, der aus der fünften gefilterten Gruppe bestimmt wird.
Die Filterkomponente kann ausgestaltet sein zum: Filtern der Fahrzeugvorhersagen entsprechend den Filterkriterien durch Vergleichen zumindest der Indikatoren für die Reparatur/Fahrzeugkomponente mit den Filterkriterien, und Filtern der Fahrzeugvorhersagen entsprechend den zweiten Filterkriterien, durch Vergleichen zumindest der Indikatoren für die Fahrzeugattribute der Fahrzeugvorhersagen in der Datenbank mit den zweiten Filterkriterien.
Die Steuereinrichtung kann so ausgestaltet sein, dass sie die Benutzerschnittstelle so steuert, dass jeder dieser Vorhersagewerte gleichzeitig angezeigt wird.
Jede der gefilterten Gruppen, die durch die Filterkomponente bestimmt sind, kann sich auf eine entsprechende Ebene einer Vorhersagehierarchie beziehen.
Die Vorhersagehierarchie kann mindestens die folgenden Ebenen beinhalten:

· Hersteller
· Produktgruppe
· Produkt
· Modell (oder Fahrzeuglinie) oder Modell-plus-Modelljahr

Die Vorhersagehierarchie kann auch die folgende Ebene aufweisen:

· Modell-Motor oder Modell-Getriebe.

Die Vorhersagehierarchie kann auch die folgende Ebene aufweisen:

· Modell-Motor-Getriebe oder Modell-Getriebe-Motor.

Die Vorhersagehierarchie kann auch mindestens die folgende Ebene aufweisen:

· Modelljahr

Die Vorhersagehierarchie kann mindestens die folgenden Ebenen aufweisen:

· Motor oder Getriebe,
· Motor-Produkt oder Getriebe-Produkt,
· Motor-Modell oder Getriebe-Modell.

Die Vorhersagehierarchie kann auch die folgende Ebene aufweisen:

· Motor-Produktgruppe oder Getriebe-Produktgruppe.

Mindestens eine der gefilterten Gruppen kann sich auf einen bestimmten Typ von Reparatur für eine Einheit auf der entsprechenden Ebene der Vorhersagehierarchie beziehen.
Mindestens eine der gefilterten Gruppen kann sich auf alle Typen von Reparaturen für eine Einheit auf der entsprechenden Ebene der Vorhersagehierarchie beziehen.
Mindestens zwei der gefilterten Gruppen können sich auf dieselbe Einheit beziehen, wobei sich eine dieser Gruppen auf einen bestimmten Typ von Reparatur für diese jeweilige Einheit bezieht und die andere der gefilterten Gruppen sich auf alle Typen von Reparaturen für diese Einheit bezieht.
Die Steuereinrichtung kann ausgestaltet sein, im Ansprechen auf einen Moduswechselbefehl an der Benutzerschnittstelle, umzuschalten zwischen: i) einem Übersichtsmodus, in dem Vorhersagewerte für Gruppen der Fahrzeugvorhersagen angezeigt werden, wobei sich jede dieser Gruppen auf alle Typen von Reparaturen für eine entsprechende Einheit auf einer entsprechenden Ebene der Vorhersagehierarchie bezieht, und ii) einem detaillierten Modus für einen bestimmten Typ von Reparatur, in dem Vorhersagewerte für Gruppen der Fahrzeugvorhersagen angezeigt werden, wobei sich jede dieser Gruppen auf diesen bestimmten Typ von Reparatur für eine entsprechende Einheit auf einer entsprechenden Ebene der Vorhersagehierarchie bezieht.
Die Filterkriterien und die zweiten Filterkriterien können so gewählt sein, dass sich die gefilterte Gruppe der Fahrzeugvorhersagen und die zweite gefilterte Gruppe der Fahrzeugvorhersagen auf verschiedene Ebenen der Vorhersagehierarchie beziehen.
Die Filterkriterien und die zweiten Filterkriterien können so gewählt werden, dass sich die gefilterte Gruppe von Fahrzeugvorhersagen und die zweite gefilterte Gruppe von Fahrzeugvorhersagen auf dieselbe Ebene der Vorhersagehierarchie beziehen.
Das dritte Filterkriterium kann so gewählt werden, dass sich die dritte gefilterte Gruppe auf dieselbe Ebene der Vorhersagehierarchie bezieht, wie die gefilterte Gruppe und die zweite gefilterte Gruppe.
Das dritte Filterkriterium kann so gewählt werden, dass sich die dritte gefilterte Gruppe auf eine andere Ebene der Vorhersagehierarchie bezieht, als die gefilterte Gruppe und die zweite gefilterte Gruppe.
Die dritte gefilterte Gruppe von Fahrzeugvorhersagen kann sich auf eine Einheit auf einer höheren Ebene der Vorhersagehierarchie beziehen, als die gefilterte Gruppe und die zweite gefilterte Gruppe von Fahrzeugvorhersagen.
Die Steuereinrichtung kann so ausgestaltet sein, dass sie eine Anzeigereihenfolge für die gefilterten Gruppen, die sich auf dieselbe Ebene der Vorhersagehierarchie beziehen, basierend auf der für diese Gruppen ermittelten Vorhersagewerte bestimmt und die Benutzerschnittstelle so steuert, dass diese Vorhersagewerte in der bestimmten Anzeigereihenfolge angezeigt werden.
Die Steuereinrichtung kann so ausgestaltet sein, dass sie einen Anzeigeort für die oder jede Gruppe von Fahrzeugvorhersagen bestimmt, basierend auf der Ebene der Vorhersagehierarchie, auf die sich diese Gruppe bezieht, und dass sie die Benutzerschnittstelle so steuert, dass der Vorhersagewert für diese Gruppe an dem bestimmten Anzeigeort angezeigt wird.
Die Steuereinrichtung kann so ausgestaltet sein, dass sie die Anzeigeorte für den Vorhersagewert, den zweiten Vorhersagewert und den dritten Vorhersagewert so festlegt, dass die Anzeigeorte für den Vorhersagewert und den zweiten Vorhersagewert in einem von dem Anzeigeort für den dritten Vorhersagewert getrennten Anzeigebereich zusammengefasst werden.
Die vierte und fünfte Gruppe können sich auf die gleiche Ebene der Vorhersagehierarchie beziehen, die niedriger ist als die Ebene, auf die sich die gefilterte Gruppe und die zweite gefilterte Gruppe von Fahrzeugvorhersagen beziehen.
Die vierte und fünfte Gruppe können sich auf unterschiedliche Ebenen der Vorhersagehierarchie beziehen, die beide höher sind als die Ebene, auf die sich die dritte gefilterte Gruppe bezieht.
Das zweite Filterkriterium kann so gewählt werden, dass sich jede Fahrzeugvorhersage der gefilterten Gruppe auf etwas anderes bezieht aus:

• dem gleichen Hersteller, so dass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für eine Fahrzeugproduktgruppe oder mindestens zwei unterschiedliche Fahrzeugproduktgruppen des Herstellers enthält;
• der gleichen Fahrzeugproduktgruppe, so dass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für mindestens zwei unterschiedliche Fahrzeugprodukte enthält;
• dem gleichen Fahrzeugprodukt, so dass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für mindestens zwei unterschiedliche Fahrzeugmodelle enthält;
• dem gleichen Fahrzeugmodell, so dass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für mindestens zwei unterschiedliche Modelljahre für dieses Modell enthält;
• dem gleichen Fahrzeugmodell und dem gleichen Modelljahr;
• dem gleichen Fahrzeugmotor;
• dem gleichen Fahrzeuggetriebe;
• dem gleichen Typ von Reparaturarbeit; oder
• dem gleichen Typ von Fahrzeugkomponenten.

Die Steuereinrichtung kann so ausgestaltet sein, dass sie für die oder jede Gruppe von Fahrzeugvorhersagen mindestens eine visuelle Charakteristik basierend auf dem Vorhersagewert für diese Gruppe bestimmt, und die Benutzerschnittstelle zur Anzeige einer visuellen Darstellung mit der bestimmten visuellen Charakteristik steuert, wodurch der Vorhersagewert als die angezeigte visuelle Darstellung mit der bestimmten visuellen Charakteristik ausgegeben wird.
Der aus der gefilterten Gruppe bestimmte Vorhersagewert kann ein zukünftiger Vorhersagewert sein, der nur vorhergesagte Reparaturarbeiten oder Fahrzeugkomponentendefekte abdeckt.
Der aus der gefilterten Gruppe bestimmte Vorhersagewert kann ein zukünftigerplus-historischer Vorhersagewert sein, der sowohl vorhergesagte Reparaturarbeiten oder Fahrzeugkomponentendefekte als auch bereits aufgetretene Reparaturarbeiten oder Fahrzeugkomponentendefekte abdeckt.
Das System kann so ausgestaltet sein, dass es für die oder jede Gruppe von Fahrzeugvorhersagen berechnet: i) einen zukünftigen-plus-historischen Vorhersagewert, der sowohl vorhergesagte Reparaturarbeiten oder Fahrzeugkomponentendefekte als auch bereits aufgetretene Reparaturarbeiten oder Fahrzeugkomponentendefekte umfasst, und ii) einen zukünftigen Vorhersagewert, der nur vorhergesagte Reparaturarbeiten oder Fahrzeugkomponentendefekte umfasst; wobei die Steuereinrichtung so ausgestaltet sein kann, dass sie die Benutzerschnittstelle so steuert, dass der gesamte Vorhersagewert in Verbindung mit dem zukünftigen Vorhersagewert an den Benutzer ausgegeben wird.
Das Computersystem kann auch so ausgestaltet sein, dass es für die oder jede Gruppe von Fahrzeugvorhersagen eine historischen Wert bestimmt, der nur bereits aufgetretene Reparaturarbeiten oder Fahrzeugkomponentendefekte umfasst, wobei die Steuereinrichtung so ausgestaltet ist, dass sie die Benutzerschnittstelle so steuert, dass der Vorhersagewert in Verbindung mit dem historischen Wert an den Benutzer ausgegeben wird.
Der historische Wert kann ein zusammengefasster historischer Wert sein, der dem zusammengefassten Vorhersagewert entspricht.
Der historische Wert kann ein individueller historischer Wert sein, der dem aus der gefilterten Gruppe ermittelten individuellen Vorhersagewert entspricht.
Die Steuereinrichtung kann so ausgestaltet sein, dass sie eine erste visuelle Charakteristik der visuellen Darstellung bestimmt, basierend auf einer von, und eine zweite visuelle Charakteristik der visuellen Darstellung basierend auf einer anderen von: dem zukünftigen Vorhersagewert, dem historischen Wert und dem zukünftigen-plus-historischen Vorhersagewert für diese Gruppe.
Die (oder jede) visuelle Charakteristik kann eine (andere) Größe oder Farbe der visuellen Darstellung sein.
Der Vorhersagewert kann ein zukünftiger Vorhersagewert sein, der nur vorhergesagte Reparaturarbeiten oder Fahrzeugkomponentendefekte abdeckt, wobei die Steuereinrichtung ausgestaltet sein kann zur Steuerung der Benutzerschnittstelle, so dass sie eine visuelle Darstellung eines zukünftigen-plus-historischen Vorhersagewerts für die Gruppe anzeigt, die sowohl vorhergesagte Reparaturarbeiten oder Fahrzeugkomponentendefekte als auch bereits aufgetretene Reparaturarbeiten oder Fahrzeugkomponentendefekte abdeckt, wobei die visuelle Darstellung zwei visuell voneinander unterscheidbare Abschnitte aufweist, von denen ein erster den historischen Wert darstellt und ein zweiter den zukünftigen Vorhersagewert darstellt.
Der erste und der zweite Abschnitt können jeweilige Größen aufweisen, die von der Steuereinrichtung basierend auf dem historischen Wert bzw. dem zukünftigen Vorhersagewert bestimmt werden.
Jede der Fahrzeugvorhersagen kann eine Vorhersagelänge umfassen, wobei die Filterung so erfolgt, dass sich die oder jede Gruppe von Fahrzeugvorhersagen auf die gleiche Vorhersagelänge bezieht.
Mindestens zwei der Fahrzeugvorhersagen können sich auf unterschiedliche Vorhersagelängen beziehen.
Die Zusammenfassungskomponente kann ausgestaltet sein zur Bestimmung der Filterkriterien für die oder jede Gruppe zumindest teilweise gemäß den vom Benutzer an der Benutzerschnittstelle eingestellten Filterauswahlparametern.
Die Vorhersagehierarchie kann vorbestimmt oder benutzerdefiniert sein.
Der oder jeder zusammengefasste Wert, der für die oder jede Gruppe berechnet ist, kann eine Zahl von oder einen Ressourcenwert für Reparaturarbeiten oder Fahrzeugkomponentendefekte pro Fahrzeug für diese Gruppe, oder eine absolute Anzahl von oder einen absoluten Ressourcenwert für Reparaturarbeiten oder Fahrzeugkomponentendefekte für diese Gruppe umfassen.
Die Steuereinrichtung kann ausgestaltet sein zur Verwendung jeder der gefilterten Gruppen, um ein entsprechendes Element eines auf der Benutzerschnittstelle dargestellten Multi-Element-Objekts zu rendern.
Das Multi-Element-Objekt kann sein: ein Knotenbaum, ein Säulendiagramm, ein dynamisches Gitter, eine Karte, ein Sunburst-Diagramm oder eine Zeitreihe.
Jede der Fahrzeugvorhersagen kann einen Fahrzeugproduktionszeit- oder einen Inbetriebnahmezeitindikator umfassen, wobei sich jede der gefilterten Gruppen auf einen anderen Fahrzeugproduktionszeitpunkt oder einen anderen Inbetriebnahmezeitpunkt bezieht.
Jede der Fahrzeugvorhersagen kann einen Fahrzeugproduktionszeitindikator und einen Inbetriebnahmezeitindikator enthalten.
Die Steuereinrichtung kann ausgestaltet sein zur Darstellung der zusammengefassten Prognosewerte als Zeitreihe in der Reihenfolge des Produktionszeitpunkts oder des Inbetriebnahmezeitpunkts.
Die Steuereinrichtung kann ausgestaltet sein zur Steuerung der Benutzerschnittstelle, so dass jeder der Vorhersagewerte als ein Knoten eines Knotenbaums angezeigt wird, wobei der Knotenbaum entsprechend der Vorhersagehierarchie strukturiert ist.
Die Steuereinrichtung kann ausgestaltet sein zur Steuerung der Benutzerschnittstelle, so dass diese diejenigen Knoten, die den Vorhersagewert und den zweiten Vorhersagewert repräsentieren, innerhalb des Knotenbaums als Kinder desjenigen Knotens anzeigt, der den dritten Vorhersagewert repräsentiert.
Die Steuereinrichtung kann ausgestaltet sein zur Steuerung der Benutzerschnittstelle, so dass jeder aus der gefilterten Gruppe ermittelte Vorhersagewert als Element eines Sunburst-Diagramms angezeigt wird, wobei das Sunburst-Diagramm entsprechend der Vorhersagehierarchie strukturiert ist.
Die Steuereinrichtung kann ausgestaltet sein zur Steuerung der Benutzerschnittstelle, so dass jeder der aus der gefilterten Gruppe ermittelten Vorhersagewerte als Säule eines Säulendiagramms angezeigt wird.
Jede der Fahrzeugvorhersagen kann einen Modell- und einen Modelljahr-Indikator umfassen und jede der gefilterten Gruppen bezieht sich auf ein unterschiedliches Modelljahr.
Die Steuereinrichtung kann ausgestaltet sein zur Anzeige des oder jedes aus der gefilterten Gruppe(n) ermittelten Vorhersagewerts als Element eines Gitters.
Die Steuereinrichtung kann ausgestaltet sein zur Steuerung der Benutzerschnittstelle, so dass für jede Ebene der Vorhersagehierarchie separate Gitter angezeigt werden.
Der Reparaturtypindikator kann eine Kategorie von Reparaturarbeiten oder eine bestimmte Reparaturarbeit angeben.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Computersystem bereitgestellt mit: mindestens einer Aufzeichnungsdatenbank ausgestaltet zum Aufnehmen von Fahrzeug- oder Fahrzeugreparaturdatensätzen; eine Vorhersagedatenbank ausgestaltet zum Aufnehmen von Fahrzeugvorhersagen, wobei jede umfasst: einen Vorhersagewert abgeleitet aus einer jeweiligen Gruppe von Fahrzeug- oder Fahrzeugreparaturdatensätzen, aus denen die Vorhersage abgeleitet wurde, und, für jeden dieser Datensätze, einen entsprechenden Datenbankschlüssel zum Lokalisieren dieses Datensatzes in der Aufzeichnungsdatenbank, in der er gespeichert ist; eine Steuereinrichtung ausgestaltet zum Steuern einer Benutzerschnittstelle, um einem Benutzer anzuzeigen: den Vorhersagewert einer der Fahrzeugvorhersagen, oder einen zusammengefassten Vorhersagewert, der von den Vorhersagewerten von mindestens zwei der Fahrzeugvorhersagen abgeleitet ist, wobei die Steuereinrichtung ausgestaltet ist, um mindestens einen der Fahrzeug- oder Fahrzeugidentifizierungsdatensätze in der Vorhersagedatenbank, in der er gespeichert ist, unter Verwendung des entsprechenden, in der Vorhersagedatenbank gespeicherten Datenbankschlüssels zu lokalisieren und die Daten des lokalisierten Fahrzeugs oder Fahrzeugreparaturdatensatzes in Verbindung mit dem angezeigten Vorhersagewert anzuzeigen.
Das Computersystem kann umfassen: eine Datenbank für Fahrzeugdatensätze, ausgestaltet zum Aufnehmen von Fahrzeugdatensätzen; und eine Datenbank für Reparaturdatensätze, ausgestaltet zum Aufnehmen von Fahrzeugreparaturdatensätzen.
Die Steuereinrichtung kann ausgestaltet sein zum Lokalisieren von mindestens einem Fahrzeugdatensatz in der Datenbank für Fahrzeugdatensätze und mindestens einem Fahrzeugreparaturdatensatz in der Datenbank für Reparaturdatensätze, und zum Anzeigen von Daten aus beiden dieser Datensätze in Verbindung mit dem angezeigten Vorhersagewert.
Die Steuereinrichtung kann ausgestaltet sein zum Lokalisieren des mindestens einen Fahrzeugdatensatzes und des mindestens einen Fahrzeugreparaturdatensatzes unter Verwendung jeweils entsprechender Datenbankschlüssel, die in der Vorhersagedatenbank gespeichert sind.
Die Steuereinrichtung kann ausgestaltet sein zum Lokalisieren des mindestens einen Fahrzeugdatensatzes unter Verwendung des entsprechenden Datenbankschlüssels, der in der Vorhersagedatenbank gespeichert ist, und zum Lokalisieren des mindestens einen Fahrzeugreparaturdatensatzes, durch Abgleich eines Identifikators im Fahrzeugdatensatz mit einem Identifikator im Fahrzeugreparaturdatensatz.
Die Steuereinrichtung kann ausgestaltet sein zum Anzeigen der Daten der Fahrzeug- oder Fahrzeugreparaturdatensätze in Verbindung mit dem angezeigten Vorhersagewert, indem: die Daten gleichzeitig mit dem angezeigten Vorhersagewert angezeigt werden, oder die Daten als Reaktion auf eine Benutzereingabe angezeigt werden, die während der Anzeige des Vorhersagewerts empfangen wird.
Die Steuereinrichtung kann eine Filterkomponente umfassen, die zum Empfangen einer Gruppe von Filterkriterien ausgestaltet ist, und zum Bestimmen einer gefilterten Gruppe von Fahrzeugvorhersagen, die den empfangenen Filterkriterien entsprechen; wobei die Steuereinrichtung ausgestaltet sein kann zum Lokalisieren einer entsprechenden Gruppe von Fahrzeug- oder Fahrzeugreparaturdatensätzen in der Datensatzdatenbank, die mit den gleichen Filterkriterien übereinstimmen, unter Verwendung der Datenbankschlüssel der gefilterten Gruppe von Fahrzeugvorhersagen und zum Anzeigen von Daten der entsprechenden Gruppe von Datensätzen in Verbindung mit mindestens einem individuellen oder zusammengefassten Vorhersagewert, abgeleitet aus der gefilterten Gruppe von Fahrzeugvorhersagen.
In jedem der vorstehend genannten Ausführungsbeispiele kann eine visuelle Darstellung mit visuellen Elementen auf einer Seite einer Benutzerschnittstelle gerendert sein. Jedes der visuellen Elemente kann eine entsprechende Gruppe von gefilterten Vorhersagen repräsentieren (d.h. eine Gruppe aus einer oder mehreren Vorhersagen, die eine bestimmte Gruppe von Filterkriterien erfüllen. Jedes visuelle Element kann einen zusammengefassten Vorhersagewert oder einen individuellen vorhergesagten Wert repräsentieren). Jedes der visuellen Elemente kann auswählbar sein, um einem Benutzer die Navigation zu einer anderen Seite der Benutzerschnittstelle zu erlauben, die der durch das ausgewählte Element repräsentierten Gruppe von gefilterten Vorhersagen entspricht
Ein weiterer Aspekt der Erfindung stellt ein Computersystem zum Zusammenfassen von Maschinenvorhersagen bereit, mit: einer Datenbank, ausgestaltet zum Aufnehmen von Maschinenvorhersagen, die jeweils umfassen: mindestens einen Reparaturarbeit-, Maschinenkomponenten- oder Maschinenattributindikator, und einen individuellen Vorhersagewert für die angezeigte Reparaturarbeit, Maschinenkomponente oder das Maschinenattribut; einer Filterkomponente, ausgestaltet zum Empfangen von Filterkriterien zum Filtern der Maschinenvorhersagen und zum Filtern der Maschinenvorhersagen gemäß den Filterkriterien, durch Vergleichen der Reparaturarbeit-, Maschinenkomponenten- oder Maschinenattributindikatoren der Maschinenvorhersagen in der Datenbank mit den Filterkriterien, um eine gefilterte Gruppe von Maschinenvorhersagen zu bestimmen, die den Filterkriterien entsprechen; und eine Steuereinrichtung, ausgestaltet zum Steuern einer Benutzerschnittstelle, um an einen Benutzer mindestens einen Vorhersagewert aus dem gefilterten Satz auszugeben.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Computersystem bereitgestellt, umfassend: mindestens eine Aufzeichnungsdatenbank, ausgestaltet zum Aufnehmen von Maschinen- oder Maschinenreparaturdatensätzen; eine Vorhersagedatenbank, ausgestaltet zum Aufnehmen von Maschinenvorhersagen, wobei jede umfasst: einen Vorhersagewert, der von einer jeweiligen Gruppe von Maschinen- oder Maschinenreparaturdatensätzen abgeleitet ist, aus denen die Vorhersage abgeleitet wurde, und, für jeden dieser Datensätze, einen entsprechenden Datenbankschlüssel zum Lokalisieren dieses Datensatzes in der Datensatzdatenbank, in der er sich befindet; eine Steuereinrichtung, ausgestaltet zum Steuern einer Benutzerschnittstelle zum Anzeigen für einen Benutzer: den Vorhersagewert einer der Maschinenvorhersagen oder einen zusammengefassten Vorhersagewert, abgeleitet aus den Vorhersagewerten von mindestens zwei der Maschinenvorhersagen, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Lokalisieren von mindestens einem der Maschinen- oder Maschinenidentifizierungsdatensätze in der Aufzeichnungsdatenbank, in der dieser gespeichert ist, unter Verwendung des entsprechenden Datenbankschlüssels, der in der Vorhersagedatenbank gespeichert ist, und zum Anzeigen von Daten des lokalisierten Maschinen- oder Maschinenreparaturdatensatzes in Verbindung mit dem angezeigten Vorhersagewert.
Ein weiterer Aspekt der Erfindung stellt ein nichtflüchtiges, computerlesbares Medium mit computerlesbaren Anweisungen bereit, die bei ihrer Ausführung zum Implementieren jeglicher hier offenbarten Verfahren oder Funktionalitäten ausgestaltet sind.
Figurenliste
Zum besseren Verständnis der vorliegenden Erfindung und um darzustellen, wie deren Ausführungsbeispiele umgesetzt werden können, wird auf die folgenden Figuren verwiesen, in denen:

1 eine Darstellung mit bestimmten, nebeneinander ausgelegten Fahrzeugkomponenten zeigt;
2A ein schematisches Blockschaltbild eines prädiktiven Analysesystems zeigt;
2B ein Beispiel für durch das prädiktive Analysesystem generierten Fahrzeugvorhersagen zeigt;
2C ein Beispiel für ein durch das prädiktive Analysesystem generiertes Profil zeigt;
3 eine Seitenstruktur zeigt, nach der eine Benutzerschnittstelle gerendert wird;
4 bis 45 eine Reihe von Seiten zeigen, die als Teil einer Benutzerschnittstelle in einem exemplarischen Anwendungsfall gerendert sind;
46 bis 123 Beispiele für verschiedene visuelle Darstellungen, die als Teil einer Benutzerschnittstelle gerendert werden können, um durch das System der prädiktiven Analytik erzeugte Fahrzeugvorhersagen darzustellen;
124A und 124B Diagramme zur Veranschaulichung der hier beschriebenen prädiktiven Verfahren im Vergleich zu Weibull-Vorhersagen hinsichtlich der Genauigkeit zeigen;
125 ein Diagramm zur Veranschaulichung der hier beschriebenen prädiktiven Verfahren im Vergleich zu Weibull-Vorhersagen hinsichtlich der Stabilität im Zeitablauf zeigt;
126 ein Diagramm zur Veranschaulichung der Funktionsweisen der Fehlererkennung basierend auf einfacher Schwellwertnutzung zeigt;
127A und 127B Diagramme zur Veranschaulichung zweier Beispiele zeigen, in denen die hier beschriebenen prädiktiven Methoden spezifische Probleme deutlich früher erkennen können, als einfache Schwellwertnutzung; und
128 ein Diagramm zeigt, das veranschaulicht, wie sich nach den hier beschriebenen Verfahren vorgenommene Vorhersagen über der Zeit stabilisieren.

Ausführliche Beschreibung
Beispielausführungen der Erfindung werden nun nur noch beispielhaft beschrieben.
Ein prädiktives Analysesystem, das hierin als „We Predict“ und auch als „Indico“ bezeichnet wird, bietet einen prädiktiven Analysedienst an, der genaue Vorhersagen über die Anzahl oder den Ressourcenwert für Reparaturarbeiten (Arbeitsabläufe) oder Fahrzeugkomponentendefekte / andere Fehler (oder beides) für eine Fahrzeugpopulation innerhalb eines Vorhersagezeitraums mit einer bestimmten Dauer (Vorhersagedauer), wie beispielsweise die ersten 1 bis 3 Jahre der Lebensdauer eines jeden Fahrzeugs, treffen kann. Es gilt zu beachten, dass die Begriffe „Prädiktion“, „Vorhersage“ und „Prognose“ in der folgenden Beschreibung austauschbar verwendet werden.
Der prädiktive Analysedienst verwendet Kerndatensätze von Fahrzeugaufzeichnungen, die Fahrzeuge, die in den aktiven Dienst eintreten, und Fahrzeugreparaturdatensätzen für alle relevanten Produkte erfassen. Aus diesen Daten werden prädiktive Modelle erstellt, die systematisch auf alle Produkte, Modelle/Fahrzeuglinien und Arbeitsabläufe angewendet werden, die derzeit unter Garantie stehen, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen.
Vier Metriken, die für die Prognose verwendet werden, sind:

1. Anzahl der Schadensfälle (D),
2. Defekte pro Einheit (DPU) oder „Schadenhäufigkeit“.
3. Ressourcenwert (C) und
4. Ressourcenwert pro Einheit (CPU).

Die von We Predict verwendeten Modelle und Methoden sind individuell in der Industrie und ermöglichen dem Benutzer wichtige Einblicke in seine Daten, die letztlich eine viel frühere Fehlererkennung und korrekte Priorisierung von Problemen ermöglichen.
Die generierte Kerninformation wird auf unterschiedliche Weise zusammengefasst, was eine Analyse durch eine ausgewählte Hierarchie („Vorhersagehierarchie“) ermöglicht, wie z.B.:

1. Hersteller oder „OEM“ (ein oder mehrere)
2. Marke (Produktgruppe)
3. Produkt (Geschäftseinheit),
4. Fahrzeuglinie / Verkaufsmodell (Maschinentyp),
5. Motorengeneration,
6. Arbeitsablauf (Servicecode) und
7. Teilecode (Teilenummer).

Die Flexibilität des Systems ermöglicht eine einfache Analyse innerhalb und auch über Produkte und Fahrzeuglinien hinaus, um Probleme in gängigen Komponenten, die in mehreren Anwendungen verwendet werden, zu erkennen und besser zu verstehen.
Detailliertere Aufschlüsselungen können ebenfalls bereitgestellt werden, z.B. nach Modelljahr, Produktionsmonaten und/oder Betriebsdauer. Beispiele werden im weiteren Verlauf beschrieben.
Informationen werden dem Benutzer über eine Benutzerschnittstelle (UI) in Form von Dashboards präsentiert, die eine Reihe von interaktiven Diagrammen und Objekten enthalten, die eine Abfrage von oben nach unten ermöglichen, oder die Anwendung von Suchfunktionalitätsuntersuchungen nach einem bestimmten Produkt, einer Fahrzeuglinie/Modell, einem Arbeitsablauf oder einer Komponente.
Über die Dashboards kann ein autorisierter Benutzer durch verschiedene Ebenen der Vorhersagehierarchie navigieren.
Das Datenbank-Keying wird auch verwendet, um individuelle Vorhersagen zu den Fahrzeugreparaturdatensätzen zurückzuverknüpfen, aus denen sie abgeleitet wurden, um dem Benutzer zu ermöglichen, von einer bestimmten Vorhersage zu den individuellen Fahrzeugreparaturdatensätzen zu navigieren, auf denen sie basiert. Dies ist, in Kombination mit der Vorhersagehierarchie, ein äußerst leistungsfähiges Werkzeug, welches es dem Benutzer ermöglicht, den Problemen sehr präzise auf den Grund zu gehen, z.B. durch das Navigieren nach unten durch die Hierarchie zu immer spezifischeren Vorhersagen und von dort zu individuellen Reihen von Fahrzeugreparaturdatensätzen bezüglich problematischer Fahrzeuge oder Komponenten. Es werden auch Werkzeuge bereitgestellt, um eine intuitive (retrospektive) Analyse solcher Datensätze zu ermöglichen, sobald sie auf diese Weise lokalisiert wurden.
Die Ul ermöglicht somit sowohl Vorhersagebasierte als auch retrospektive Analysen, und eine Schlüsselkomponente der Benutzerschnittstelle ist der Mechanismus, mit dem ein Benutzer zwischen beiden navigieren kann.
Das System kann auf dedizierten Servern gehostet werden und wird autorisierten Benutzern z.B. über ein Webportal bereitgestellt.
Eine wichtige Neuerung, die das beschriebene System untermauert, ist die Verwendung von Fahrzeugreparaturdatensätzen in Kombination mit Datensätzen in Betrieb genommener Fahrzeuge zur prädiktiven Analyse. Durch die Kombination dieser Daten können leistungsfähige und genaue Vorhersagen gemacht werden über künftige erforderliche Reparaturarbeiten oder künftig auftretende Fahrzeugkomponentendefekte für eine Fahrzeugflotte eines bestimmten Herstellers. Dies stellt eine neuartige Nutzung dieser Kombination von Daten dar, und zwar eine, die erwiesenermaßen ein bisher unerreichtes Maß an Einblick bietet.
Das System kann auf verschiedenen Ebenen und Klassen von „Varianten“ arbeiten. Eine „Variante“ bezieht sich in diesem Kontext auf ein Fahrzeugattribut oder eine Reihe von Fahrzeugattributen, wobei alle Fahrzeuge mit diesem/diesen Attribut(en) als zu dieser Variante gehörig betrachtet werden. Das heißt, eine Variante ist ein Fahrzeugtyp, der durch ein oder mehrere Fahrzeugattribute definiert ist. Eine Variante könnte beispielsweise alle Fahrzeuge eine(r/s) bestimmten Marke, Produkts, Modells (Modelljahres), Modells und eines bestimmten Modelljahres oder Modelljahre usw. umfassen, oder alle Fahrzeuge mit einem bestimmten Modell oder Klasse oder Motor- oder Getriebesystem usw.
Unterschieden wird zwischen einem Fahrzeugattribut und einer Fahrzeugkomponente. Ein Fahrzeugattribut entspricht einer umfangreichen (hochrangigen) Charakteristik eines Fahrzeugs, wie beispielsweise Hersteller, Marke, Produkt oder Modell-ID, oder einem vollständigen Subsystem, wie beispielsweise Motor oder Getriebe. Im Gegensatz dazu entspricht eine Fahrzeugkomponente einer spezifischen (niederrangigen) Komponente eines Fahrzeugsubsystems, wie beispielsweise einer spezifischen Komponente (mechanisch oder Software) des Motors, des Getriebes, des Bremssystems, der Aufhängung, des Fahrwerks, der Karosserie, des Steuerungssystems, des Bordcomputersystems oder eines anderen Fahrzeugsubsystems. Beispiele für Fahrzeugkomponenten und zugehörige Arbeitsabläufe werden später zur weiteren Veranschaulichung gegeben.
Weitere Beispiele für Fahrzeugattribute beinhalten Hydrauliksysteme und Fahrerkabinen für bestimmte Fahrzeugtypen/Maschinen.
Es wird unterschieden zwischen einer „atomischen“ Vorhersage, die mit den unten aufgeführten individuellen Methoden generiert wird, und einer aggregierten Vorhersage, die durch Zusammenfassung atomischer Vorhersagen generiert wird.
Atomische Vorhersagen werden auf der Ebene eines individuellen Arbeitsablaufs und/oder einer Fahrzeugkomponente, für eine bestimmte Klasse von Varianten oder eine begrenzte Anzahl von Variantenklassen generiert. In den später beschriebenen Beispielen werden bis zu drei Variantenklassen als Grundlage für atomische Vorhersagen verwendet:

1. Fahrzeuglinie (Modell)
2. Motor
3. Getriebe

Dementsprechend werden bei Verwendung aller drei Variantenklassen separate Vorhersagen für eine ganze Reihe von Fahrzeuglinien, eine ganze Reihe von Motoren und eine ganze Reihe von Getriebesystemen erstellt. Dies lässt einige Überschneidungen zu, da (zum Beispiel) verschiedene Motoren in einer bestimmten Fahrzeuglinie gefunden werden können und der gleiche Motor oder das gleiche Getriebesystem über mehrere Fahrzeuglinien hinweg verwendet werden kann.
Im Großen und Ganzen haben sich diese drei Variantenklassen als ausreichende Grundlage für die atomischen Vorhersagen erwiesen. Je nach Implementierung können die Varianten innerhalb jeder dieser Klassen breit definiert (z.B. Fahrzeuglinie unabhängig vom Modelljahr) oder eng definiert (z.B. separate Vorhersagen für jede eindeutige Kombination aus Fahrzeuglinie und Modelljahr) sein; also getrennte Vorhersagen für Fahrzeuglinie A, 2017; Fahrzeuglinie A, 2016, Fahrzeuglinie A, 2015; ... Fahrzeuglinie A, 2017, Fahrzeuglinie B, 2017; Fahrzeuglinie C, 2016 usw.). Variantenklassen und Einzelheiten der Varianten innerhalb dieser Klassen können flexibel gewählt werden, um den spezifischen Anforderungen eines bestimmten Herstellers zu entsprechen.
Über die UI hat ein Benutzer des Systems nicht nur Zugriff auf die atomischen Vorhersagen, sondern auch auf die aggregierten Vorhersagen, die durch die Zusammenfassung der atomischen Vorhersagen gemäß der gewählten Hierarchie generiert werden, die ausgestaltet ist zum intuitiven Auffinden von Problemen aus technischer Sicht. Die UI ermöglicht es dem Benutzer, schnell und effizient durch die Hierarchie nach unten zu navigieren. Es gibt einen gewissen Handlungsspielraum bei der Auswahl der Hierarchie, und dieser kann in gewissem Umfang auf die Anforderungen der verschiedenen Hersteller zugeschnitten werden. Es gibt jedoch bestimmte Richtlinien, die bei der Auswahl der Hierarchie befolgt werden, um sicherzustellen, dass die UI aus technischer Sicht intuitiv bleibt.
Dies wird später beschrieben, aber für den Moment genügt es zu sagen, dass ein Ingenieur (zum Beispiel) ganz oben in der Hierarchie beginnen kann, sehr schnell einen Bereich identifizieren kann, in dem möglicherweise ein Problem vorliegt, und sehr schnell durch die Hierarchie nach unten gelangen kann, um das Problem anhand immer spezifischerer Prognosen zu ermitteln. Dies könnte beispielsweise ein Problem mit einer Komponente sein, das dazu führt, dass diese ausfällt oder früher repariert werden muss, als es in einer Fahrzeuglinie für ein bestimmtes Modelljahr, aus Hunderten von Fahrzeuglinien mit jeweils über 10.000 Komponenten der Fall sein sollte.
Da das System auf Vorhersagen beruht, können spezifische Probleme viel früher identifiziert werden, als dies bei einer rein retrospektiven Analyse möglich wäre. Dies ermöglicht es, spezifische Probleme in einer Vielzahl von Fahrzeugpopulationen zu lokalisieren, die mit den vorhandenen Analyseverfahren nur schwer zu identifizieren wären, insbesondere mit einem hinzugefügten Maß an Signifikanz.
Sobald ein solches Problem identifiziert wurde, ist der Ingenieur in der Lage, die Komponente oder die Fahrzeuglinie neu zu konzipieren (sozusagen), um das Auftreten des Problems in zukünftigen Fahrzeugen zu vermeiden, oder die Anpassung des Herstellungs- oder Montageprozesses, oder sogar den Rückruf von Fahrzeugen zwecks Reparatur/Ersatz, falls das Problem schwerwiegend ist.
Wie bereits erwähnt, können Vorhersagen auch mit den zugrunde liegenden Datensätzen verknüpft werden, um sie dem Ingenieur im Rahmen seiner oder ihrer Analyse leicht zugänglich zu machen.
Das We-Predict-System verfügt über eine Datenverarbeitungsstufe in Form einer oder mehrerer Verarbeitungseinheiten (z.B. CPUs). Die Datenverarbeitungsstufe führt einen Datenverarbeitungscode aus, der die beschriebene Funktionalität des Systems implementiert. So kann beispielsweise eine verteilte Rechnerumgebung durch eine Reihe von miteinander verbundenen und kooperierenden Servern bereitgestellt werden, die parallele Datenverarbeitungsvorgänge durchführen können, um die hier offenbarten Funktionen effizient auszuführen.
Zur Veranschaulichung zeigt 2A einen hoch-schematischen Überblick über das We-Predict-System. Konzeptionell kann das System in Funktionsschichten unterteilt werden, wie in 2A dargestellt, wobei jede Schicht einen Teil der Funktionalität des Systems darstellt. Die gesamte Funktionalität wird später detailliert beschrieben, aber zunächst wird ein kurzer Überblick gegeben.
Jede der Schichten bildet eine funktionale Komponente des Systems, die als Code implementiert werden kann und in der Datenverarbeitungsstufe ausgeführt wird.
In den folgenden Beispielen liegen die Fahrzeugdatensätze und die Fahrzeugreparaturdatensätze in Form von Fahrzeugverkaufs- bzw. Garantieansprüchen vor. Die Beschreibung gilt jedoch gleichermaßen für andere Formen von Fahrzeugen und Fahrzeugreparaturdatensätzen, die jeweils die Fahrzeuge erfassen, die während der Reparaturen, die an diesen Fahrzeugen durchgeführt werden, in Betrieb genommen werden.
Das System arbeitet in einem periodischen Updatezyklus, wobei die Updates in der Regel von den Kunden auf einer monatlichen Basis empfangen werden. Jedes Update liefert neue Kundendaten 2N, bestehend aus neuen Verkaufsdatensätzen 4N und neuen Garantieanspruchsdatensätze 6N seit dem letzten Update. Eine Vorverarbeitungsschicht 12 verarbeitet die Verkaufs- und Garantieanspruchsdatensätze 4N, 6N in eine Form, geeignet zur Verwendung in einer Vorhersageschicht 14. Dies umfasst die Kombination der neuen Verkaufs- und Garantieanspruchsdatensätze 104N, 104N mit allen bestehenden, für den Kunden bereitgehaltenen Verkaufs- und Garantieanspruchsdatensätze, in einer Verkaufsdatenbank 4D und entsprechend in einer Garantieanspruchsdatenbank 6D sowie die Entfernung von Duplikaten, soweit erforderlich. Die neuen Garantieanspruchsdatensätze 6N werden auch mit Daten aus übereinstimmenden Verkaufsdatensätzen erweitert - entweder die neuen Verkaufsdatensätze 4N oder die bestehenden Verkaufsdatensätze, gehalten in der Verkaufsdatenbank 4D - und die erweiterten Garantieanspruchsdatensätze werden in der Garantieanspruchsdatenbank 6D gespeichert. Individuelle Fahrzeugidentifizierungen (IDs), in Form von Fahrzeugidentifizierungsnummern (FINs) werden in den Verkaufs- und Garantiedatensätzen bereitgestellt, um den Abgleich entsprechender Garantieanspruchsdatensätzen und Verkaufsdatensätze zu ermöglichen. Verkaufsdatensätze, die in der Datenbank 4D gespeichert werden, sind mit 4 gekennzeichnet und können eine Mischung aus neuen und alten Verkaufsdatensätzen sein; ebenso sind die Garantieanspruchsdatensätze 6D, gespeichert in der Datenbank 6D, erweiterte Garantieanspruchsdatensätze und können eine Mischung aus neuen und alten Garantieanspruchsdatensätzen sein.
Die Vorhersageschicht 14 hat Zugriff auf die Verkaufs- und Garantieanspruchsdatenbanken 4D, 6D und verwendet diese Datensätze, um atomische Vorhersagen nach einer Methodik zu generieren, die im weiteren Verlauf beschrieben wird. Wie vorstehend beschrieben, werden atomische Vorhersagen für drei Variantenklassen - Fahrzeuglinie, Motor und Getriebe - jeweils in den Blöcken 14a, 14b und 14c der Vorhersageschicht 14 generiert. Die atomischen Vorhersagen 20 - jeweils gekennzeichnet mit 20a, 20b und 20c für Fahrzeuglinie, Motor und Getriebe - werden in einer atomischen Vorhersagedatenbank 14D gespeichert.
Eine Filterschicht 15 hat Zugriff auf die atomische Vorhersagedatenbank 14D und filtert die darin gespeicherten atomischen Vorhersagen 20 entsprechend verschiedener Gruppen von Filterkriterien. Jede Gruppe von Filterkriterien liegt in Form eines oder mehrerer Filterparameter vor, und das System ist so konstruiert, dass es sowohl vordefinierte Filterkriterien 21P, die elektronisch im System gespeichert sind und als eine Art Systemparameter betrachtet werden können, als auch benutzerdefinierte Filterkriterien 21U verarbeitet, die von einem Benutzer dynamisch („in Echtzeit“) über die UI eingestellt werden können, z. B. durch Auswahl bildschirmgestützter Filteroptionen, wie später beschrieben wird.
Als Reaktion auf eine empfangene Gruppe von Filterkriterien durchsucht die Filterschicht 15 die atomische Vorhersagedatenbank 20 nach einer der atomischen Vorhersagen 20, die die Filterkriterien erfüllen (d.h. einem oder mehreren Filterparametern entsprechen). Vorausgesetzt, dass eine oder mehrere der atomischen Vorhersagen 20 die betreffende Gruppe von Filterkriterien erfüllen, ist das Ergebnis eine bestimmte Gruppe der eine oder mehreren der atomischen Vorhersagen 20, die diese Filterkriterien erfüllen (gefilterte Gruppe). Je nach Kontext kann die Gruppe der Filterkriterien vollständig vordefiniert, vollständig benutzerdefiniert oder eine Kombination aus beidem sein (z.B. kann ein Benutzer eine vordefinierte Gruppe von Filterkriterien verwenden, die sie/er beliebig verfeinert). Die Fähigkeit, atomische Vorhersagen flexibel zu filtern, ist eine Schlüsselkomponente des Systems. Es ermöglicht das dynamische Auffüllen und Aktualisieren von Daten von Anzeigeobjekten, während der Benutzer durch die UI navigiert und die angewandten Einstellungen modifiziert. Mit vordefinierten Filtern kann die Filterung dynamisch oder im Voraus durchgeführt werden, wobei die Ergebnisse der Filterung für den späteren Gebrauch gespeichert werden.
Zur Vermeidung von Zweifeln wird darauf hingewiesen, dass der Begriff „gefilterte Gruppe von Fahrzeugvorhersagen“, der nach (einer Gruppe von) Filterkriterien bestimmt wird, nur eine einzige Fahrzeugvorhersage umfassen kann, für den Fall, dass nur eine einzige Fahrzeugvorhersage den Filterkriterien entspricht. Wenn sich, beispielsweise, diese Angabe auf eine gefilterte Gruppe von Fahrzeugvorhersagen (oder ähnliches) bezieht, kann es sich um eine beliebige Anzahl von Vorhersagen handeln, die den betreffenden Filterkriterien entsprechen.
Eine Aggregationsschicht 16 dient dazu, Gruppen von mehreren atomischen Vorhersagen 20 gemäß einer klar definierten Vorhersagehierarchie zusammenzufassen. Insbesondere besteht eine Funktion der Aggregationsschicht 16 in der Zusammenfassung gefilterter Gruppen, die mehrere atomische Vorhersagen enthalten. Dies kann ein dynamischer Prozess sein, bei dem die Zusammenfassungen dynamisch „in Echtzeit“ als Reaktion auf die UI Eingabe generiert werden, oder es kann praktikabler sein, zumindest einige der Zusammenfassungen im Voraus zu generieren, zum Beispiel bei jedem UpdateZyklus. So können beispielsweise Zusammenfassungen für vordefinierte Filter im Voraus durchgeführt werden. Grundsätzlich können beide Vorgehensweisen oder eine Kombination aus beiden Vorgehensweisen, je nach Kontext verwendet werden. Die aggregierten Vorhersagen sind mit 22 gekennzeichnet und können in einer Datenbank vorab gespeichert oder gegebenenfalls dynamisch in einem elektronischen Speicher generiert werden.
Eine Benutzerschnittstellenschicht (UI-Schicht) 18 hat Zugriff sowohl auf die atomischen Vorhersagen 20 als auch auf die aggregierten Vorhersagen 22 und steuert eine Anzeigevorrichtung, um eine Benutzerschnittstelle zu rendern, über die ein Benutzer durch die Vorhersagen navigieren und sich in der Hierarchie beliebig auf und ab bewegen kann. Die Benutzerschnittstelle kann beispielsweise in Form einer Webschnittstelle vorliegen, wobei die Benutzerschnittstellenschicht 18 einem Benutzergerät Anweisungen zum Rendern der UI bereitstellt, oder die UI-Schicht 18 kann Teil einer Anwendung sein, die auf dem Benutzergerät ausgeführt wird, das Zugriff auf die zugrunde liegenden Vorhersagedaten 20, 22 hat. Die auszugebenden atomischen und aggregierten Vorhersagen 20, 22 werden basierend auf den Navigationseingaben 24, die von dem Benutzer über die Benutzeroberfläche empfangen werden, ausgewählt, sowie alle benutzerdefinierten Filterkriterien 121U, die der Benutzer über die Ul festgelegt hat. Die Filterung und (gegebenenfalls) Zusammenfassung durch die Filter- bzw. Aggregationsschichten 15, 16 dient als Grundlage für das Rendern der UI, und insbesondere für das Auffüllen der UI mit geeigneten Vorhersagen als Reaktion auf die Navigationseingaben 24 des Benutzers und dem/den benutzerdefinierten Filterparameter(n) 21U.
2B zeigt eine bestimmte Struktur der Verkaufs- und Garantieanspruchsdatensätze 4, 6 und die atomischen Vorhersagen 20a und 20b, die für die Variantenklassen Fahrzeuglinie und Motor generiert wurden. Die Getriebeklasse wird in 2B aus Gründen der Einfachheit weggelassen, aber es ist zu beachten, dass die Beschreibung gleichermaßen für die Getriebevariantenklasse und auch für andere Formen der Variantenklassen gilt.
Jede atomische Vorhersage bezieht sich auf eine bestimmte Variante der betreffenden Variantenklasse (z.B. ein bestimmtes Fahrzeuglinien-Modell oder ein bestimmtes Fahrzeuglinien-Modell und Modelljahr, einen bestimmten Motortyp oder eine bestimmte Motorklasse usw.) und liegt auf der Ebene eines individuellen Arbeitsablaufs oder einer einzelnen Fahrzeugkomponente. In den folgenden Beispielen bezieht sich jede atomische Vorhersage auf eine bestimmte Variante und einen bestimmten Arbeitsablauf und umfasst vier Metriken:

1. Vorhergesagte Gesamtzahl der Arbeitsvorgänge dieses Typs für diese Variante, die als „Mängel“ (D) bezeichnet werden; diese kann als Gesamtzahl der Garantieansprüche berechnet oder geschätzt werden;
2. Gesamtzahl der Arbeitsabläufe dieses Typs (Mängel) pro Einheit (Fahrzeug) für diese Variante (DPU);
3. Gesamter vorhergesagter Ressourcenwert für (d.h. Kosten für) diese Art von Arbeitsablauf für diese Variante (C); und
4. Gesamter vorhergesagter Ressourcenwert für (d.h. Kosten für) diesen Typ von Arbeitsablauf pro Einheit für diese Variante (CPU).

Die Begriffe „Ressourcenwert“ und „Kosten“ sind hierin gleichbedeutend. Kosten sind in diesem Kontext eine nützliche Metrik, da sie ein relativ zuverlässiger Indikator für die Schwere des jeweiligen Problems sind.
Jeder dieser Werte wird über den betreffenden Vorhersagezeitraum berechnet, wie beispielsweise die ersten 1-3 Jahre der Lebensdauer eines jeden Fahrzeugs. Unterschiedliche Gruppen von Vorhersagen können auch für eine unterschiedliche Dauer der Vorhersagezeiträume berechnet werden. Jede Metrik kann sowohl bereits durchgeführte Arbeitsabläufe als auch vorhergesagte Arbeitsabläufe (d.h. Gesamtkosten/Zählung der durchgeführten Arbeitsabläufe und der erwarteten Arbeitsabläufe) bereitstellen, oder nur vorhergesagte Arbeitsabläufe, oder es können für jeweils separate Werte bereitgestellt werden, wodurch sich insgesamt bis zu acht Metriken ergeben.
Obwohl die Beispiele für Arbeitsabläufe beschrieben sind, gilt die Beschreibung gleichermaßen für Fahrzeugkomponenten anstelle von Arbeitsabläufen. Ein Garantieanspruchsdatensatz kann sich auf einen Arbeitsablauf beziehen, aber auf mehrere Fahrzeugkomponenten, die dem Arbeitsablauf unterliegen. Dies kann durch „Aufteilen“ des Garantieanspruchsdatensatzes erreicht werden, wie später beschrieben wird.
2B veranschaulicht weitere Details des Vorgangs der Vorhersageschicht. Insbesondere zeigt 2 ein sehr schematisches Beispiel für atomische Vorhersagen, die zu der Fahrzeuglinie bzw. den Motorblöcken 14a, 14b erzeugt wurden.
Die Verkaufsdatensätze 4 und die erweiterten Anspruchsdatensätze 6 werden auf der Vorhersageschicht 14 empfangen. Jeder Verkaufsdatensatz 4 stellt einen Datensatz eines Fahrzeugs dar, das in Betrieb genommen wird (d.h. wenn der Eigentümer die Nutzung aufnimmt und der Hersteller für Reparaturen im Rahmen der Garantie verantwortlich wird), und erfasst Details des betreffenden Fahrzeugs. In diesem Beispiel wird gezeigt, dass jeder der Verkaufsdatensätze 4 Folgendes umfasst:

• eine Fahrzeugidentifizierungsnummer (FIN) 52
• ein Inbetriebnahmedatum 54,
• einen Fahrzeuglinienindikator 56, und
• einen Motorindikator 58.

Jeder der erweiterten Garantieanspruchsdatensätze 6 stellt typischerweise einen Datensatz einer an einem Fahrzeug nach dessen Inbetriebnahme durchgeführten Reparatur dar, die im Allgemeinen zur Identifizierung und Reparatur oder zum Austausch einer defekten Komponente (obwohl sich ein kleiner Prozentsatz der Garantieanspruchsdatensätze auf Vorgänge beziehen kann, bei denen tatsächlich keine Reparatur durchgeführt wurde). Jeder Anspruchssatz 6 wird so angezeigt, dass er Folgendes umfasst:

• eine Fahrzeugidentifizierungsnummer (FIN) 62, um deren Zuordnung zum entsprechenden Verkaufsdatensatz zu ermöglichen,
• einen Indikator für einen Typ von Arbeitsablauf 80,
• ein Datum 74, das sich auf den betreffenden Garantieanspruch bezieht, wobei es sich dabei (beispielsweise) um das Datum handeln kann, an dem der Arbeitsablauf durchgeführt wurde, das Datum, an dem der Datensatz erstellt wurde, oder das Datum, an dem der Anspruch bearbeitet wurde,
• einen Fahrzeuglinienindikator 76,
• einen Motorindikator 78, und
• einen Kostenwert 72, der die durch den Garantieanspruch entstandenen Kosten angibt.

Eines der Probleme bei der Vorhersage von Ausfällen oder Reparaturen von Fahrzeugkomponenten ist die Verfügbarkeit von Daten, die als Grundlage für die Vorhersage verwendet werden können. Eine der wichtigsten Erkenntnisse, die die beschriebenen Techniken untermauern, ist, dass innerhalb eines vorgegebenen Fensters der „Lebensdauer“ eines Fahrzeugs (Garantiefrist) dem Hersteller umfassende Daten über Komponentenfehler/-ausfälle innerhalb dieses Fensters zur Verfügung stehen (in diesem Kontext beginnt die „Lebensdauer“ mit der Inbetriebnahme des Fahrzeugs (das Datum der Inbetriebnahme)). Denn während dieses Zeitfensters, wo das Fahrzeug noch unter Garantie steht, trägt der Hersteller die Verantwortung für solche Ausfälle/Reparaturen. Um einen zuverlässigen Datensatz als Grundlage für die Prognose zu gewährleisten, muss sichergestellt sein, dass die an den Hersteller zurückgesandten Anspruchsdatensätze, bei einer Durchführung von Fahrzeugreparaturen im Rahmen der Garantie, ausreichende Informationen über die am Fahrzeug durchgeführten Arbeiten enthalten, dass die originalen Verkaufsdatensätze ausreichende Informationen über das Fahrzeug selbst enthalten und dass jeder Anspruchsdatensatz mit dem entsprechenden Verkaufsdatensatz für das betreffende Fahrzeug abgeglichen werden kann. Dies ermöglicht genaue Vorhersagen während der Dauer eines Vorhersagefensters (die Vorhersagedauer), das typischerweise etwa die ersten 1-3 Jahre eines Fahrzeuglebens umfasst. Reparaturarbeiten könnten auch aufgrund einer Nutzungsschwelle eingeschränkt werden. Das Vorhersagefenster kann so gewählt werden, dass es dem vollen Fenster entspricht, für das der Hersteller verantwortlich ist, so dass es umfassende Daten über Reparaturen umfasst, oder es könnte sich um ein kürzeres Fenster handeln.
Es gilt zu beachten, dass die Technologie nicht auf die hier beispielhaft verwendeten Garantieansprüche beschränkt ist. Andere Anwendungen beinhalten verlängerte Garantiefristen und „good will“-Reparaturen können von den Herstellern unter bestimmten Umständen bereitgestellt werden. Im Allgemeinen ist entscheidend, dass, aus welchem Grund auch immer, ein Zeitfenster existiert, in dem umfassende Reparaturdaten mehr oder weniger garantiert an den Fahrzeughersteller übermittelt werden, um eine umfassende Prognose zu ermöglichen, die wiederum dazu verwendet werden kann, technische Entscheidungen über spätere Fahrzeuge/Maschinen zu treffen.
In diesem Beispiel können die FINs 52, 62 in den Verkaufs- bzw. Garantiedatensätzen entsprechend verwendet werden, um die Anspruchsdatensätze mit Daten der Verkaufsdatensätze zu erweitern, wie beispielsweise die Fahrzeuglinien- und Motordaten 76, 78 der erweiterten Garantieanspruchssätze 6.
Die Ausgabe des Fahrzeuglinienvorhersageblocks 14a umfasst die atomische Fahrzeuglinienvorhersage 20a. In diesem Beispiel wird für jede mögliche Kombination aus Fahrzeuglinie und Arbeitsablauf eine atomische Fahrzeuglinienvorhersage generiert. Für jede der atomischen Fahrzeuglinienvorhersagen 20a wird angezeigt, dass sie einen Indikator für die Fahrzeuglinie 82 und einen Indikator für den Arbeitsablauftyp 84, auf den sie sich bezieht, umfasst, sowie individuell vorhergesagte Werte für diese Fahrzeuglinien-Arbeitsablauf-Kombination. Wie bereits erwähnt, entspricht jede individuelle Vorhersage einem vorhergesagten Zählwert oder Kosten - absolut oder pro Fahrzeug - für diese Art von Arbeitsablauf (D, DPU, C, CPU). Dies kann ein insgesamt vorhergesagter Wert sein, d.h. der nicht nur den erwarteten zukünftigen Zählwert/Kosten beinhaltet, sondern auch den bereits erfassten historischen Zählwert/Kosten, oder nur ein zukünftig vorhergesagten Wert, d.h. der nur den erwarteten zukünftigen Zählwert/Kosten beinhaltet. Entsprechende historische Metriken können auch für jede Vorhersage 120a bereitgestellt werden, d.h. der historische Zählwert/Kosten - absolut oder pro Fahrzeug - der nur für diese Arbeitsablaufkombination erfasst wird.
Die Ausgabe des Motorvorhersageblocks 14b umfasst die atomische Motorvorhersage. In diesem Beispiel wird für jede mögliche Kombination aus Motor und Arbeitsablauf, die durch die Motor- bzw. Arbeitsablaufindikatoren 92, 94 entsprechend angezeigt wird, eine atomische Motorvorhersage 20b generiert. Vorhergesagte Werte und optional entsprechende historische Werte werden in gleicher Weise wie die atomischen Fahrzeugvorhersagen 20a bereitgestellt, jedoch entsprechen diese Werte in jeder Motorvorhersage 20b den Kosten/Zählwerten für die betreffende Motor- und Arbeitsablaufkombination.
Obwohl nicht in 2B dargestellt, können atomische Vorhersagen auch für jeden möglichen Arbeitsablauf und jede mögliche Getriebekombination in gleicher Weise generiert werden, oder sogar für jede gewünschte Kombination von Arbeitsabläufen, Fahrzeugkomponenten und Fahrzeugattributen.
Es ist auch möglich, detailliertere atomische Vorhersagen zu erzeugen, wie beispielsweise Vorhersagen für spezifische Modelljahre (d.h. separate Vorhersagen für jedes Jahr eines bestimmten Modells, für jeden möglichen Arbeitsablauf), oder Vorhersagen für Fahrzeuglinien-Motor-Kombinationen (d.h. eine separate Vorhersage für jede mögliche Kombination aus Fahrzeuglinien-, Motor- und Arbeitsabläufen, wobei die Werte in diesem Fall einem Zählwert/Kostenfaktor dieses Typs von Arbeitsabläufen für diesen Motor und diese Fahrzeuglinie entsprechen), und so weiter. Je nach Kontext kann ein geeigneter Grad an Detailtiefe gewählt werden.
Es ist auch möglich, weniger detaillierte atomische Vorhersagen zu generieren, wie beispielsweise Vorhersagen für ein bestimmtes Modell oder Modell-Plus-Modelljahr über alle Arbeitsabläufe hinweg. In diesem Fall lässt jede Vorhersage den Indikator für den Arbeitsablauf weg, da er für alle Arbeitsabläufe für das betreffende Modell gilt.
In den später beschriebenen Beispielen werden Vorhersagen auf mehreren Detailebenen generiert. Insbesondere:

• atomische Vorhersagen über alle Arbeitsabläufe hinweg für einzelne Modelle werden generiert, zur Verwendung in einem „Übersicht“-Modus (Übersichtsvorhersagen), und
• atomische Vorhersagen für individuelle Modelle und Arbeitsabläufe werden generiert, zur Verwendung in einem „detaillierten“ Modus (detaillierte Vorhersagen).

Jede Vorhersage kann aus einem Vorhersagemodell (Profil) generiert werden, das auf der entsprechenden Detailebene bestimmt wird, und zwar aus einer relevanten Gruppe von Garantieantragsdatensätzen. In den folgenden Beispielen werden daher für jedes Fahrzeugmodell über alle Arbeitsabläufe hinweg und auch für jeden einzelnen Arbeitsablauf separate Profile bestimmt. Im Allgemeinen werden für eine Ul mit einer oder mehreren Detailebenen (z.B. detailliert und als Übersicht) separate Profile auf der oder jeder entsprechenden Detailebene generiert. Dies ist vorzuziehen, da sichergestellt ist, dass die Modelle die verfügbaren Reparaturdaten auf jeder Stufe der Detailtiefe vollständig nutzen.
Das Indico-System verwendet einen systematischen, nichtparametrischen Ansatz, um seine Vorhersagen zu treffen, was später beschrieben wird.
Systematische Analysen und Prognosen von Anspruchsraten und -kosten können auf regionaler, länderspezifischer und klimatischer Basis bereitgestellt werden, wobei sogar das Wetter zum Zeitpunkt des betrachteten Anspruchs berücksichtigt werden kann.
Abschnitt 1 - Übersicht
Benutzerschnittstelle - Übersicht
Für eine komplexe UI können zahlreiche Gruppen von Filterkriterien zu unterschiedlichen Zeiten angewendet werden, um:

• einen Satz atomarischer Vorhersagen zu lokalisieren und gegebenenfalls zusammenzufassen, zur Verwendung für die Auffüllung einer bestimmten Seite der Benutzeroberfläche;
• um Teilmengen der Vorhersagen für eine bestimmte Seite zu lokalisieren und gegebenenfalls zusammenzufassen, um Anzeigeobjekte auf der Seite aufzufüllen.

Beim Rendern der UI werden unterschiedliche Vorhersagehierarchien auf verschiedenen Ebenen der UI verwendet, die grob in zwei Kategorien unterteilt sind:

• Seitenübergreifende Hierarchien, nach denen unterschiedliche Seiten generiert werden, um eine intuitive Navigation zwischen den Seiten zu ermöglichen;
• Seiteninterne Hierarchien, um hierarchische Objekte auf einer bestimmten Seite zu generieren, wie z.B. Knotenbäume, Baumdiagramme und Sunburst-Diagramme. Es kann mehrere seiteninterne Hierarchien für eine bestimmte Seite geben, die unterschiedlichen Objekten auf der Seite entsprechen.

Ein hierin erwähntes Objekt bezieht sich auf eine Anzeigedarstellung einer Gruppe oder mehrerer Gruppen von gefilterten Vorhersagen. Das heißt, ein Diagramm, eine Tabelle oder eine andere visuelle Darstellung von Daten mit einer Gruppe von Einschränkungen, nach denen das Objekt ausgefüllt wird. Objekte können dynamisch gefüllt werden, während der Benutzer durch die Benutzeroberfläche navigiert, basierend auf einem Filtern und gegebenenfalls Zusammenfassen der Vorhersagen. Dies kann ein dynamisches (in Echtzeit) Filtern/Zusammenfassen sein, oder das Filtern/Zusammenfassen kann gegebenenfalls im Voraus durchgeführt werden, wie an anderer Stelle erwähnt ist.
Im beschriebenen System sind seitenübergreifende Hierarchien vorgegeben. Die vorgegebenen Hierarchien können den Bedürfnissen eines bestimmten Herstellers Rechnung tragen.
Einige vorgegebene seiteninterne Hierarchien können bereitgestellt werden, jedoch hat der Benutzer im Allgemeinen mehr Kontrolle über diese, entweder um seine/ihre eigenen Hierarchien zu definieren oder vorgegebene „Standard“- oder „Vorlagen“-Hierarchien zu ändern. Für Anzeigeobjekte mit benutzerkonfigurierbaren Hierarchien können die Objekte dynamisch aktualisiert werden, wenn der Benutzer die Hierarchie ändert. Dies kann beispielsweise durch erneute Filterung, gegebenenfalls Zusammenfassung der atomischen Vorhersagen entsprechend der vom Benutzer spezifizierten Hierarchie und erneute Auffüllung der Anzeigeobjekte mit den Ergebnissen erreicht werden. Das Ergebnis kann nach vordefinierten oder benutzerdefinierten Bestellkriterien bestellt werden. Es wird erwartet, dass es in den meisten Fällen wünschenswert sein kann, die Ergebnisse nach den vorhergesagten Werten zu ordnen, z.B. die höchsten prognostizierten Kosten/Zählwerte (absolut oder pro Fahrzeug) an erste Stelle zu setzen, um intuitiv anzuzeigen, wo Probleme vorhergesagt werden.
Seitenübergreifende Hierarchien
Wie später beschrieben, können seitenübergreifende Hierarchien in zwei Modi arbeiten: Detailliert und übersichtlich. In beiden Modi werden Fahrzeughierarchien auf Seitenebene, basierend auf Fahrzeugattributen, als Grundlage für die Rendering-Seiten und die Navigation zwischen den Seiten verwendet. Es kann eine oder mehrere seitenübergreifende Hierarchien geben, wie z.B. eine oder mehrere aus: einer fahrzeugbasierten Hierarchie, einer motorbasierten Hierarchie und einer getriebebasierten Hierarchie.
Eine intuitive fahrzeugbasierte seitenübergreifende Hierarchie kann z.B. wie folgt definiert sein:

• Hersteller
• Marke
• Produkt
• Modell/Fahrzeuglinie

Eine separate Seite der Hierarchie wird für jede Einheit auf jeder Ebene der Fahrzeughierarchie zur Verfügung gestellt - also typischerweise eine (aber möglicherweise auch mehrere) Herstellerseite(n), eine Seite für jedes Fahrzeugprodukt (typischerweise mehrere Fahrzeugproduktseiten pro Marke), und eine Seite für jedes Fahrzeugmodell (typischerweise mehrere Modellseiten pro Produkt).
Eine intuitive Motor-Seitenzusammenstellung kann definiert werden als:

• Motor;
• Motor-Produkt;
• Motor-Modell.

Also eine Seite für jeden Motor (in welchem Fahrzeugmodell auch immer er verwendet wird), eine Seite für jede mögliche Kombination aus Fahrzeugprodukt und Motor und eine Seite für jede mögliche Fahrzeugmodell-Motor-Kombination.
Ähnlich kann eine Getriebehierarchie auf gleiche Weise definiert werden, wobei das Getriebe anstelle des Motors verwendet wird:
Eine intuitive Getriebe-Seitenzusammenstellung kann definiert werden als:

• Getriebe;
• Getriebe-Produkt;
• Getriebe-Modell.

Auf Wunsch können auch Ebenen bzgl. der Motoren- oder Getriebemarken bereitgestellt werden.
Im Detailmodus wird ein bestimmter Arbeitsablauf ausgewählt, und nur Vorhersagen für diesen Arbeitsablauf werden auf jeder Seite angezeigt.
Ein Benutzer kann auch Filteroptionen auf der Seite festlegen, z.B. das Fokussieren auf eine bestimmte Auswahl von Marken, Produkten, Modellen, Motoren usw. Die seitenübergreifende Hierarchie wird in gleicher Weise angewendet, ist jedoch auf die Vorhersagen 120 beschränkt, die den Auswahlkriterien des Benutzers entsprechen.
In beiden Detailmodi werden atomische Vorhersagen mit der entsprechenden Detailtiefe (atomische Vorhersagen als Übersicht oder detaillierte atomische Vorhersagen) verwendet, um atomische Ergebnisse auf der untersten Ebene der Hierarchie bereitzustellen und Anzeigeobjekte zu füllen. Diese atomischen Vorhersagen werden zur Bereitstellung von Ergebnissen zusammengefasst und füllen die Anzeigeobjekte weiter oben in der Hierarchie, für individuelle Arbeitsabläufe im Detailmodus und über alle Arbeitsabläufe im Übersichtsmodus.
Seiteninterne Hierarchien
Knotenbäume
Ein Knotenbaum oder eine Baumansicht ist ein Baumdiagramm, dessen visuelle Struktur so festgelegt ist, dass sie einer seiner Erzeugung zugrunde liegenden Vorhersagehierarchie entspricht.
Jeder Knoten des Knotenbaums entspricht einer bestimmten Gruppe von Filterkriterien, nach denen die Vorhersagen 120 gefiltert werden, um diesen Knoten zu füllen. Jede Ebene des Knotenbaums entspricht einer Ebene der Vorhersagehierarchie, gemäß der sie generiert wird.
Ein Knotenbaum kann entsprechend einer Vorhersagehierarchie generiert werden, die einer der seitenübergreifenden Hierarchien entspricht, um eine Möglichkeit zur Navigation zwischen Seiten auf verschiedenen Ebenen zu bieten. So hätte beispielsweise ein nach der oben genannten fahrzeugbasierten Hierarchie generierter Knotenbaum:

• einen Stammknoten zur Darstellung eines bestimmten Herstellers;
• Unterknoten des Stammknotens zur Darstellung verschiedener Marken;
• Unterknoten jedes Markenknotens zur Darstellung verschiedener Produkte innerhalb dieser Marke;
• Unterknoten des Produktknotens zur Darstellung von Modellen dieses Produkts.

Die einer seitenübergreifenden Hierarchie entsprechenden Knoten können auswählbar sein, um zur entsprechenden Seite zu navigieren. (Das Gleiche gilt für die Motor- und Getriebehierarchie).
Die Hierarchie kann (beispielsweise) auch erweitert werden zur Bereitstellung zusätzlicher Detailtiefe unterhalb des Fahrzeugmodells innerhalb des Knotenbaums, und/oder es können andere Formen von auf der Seite befindlichen Objekten vorgesehen sein, wie die nachfolgend beschriebenen, um zusätzliche Detailtiefe zu erreichen. Alternativ können separate Knotenbäume auf einer Seite bereitgestellt werden: einer, der der (festen) seitenübergreifenden Hierarchie für die betreffende Seite entspricht, und ein anderer entsprechend einer benutzerkonfigurierbaren Hierarchie. Beispielsweise kann der Benutzer für den zweiten Knotenbaum mindestens zwischen den folgenden beiden Hierarchien wechseln:

• Modell,
• Modell-Motor,
• Modell-Motor-Getriebe;

• Modell,
• Modell-Getriebe,
• Modell-Getriebe-Motor.

Dynamische Raster
Ein dynamisches Raster (Pareto-Raster) ist ein konfigurierbares Raster, das einen Satz von atomischen Vorhersagen 20 oder aggregierten Vorhersagen 22 darstellt. Die Rasteranordnung kann vom Benutzer festgelegt werden, und es wird die Möglichkeit der Sortierung nach den vorhergesagten Werten bereitgestellt. Pareto-Raster sind konfigurierbar und bieten eine hohe Flexibilität.
In den später beschriebenen Beispielen besteht eine Option darin, eine Aufschlüsselung der Vorhersagen für die aktuelle Seite nach Arbeitsabläufen vorzunehmen. Das heißt, auf welche Einheit sich die aktuelle Seite auch immer bezieht (Hersteller, Marke, Produkt, Modell, Motor, Motor-Produkt usw.), ein Pareto-Raster kann mindestens einen Vorhersagewert für jeden möglichen Arbeitsablauf für diese Einheit liefern. Je nachdem, wo sich die aktuelle Seite in der seitenübergreifenden Hierarchie befindet, können die im Pareto-Raster für einzelne Arbeitsabläufe bereitgestellten Vorhersagewerte aggregierte Vorhersagen sein (z.B. für jeden Arbeitsablauf, wobei alle individuellen Vorhersagewerte D/DPU/C/CPU120 der Vorhersagen 120 der 2B für einen bestimmten Hersteller, eine bestimmte Marke oder ein bestimmtes Produkt zusammengefasst werden) oder die individuellen Vorhersagewerte D/DPU/C/CPU, die für bestimmte Modelle oder Motoren generiert wurden. Das Pareto-Rasterfür eine bestimmte Seite wird erzeugt durch Filtern der Vorhersagen 120 nach beliebigen Kriterien, die zum Füllen des Rasters verwendet werden, und ggf. Zusammenfassen der gefilterten Vorhersagen, um bspw. mit der Ebene der seitenübergreifenden Hierarchie, auf der die betreffende Seite liegt, übereinzustimmen.
Säulendiagramme
Ein weiteres Anwendungsbeispiel für das Filtern/Zusammenfassen ist die Bereitstellung von Säulendiagrammen, wobei jede Säule des Diagramms wiederum einer gefilterten und möglicherweise zusammengefassten Gruppe von Vorhersagen entspricht. In dem später beschriebenen Beispiel dienen Säulendiagramme als Grundlage für den Vergleich von Vorhersagen für verschiedene Modelljahre. Es wird eine Gruppe von Säulen angezeigt, die jeweils dem gleichen Modell, aber einem anderen Modelljahr entsprechen. Die Spalten werden durch Filtern der Vorhersagen 20 nach Modelljahr generiert (Hinweis: Obwohl im Beispiel von 2B nicht dargestellt, kann die Vorhersage, wie oben erwähnt, für jedes einzelne Modell und jede Modelljahrkombination generiert werden, um diese Detailebene zu ermöglichen).
Es gilt auch zu beachten: Die Aufschlüsselung des Modelljahres ist nicht auf die Modellebene der Hierarchie beschränkt. So können beispielsweise Ergebnisse, die nach Marke, Produkt oder sogar Hersteller zusammengefasst werden, durch geeignete Filterung und Zusammenfassung der Prognosen 120 nach Modelljahr aufgeschlüsselt werden, wie später beschrieben wird.
Zeitreihen - Produktionsmonat, Betriebszeit (TIS)
Etwas ähnlich den Säulendiagrammen handelt es bei einer Zeitreihe in Abhängigkeit von Produktionsmonat und Betriebszeit um eine weitere Aufschlüsselung, die auf jeder Ebene der seitenübergreifenden Hierarchie vorgenommen werden kann.
Datenbank-Keying
Wie angegeben, umfassen die Vorhersagen 20 in der Vorhersagedatenbank 14D entsprechende Datenbankschlüssel, um die entsprechenden Verkaufs- und Garantiedatensätze 104, 106 in den Datenbanken 4D bzw. 6D aufzufinden. Dadurch kann die Benutzerschnittstelle (UI) so gerendert werden, dass ein Benutzer leicht zwischen einer Vorhersage oder einer Gruppe von Vorhersagen (atomar und zusammengefasst) und den entsprechenden Datensätzen wechseln kann. Jegliche Filter, wie beispielsweise seitenspezifische oder benutzerdefinierte Filter, die auf die Vorhersagen 20 angewendet werden, werden ebenfalls auf die entsprechenden Datensätze 4, 6 angewendet.
Abschnitt 2: Erstellen von Vorhersagen
In diesem Abschnitt werden die von Indico durchgeführten Verfahren zur Erstellung von Fahrzeuggewährleistungshäufigkeiten und Kostenvorhersagen auf Komponenten-, Kategorie- und Fahrzeuglinienebene erläutert. Das heißt, der Prozess, nach dem atomische Vorhersagen 120 auf der Vorhersageebene 14 des Systems berechnet werden.
Daten
Dieser Abschnitt beschreibt Datenelemente zur Erzeugung der vorhergesagten Ergebnisse. Die beiden wichtigsten Datenquellen sind die Fahrzeugverkaufsdaten 14, die die Produktion und den Verkauf jedes Fahrzeugs im Fahrzeugbestand dokumentieren, und die Garantieanspruchsdaten 6, die detaillierte Informationen über alle mit dem Fahrzeugbestand verbundenen Garantieansprüche liefern.
Die folgenden Abschnitte beschreiben Elemente der Datenverarbeitung auf der Vorverarbeitungsebene 12, vor der Beschreibung, wie die Daten zum Erstellen von Prognosen verwendet werden.
Fahrzeugverkäufe
Fahrzeugverkaufsdaten werden verwendet, weil sie eine Aufzeichnung der Fahrzeuge, die in Betrieb genommen werden, und Details zu jedem Fahrzeug bereitstellen, jedoch können auch andere diese Informationen erfassende Formen von Fahrzeugdatensätze verwendet werden.
Informationen über Fahrzeuge werden in der Regel in einer Tabelle erfasst und enthalten oft viel mehr Informationsfelder als die in der nachfolgenden Tabelle angegebenen, wie z.B. Fahrzeugausstattungsdetails und ausstellende Händler, jedoch sind diese Informationen nicht entscheidend für die Erstellung von Vorhersagen.
Einige Informationsfelder, wie z.B. die Gültigkeitsdauer der Garantie, werden mitunter in separaten Datensätzen bereitgestellt. In diesem Fall müssen sie lediglich durch die entsprechenden Spalten, wie z.B. die FIN, oder eine Kombination aus Fahrzeuglinie und Modelljahr verknüpft werden.

Falls das Fahrzeugmodelljahr in dem Fahrzeugverkaufsdatensatz nicht vorhanden ist, kann es aus dem 10-ten Zeichen der FIN abgeleitet werden. Falls dieses Verfahren genutzt werden soll, ist ein Modelljahrcodeverzeichnis erforderlich.

Feld	Feldbeschreibung
FIN	Fahrzeugidentifikationsnummer (Schlüsselfeld).
Fahrzeuglinie	Fahrzeugmodellbeschreibung (z.B. C-Klasse).
Modelljahr	Modelljahr des Fahrzeugs
Herstellungsdatum	Baujahr des Fahrzeugs
Inbetriebnahmedatum	Verkaufsdatum des Fahrzeugs an den Kunden und Beginn der Garantie.
Gültigkeitsdauer der Garantie	Dauer der Garantieabdeckung für das Fahrzeug. Diese könnte als Zeit oder Kilometerstand, oder beides, angegeben sein.

Garantieansprüche
Garantieanspruchsdaten werden verwendet, da es sich um eine umfassende Quelle für Fahrzeugreparaturdaten innerhalb der Anfangsphase einer Fahrzeuglebensdauer handelt, die an einer zentralen Stelle, d.h. dem Hersteller, zusammengefasst werden. Die Beschreibung gilt jedoch auch für andere Formen von Fahrzeugreparaturdatensätzen.
Garantieanspruchsdaten enthalten Informationen über Reparaturen an Fahrzeugen, die durch die Garantie abgedeckt sind. Die Menge der in diesem Datensatz erfassten Daten hängt vom Hersteller ab, wobei aber die in der folgenden Tabelle angegebenen Schlüsselfelder immer vorhanden sind. Dieser Datensatz ist über die FIN mit dem Datensatz Fahrzeugverkäufe verknüpft. Es gilt zu beachten, dass einige Fahrzeuge wahrscheinlich keine Garantieansprüche haben werden, jedoch sollten alle Garantieanspruchsdatensätze einen zugehörigen Fahrzeugdatensatz im Datensatz Fahrzeugverkäufe haben.
Andere Informationen, die häufig in den Garantieanspruchsdaten erfasst werden, beinhalten: Daten über die Vertragshändler, die die Reparatur durchgeführt haben, den Garantietyp, unter den die Reparatur fällt, andere zugeordnete Daten (wie z.B. Fehlerdatum oder Anspruchseinreichungsdatum), andere Zahlungsfelder und alle relevanten (beschreibenden) Beschreibungsfelder.

Beschreibungen für Arbeitsabläufe, Kategorien und Teilenummern liefern Zusammenhänge und werden oft in separaten Verzeichnis-Datensätzen geliefert, um eine effizientere Abfrage diese großen Datensätze zu ermöglichen.

Feld	Feldbeschreibung
FIN	Fahrzeugidentifikationsnummer (Schlüsselfeld).
Anspruchsnummer	Eine eindeutige ID-Nummer für den Anspruchsfall.
Arbeitsablauf	Ein Code für die Art der am Fahrzeug durchgeführten Reparatur.
Kategorie	Ein Code für den Bereich des Fahrzeugs, an dem die Reparatur durchgeführt wurde.
Teilenummer	Die kausale Teilenummer im Anspruch.
Berichtsdatum	Erstbearbeitungsdatum des Anspruchs.
Zahlungsdatum	Zahlungsdatum des Anspruchs durch den OEM an den Händler.
Kilometerzähler	Fahrzeug-Kilometerzählerstand zum Pannenzeitpunkt.
Gesamtarbeitsaufwand	Für den Anspruch berechnete Arbeitskosten.
Teile insgesamt	Für den Anspruch berechnete Teilekosten.
Gesamtanspruch	Die Bruttoreparaturkosten.

Datenbereinigung
Der folgende Abschnitt beschreibt die Schritte, die unternommen werden, um die Rohdatendatensätze für die Analyse vorzubereiten.
Auslaufdatum des Fahrzeugs
Ein Fahrzeugauslaufdatum wird im Allgemeinen abgeleitet und dem Datensatz Fahrzeugverkäufe hinzugefügt, es sei denn, es ist bereits im Rohdatensatz enthalten. Das Fahrzeugauslaufdatum ist einfach das Datum, an dem die Beobachtungsdauer des Fahrzeugs in der Analyse erlischt, d.h. es wird bei der Analyse nicht mehr berücksichtigt (nach diesem Datum). Die Beobachtungsdauer ist in der Regel gleich lang wie die Garantieabdeckung, aber es ist wichtiger, sie in Bezug auf den erforderlichen Vorhersagezeitraum und nicht nur auf die Garantieabdeckung zu betrachten. Wird beispielsweise ein Fahrzeug mit dreijähriger Garantie am 1. Januar 2015 verkauft, so wäre sein Auslaufdatum normalerweise der 1. Januar 2018, da eine Dreijahresvorhersage generell von größtem Interesse ist. Wenn es uns jedoch nur darum geht, eine Prognose für die ersten 12 Betriebsmonate zu erstellen, obwohl es eine dreijährige Garantie gibt, dann wäre das Auslaufdatum des Fahrzeugs der 1. Januar 2016. Die Beobachtungsdauer ist im Allgemeinen herstellerübergreifend oder zumindest auf der Ebene Fahrzeuglinie - Modelljahr festgelegt.
Duplikate
Bereitgestellte Datensätze für Fahrzeugverkäufe und Garantieansprüche werden in der Regel zu regelmäßigen Zeitpunkten aktualisiert, wie z.B. jede Woche oder jeden Monat. Duplikate sind üblich, beispielsweise können Zahlungen aktualisiert werden, wenn ein Anspruch bearbeitet und beglichen wird. Es ist in der Regel empfehlenswert, solche Duplikate durch die neueste Version des Datensatzes zu ersetzen, unter der Annahme, dass die neueste Version die aktuellsten Informationen enthält.
Fahrzeugalter zum Zeitpunkt des Anspruchs
Das Alter eines Fahrzeugs zum Zeitpunkt der Durchführung oder Bearbeitung des Garantieanspruchs ist eine Information, die berechnet wird, falls sie nicht bereits vorhanden ist. Sie ergibt sich aus der Verknüpfung des Garantieanspruchsdatensatz mit dem Fahrzeugverkaufsdatensatz über die FIN und der Berechnung der Anzahl der Tage zwischen dem Berichtsdatum (oder Zahlungsdatum) und dem Fahrzeuginbetriebnahmedatum. Ist das Alter beim Anspruchsfall negativ, d.h. die Reparatur erfolgte bevor das Fahrzeug in Betrieb genommen wurde, so wird das Alter zum Zeitpunkt des Anspruchs stattdessen auf 0 gesetzt.
Die Wahl der Verwendung des Berichtsdatums oder des Zahlungsdatums aus dem Datensatz Garantieansprüche zur Berechnung des Alters beim Anspruchsfall hängt davon ab, ob Vorhersagen aus Häufigkeits- oder Kostenperspektive erforderlich sind. Die Bearbeitung von Zahlungen kann Zeit in Anspruch nehmen, was sich darauf auswirken würde, wann ein Hersteller diesen Kosten ausgesetzt ist.
Dies ist für eine zeitbasierte Analyse geeignet, jedoch kann die Nutzung (Kilometer- oder Stundenleistung) anstelle des Fahrzeugalters für eine nutzungsbasierte Analyse verwendet werden. Dementsprechend gilt in diesem Zusammenhang jede Beschreibung des Fahrzeugalters gleichermaßen für die aktuelle Nutzung.
Behandlung der Garantieanspruchsdaten
Die Behandlung der Garantieanspruchsdaten variiert je nach Hersteller, abhängig von der Art der Erfassung von Garantieansprüchen und vom Wunsch, wie die Vorhersageergebnisse dargestellt werden sollen.
Beispiele für die Behandlung von Garantieansprüchen für zwei verschiedene Hersteller werden nachfolgend präsentiert.

1. Hersteller A möchte die Prognosen auf Teilenummernebene einsehen, daher werden die mit einem Anspruch verbundenen Teile als separate Ansprüche betrachtet und die Gesamtanspruchskosten werden proportional auf die Teile verteilt.
2. Hersteller B möchte Prognosen auf Arbeitsablaufebene einsehen, und da jeder verknüpfte Arbeitsablauf und Kosten für jeden Anspruch auf getrennte Zeilen verteilt sind, ist keine weitere Bearbeitung der Garantiedaten erforderlich.

Verfahren
Dieser Abschnitt beschreibt die erforderlichen Schritte, um Häufigkeits- und Kostenvorhersagen auf der Ebene der Fahrzeuglinie, der Kategorie oder des Arbeitsablaufes zu erstellen. Unter Verwendung historischer Garantieanspruchsdaten werden Profile von Anspruchsmustern erstellt und als Basis für Vorhersagen verwendet, in Kombination mit dem aktuellen Fahrzeugbestand und Anzahl oder Kosten der Ansprüche.
Datendatum
Das Datendatum ist die erste Information, die abgeleitet wird. Sie ist definiert als das jüngste Datum eines Anspruchs im Garantieanspruchsdatensatz und kann als das Datum betrachtet werden, an dem die Vorhersagen und die Analysen gültig sind. Es wird verwendet zur Feststellung, welche Garantieansprüche für die Erstellung von Profilen in Frage kommen, und auch zur Berechnung des aktuellen Alters aller Fahrzeuge im Bestand.
Profilerstellung
Profile sind die Basis für alle Vorhersagen auf der Vorhersageschicht 14. Sie werden zur Wiedergabe der konsistenten Muster in den Garantiedaten für bestimmte Reparaturtypen verwendet. So fallen beispielsweise einige Komponenten während der gesamten Garantiezeit mit ziemlich konstante Rate aus, während andere Komponenten mit höhere Rate gegen Ende der Garantie ausfallen können. Jede Art von Reparatur hat ihre eigenen Charakteristiken, was bedeutet, dass eindeutige Profile erforderlich sind. Um zu veranschaulichen, wie Profile erstellt werden, folgt nun ein anschauliches Beispiel, das einen Arbeitsablauf ‚E0123‘ bei einer Fahrzeuglinie ‚Compact A‘ betrachtet. Die Vorhersageschicht 14 verwendet dieses Verfahren, um Profile für jede gewünschte Kombination von Fahrzeuglinie, Kategorie und Arbeitsablauf zu erstellen.

Im ersten Schritt werden alle Garantieansprüche identifiziert, aus denen das Profil gebildet werden kann. Nur Ansprüche, die an Fahrzeugen entstanden sind, die ihr Auslaufdatum überschritten haben, werden für die Analyse berücksichtigt. Auf diese Weise soll sichergestellt werden, dass das Profil nicht zu Unrecht mit Garantieansprüchen gewichtet wird, die bei geringem Betriebsalter auftreten. Die folgende Tabelle gibt das Alter zum Zeitpunkt des Anspruchs und den gezahlten Betrag für 30 Ansprüche an, die diese Kriterien für den Arbeitsablauf E0123 erfüllen.

Anspruch ID	Alter zum Zeitpunkt des Anspruchs	Gesamtanspruch	Anspruch ID	Alter zum Zeitpunkt des Anspruchs	Gesamtanspruch
1	0	$79.00	16	444	$247.00
2	0	$79.00	17	489	$79.00
3	1	$141.00	18	540	$121.00
4	5	I $79.00	19	623	$141.00
5	15	$141.00	20	689	$79.00
6	79	$121.00	21	707	$141.00
7	134	$121.00	22	776	$247.00
8	155	$79.00	23	821	$121.00
9	176	$79.00	24	888	$121.00
10	240	$121.00	25	912	$247.00
11	255	$79.00	26	950	$79.00
12	302	$247.00	27	1003	$141.00
13	361	$79.00	28	1090	$247.00
14	361	$141.00	29	1094	$251.00
15	402	$121.00	30	1095	$247.00

Ansprüche werden dann nach Fahrzeuglinie, Arbeitsablauf und Alter zum Zeitpunkt des Anspruchs gruppiert, und die Anzahl und Summe des Gesamtanspruchs wird für jede Gruppierung übernommen. Dies ist in der folgenden Tabelle dargestellt.

Fahrzeuglinie	Arbeitsablauf	Alter zum Zeitpunkt des Anspruchs	Anspruchsanzahl	Gezahlte Summe
Compact A	E0123	0	2	$158.00
Compact A	E0123	1	1	$141.00
Compact A	E0123	5	1	$79.00
Compact A	E0123	15	1	$141.00
Compact A	E0123	79	1	$121.00
Compact A	E0123	134	1	$121.00
Compact A	E0123	155	1	$79.00
Compact A	E0123	176	1	$79.00
Compact A	E0123	240	1	$121.00
Compact A	E0123	255	1	$79.00
Compact A	E0123	302	1	$247.00
Compact A	E0123	361	2	$220.00
Compact A	E0123	402	1	$121.00
Compact A	E0123	444	1	$247.00
Compact A	E0123	489	1	$79.00
Compact A	E0123	540	1	$121.00
Compact A	E0123	623	1	$141.00
Compact A	E0123	689	1	$79.00
Compact A	E0123	707	1	$141.00
Compact A	E0123	776	1	$247.00
Compact A	E0123	821	1	$121.00
Compact A	E0123	888	1	$121.00
Compact A	E0123	912	1	$247.00
Compact A	E0123	950	1	$79.00
Compact A	E0123	1003	1	$141.00
Compact A	E0123	1090	1	$247.00
Compact A	E0123	1094	1	$251.00
Compact A	E0123	1095	1	$247.00

Diese Tabelle ist ausgefüllt, um den täglichen Service abzudecken, und um kumulative Summen für die Anspruchszahl und die Zahlungssumme abzuleiten. Im vorliegenden Beispiel gibt es 1095 Punkte, was der Anzahl der Tage innerhalb einer dreijährigen Garantieperiode entspricht. Um ein Einjahresprofil zu erstellen, wären es 365 Punkte, etc. Die folgende Tabelle zeigt die ersten 20 Zeilen und die letzten 10 Zeilen der resultierenden Profiltabelle.

Fahrzeuglinie	Arbeitsablauf	Alter zum Zeitpunkt des Anspruchs	Kumulative Ansprüche	Kumulative Zahlung	Prozentsatz des Anspruchs	Prozentsatz der Zahlung
Compact A	E0123	0	2	$158.00	6.67%	4%
Compact A	E0123	1	3	$299.00	10.00%	7%
Compact A	E0123	2	3	$299.00	10.00%	7%
Compact A	E0123	3	3	$299.00	10.00%	7%
Compact A	E0123	4	3	$299.00	10.00%	7%
Compact A	E0123	5	4	$378.00	13.33%	9%
Compact A	E0123	6	4	$378.00	13.33%	9%
Compact A	E0123	7	4	$378.00	13.33%	9%
Compact A	E0123	8	4	$378.00	13.33%	9%
Compact A	E0123	9	4	$378.00	13.33%	9%
Compact A	E0123	10	4	$378.00	13.33%	9%
Compact A	E0123	11	4	$378.00	13.33%	9%
Compact A	E0123	12	4	$378.00	13.33%	9%
Compact A	E0123	13	4	$378.00	13.33%	9%
Compact A	E0123	14	4	$378.00	13.33%	9%
Compact A	E0123	15	5	$519.00	16.67%	12%
Compact A	E0123	16	5	$519.00	16.67%	12%
Compact A	E0123	17	5	$519.00	16.67%	12%
Compact A	E0123	18	5	$519.00	16.67%	12%
Compact A	E0123	19	5	$519.00	16.67%	12%
Compact A	E0123	20	5	$519.00	16.67%	12%
⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮
Compact A	E0123	1086	27	$3,471.00	90.00%	82%
Compact A	E0123	1087	27	$3,471.00	90.00%	82%
Compact A	E0123	1088	27	$3,471.00	90.00%	82%
Compact A	E0123	1089	27	$3,471.00	90.00%	82%
Compact A	E0123	1090	28	$3,718.00	93.33%	88%
Compact A	E0123	1091	28	$3,718.00	93.33%	88%
Compact A	E0123	1092	28	$3,718.00	93.33%	88%
Compact A	E0123	1093	28	$3,718.00	93.33%	88%
Compact A	E0123	1094	29	$3,969.00	96.67%	94%
Compact A	E0123	1095	30	$4,216.00	100.00%	100%

Der Prozentsatz der Ansprüche (CP) und der Prozentsatz der Zahlungen (PP) entsprechen dem Häufigkeits- bzw. Kostenprofil. Das Kostenprofil ist in der Grafik von 2C dargestellt, welche CP als eine Funktion der Betriebstage darstellt.
In der Praxis vermeidet die Vorhersageschicht 14 das Erstellen von Profilen mit weniger als 100 Ansprüchen. Dadurch soll das Auftreten von großen Sprüngen minimiert werden (was im Profil von 2C deutlich zu sehen ist), da sie einen Einfluss auf die Konsistenz von Vorhersagen haben können, die aus dem Profil berechnet werden.
Profilbereinigung
Garantiemaßnahmen werden manchmal in zwei Kategorien klassifiziert - regelmäßige Garantiemaßnahmen und unregelmäßige Garantiemaßnahmen. Die regelmäßige Garantiemaßnahme umfasst diejenigen Ansprüche, die auf vorhersehbare Weise auftreten, z.B. durch einen Komponentenfehler solange das Fahrzeug noch in den Kinderschuhen steckt oder durch normalen Komponentenverschleiß. Diese Art der Garantie ist ein Hauptgrund warum die Verwendung eines Profils, das auf historischen Anspruchsbearbeitungen basiert, in diesem Szenario ein so effektives Modell ist. Unregelmäßige Anspruchsbearbeitungen treten auf, wenn Komponenten aufgrund eines bestimmten Problems oder Fehlers in der Produktionslinie ausfallen. Ausfälle dieser Art fallen nicht unter das vorhersehbare Muster der regulären Garantie und es ist daher schwer, diese effektiv zu modellieren. Technische Servicemitteilungen, Kampagnen oder Rückrufaktionen treten oft bei schwerwiegenden Problemen auf und werden in der Regel in den Garantiedaten als solche gekennzeichnet. Allerdings können Komponentenprobleme oder Chargenprobleme, die keine besonderen Maßnahmen erfordern, oft in den Garantiedaten unbehandelt bleiben und gleichwertig als reguläre Garantiemaßnahme klassifiziert werden. Infolgedessen können unregelmäßige Garantiemaßnahmen in Profilen landen, was entsprechende Auswirkungen auf die Qualität der Vorhersagen hat.
Unregelmäßige Garantiemaßnahmen sollten nach Möglichkeit aus den zur Erstellung von Profilen verwendeten Daten entfernt werden, auch wenn sie nicht immer leicht zu identifizieren sind. Ein einfaches Verfahren erstellt Komponentenprofile für jedes Modelljahr und testet die Konsistenz. Solche Jahre, die offensichtlich abweichen, d.h. eine möglicherweise unregelmäßige Garantie enthalten, können entfernt werden.
Unterstützungsprofile
Indico enthält eine Reihe von Regeln, die es ermöglichen, Arbeitsabläufe, Kategorien oder Fahrzeuglinien einem anderen geeigneten Profil zuzuordnen, falls nicht genügend historische Garantieansprüche für die Erstellung eines Profils vorhanden sind. Diese Hierarchie der Profile ist unten aufgeführt, wobei das erste übereinstimmende Profil für Vorhersagen verwendet wird.

• Eigenes Fahrzeuglinien-Arbeitsablauf-Profil
• Eigenes Fahrzeugliniengruppe-Arbeitsablauf-Profil
• Unterstützungsfahrzeuglinien-Arbeitsablauf-Profil
• Eigenes Fahrzeuglinien-Kategorie-Profil
• Unterstützungsfahrzeuglinien-Kategorie-Profil
• Eigenes Fahrzeuglinien-Profil
• Eigenes Fahrzeugliniengruppen-Profil
• Unterstützungsfahrzeuglinien-Profil

Die Fahrzeugliniengruppe bezieht sich auf eine Zusammenstellung von Fahrzeuglinien, die in einem Herstellerfahrzeugportfolio als ähnlich angesehen werden. Diese Gruppen werden bei der Erstellung mit dem Hersteller abgestimmt.
Eine Unterstützungsfahrzeuglinie wird für jede Fahrzeuglinie festgelegt. Sie kann als die Ähnlichste betrachtete werden und ist oft eine ältere Version einer Fahrzeuglinie mit mehr historischen Daten und damit brauchbaren Profilen.
Aktuelles Fahrzeugalter
Das aktuelle Alter jedes Fahrzeugs in einer Population ist definiert als die Anzahl der Tage zwischen dem Datum der Fahrzeuginbetriebnahme und dem Datendatum.
Solche Fahrzeuge, deren Herstellungsdatum oder Inbetriebnahmedatum größer als das Datendatum ist, werden zusammen mit den dazugehörigen Garantieansprüchen des Fahrzeugs aus der Analyse entfernt.
Fahrzeugerträge und Maturität
Dieser Abschnitt beschreibt, wie die Kennzahlen „Fahrzeugertrag“ und „Maturität“ anhand eines Profils berechnet werden. Dies ist ein wichtiger Prozess, der alle verwandten Fahrzeuge mit einem Profil vergleicht, um eine Gesamtpopulationsmaturität in Bezug auf das Profil zu bestimmen. Die Maturität wird direkt zur Berechnung einer Vorhersage für den betreffenden Arbeitsablauf verwendet.

Das im Abschnitt Profilerstellung beschriebene Beispiel wird mit der Betrachtung einer Population von 1000 Compact A Fahrzeugen des Modelljahrs 2017 fortgeführt. Das Datendatum ist der 10. Februar 2017 und diese Fahrzeuge haben bisher fünf Ansprüche geltend gemacht, und Ziel ist es, eine dreijährige (Ende der Garantie) Prognose für die Kosten pro Einheit zu berechnen. Die Fahrzeuge werden nach ihrem aktuellen Alter gruppiert und nach aktuellem Alter und Profilalter beim Anspruchsfall mit dem Profil verknüpft. Der Ertrag für jede Altersgruppierung entspricht dem Produkt aus dem Profil des gezahlter Prozentsatzes und der Anzahl der Fahrzeuge in der Gruppe. Die folgende Tabelle zeigt alle diese Schritte.

Fahrzeuglinie	Modell - Jahr	Aktuelles Alter	Fahrzeug Anzahl	Gezahlter Prozentsatz	Erträge
Compact A	2017	1	145	7.09%	10.28344402
Compact A	2017	5	180	8.97%	16.13851992
Compact A	2017	12	200	8.97%	17.9316888
Compact A	2017	15	135	12.31%	16.61883302
Compact A	2017	20	25	12.31%	3.07756167
Compact A	2017	25	30	12.31%	3.693074004
Compact A	2017	31	120	12.31%	14.77229602
Compact A	2017	40	50	12.31%	6.15512334
Compact A	2017	55	40	12.31%	4.924098672
Compact A	2017	71	25	12.31%	3.07756167
Compact A	2017	92	15	15.18%	2.277039848
Compact A	2017	115	12	15.18%	1.821631879
Compact A	2017	135	8	18.05%	1.44402277
Compact A	2017	170	4	19.92%	0.796963947
Compact A	2017	201	3	21.80%	0.653937381
Compact A	2017	210	3	21.80%	0.653937381
Compact A	2017	220	2	21.80%	0.435958254
Compact A	2017	230	1	21.80%	0.217979127
Compact A	2017	245	1	24.67%	0.246679317
Compact A	2017	260	1	26.54%	0.265417457

Die Maturität ergibt sich aus der Division des Gesamtertrags durch die Anzahl der Fahrzeuge in einer Population. Die Fälligkeit in diesem Beispiel beträgt daher 105,49/1000 = 0,10549.
Die Maturität beschreibt hier den zum Zeitpunkt der Analyse realisierten Haftungsanteil. Das heißt, der Anteil an der Gesamtzahl oder den Gesamtkosten der Reparaturen, die als bisher durchgeführt geschätzt wurden.
Es ist ersichtlich, dass zur Berechnung einer vorhergesagten Häufigkeit (Ansprüche pro Einheit) genau die gleichen Schritte angewendet werden können, jedoch mit dem Profil Anspruchsprozentsatz anstelle des gezahlten Prozentsatzes.
Verzögerung von Garantieansprüchen
Häufig kommt es zu einer Zeitverzögerung bei der Aufnahme von Garantieansprüchen in eine Tabelle historischer Garantieansprüche, was bedeutet, dass die Anspruchsdatensätze zum Datendatum nicht vollständig sind , wobei die Rate, mit der sie unvollständig sind, konsistent ist. Diese Zeitverzögerung kann oft Monate dauern. Diese Verzögerung variiert je nach Hersteller, ist jedoch in der Regel innerhalb eines Herstellers konsistent. Sobald die Zeitverzögerung modelliert und verstanden wurde, kann ein zusätzlicher Schritt hinzugefügt werden, um den Ertrag unter Berücksichtigung der Anspruchsverzögerung anzupassen. Mehrere Werte müssen abgeleitet werden, um diesen Schritt zu realisieren.

• DD - Datendatum. Das Datum des letzten Anspruchs.
• FPDD - Vollständig verarbeitetes Datendatum. Dies ist das Datum, an dem die Anspruchsdaten voll realisiert sind. FPDD <= DD.
• AF - Anpassungsfaktor für das Alter. Ein Wert, der auf der Grundlage des Anteils der Ansprüche zu berechnen ist, die während des Äquivalents des Fahrzeugalters bearbeitet wurden. Berechnet durch Multiplikation des PP mit der Verteilung der Anspruchsverzögerung für jedes Alter.
• PP - bearbeiteter Anteil. Der Anteil der bearbeiteten Ansprüche zwischen FPDD und DD. Dieser ergibt sich aus der berechneten Anspruchsverteilung.

Falls das Fahrzeugalter kleiner oder gleich der Anzahl von Tagen zwischen DD und FPDD ist, dann gilt

• Neuer Ertrag = Ertrag X AF

Falls das Fahrzeugalter größer als die Anzahl von Tagen zwischen DD und FPDD ist, dann gilt

• Vollständiger Ertrag bis FPDD
• Vollständiger Ertrag bis DD
• Neuer Ertrag = FPDD + [(DD - FPDD) X PP]

Vorhersagen
Die Vorhersagen sind einfach, sobald ein Maturitätswert berechnet wurde. Ein vorhergesagter Zahlungsbetrag (jeweiliger Anspruch) kann berechnet werden, indem die Gesamtkosten für eine Gruppe von Ansprüchen (jeweilige Gesamtanzahl von Ansprüchen) durch die Maturität dividiert werden. Die Kosten pro Einheit werden dann unter Berücksichtigung der Anzahl der Fahrzeuge in der Population abgeleitet.

Die nachstehende Tabelle enthält Einzelheiten zu fünf Ansprüchen für den Arbeitsablauf E0123 bezogen bei Compact A- 2017.

FIN	Anspruchsnummer	Arbeitsablauf	Berichtsdatum	Gesamtanspruch
ABCDEFGHIJK000001	1	E0123	01. Oktober 2016	$81.00
ABCDEFGHIJK000002	2	E0123	11. November 2016	$121.00
ABCDEFGHIJK000003	3	E0123	23. November 2016	$81.00
ABCDEFGHIJK000004	4	E0123	03. Januar 2017	$263.00
ABCDEFGHIJK000005	5	E0123	04. Februar 2017	$121.00

Der letzte Schritt kombiniert die Zusammenfassungen der Fahrzeuge und Ansprüche mit dem abgeleiteten Maturitätswert, um einen prognostizierten Zahlungsbetrag von 6.323,13$ und einen Stückkosten-Betrag von 6,32$ zu erhalten.

Fahrzeuglinie	Modelljahr	Fahrzeug -anzahl	Arbeitsablauf	Maturität	Anzahl der Ansprüche	Gesamtzahlung	Prognostizierte Zahlung	PCPU
Compact A	2017	1000	E0123	0.10549	5	$667.00	$6,323.13	$6.32

Dieses Verfahren wird für alle Kombinationen von Fahrzeuglinien und Arbeitsabläufe im gesamten Datensatz wiederholt. Einige Beispiele für verschiedene Arten von Arbeitsabläufen sind in der nachfolgenden Tabelle aufgeführt. Für jeden dieser Arbeitsabläufe können bei Bedarf nach dem beschriebenen Verfahren ein oder mehrere Profile erstellt werden. Fahrzeuglinien- und Kategorie-Vorhersagen werden nach dem gleichen Verfahren erstellt.
Beispiel für Reparaturen

Reparatur-Code	Reparaturbeschreibung	Untersystem
1	KUPPLUNGSLEITUNGEN, ENTLÜFTUNG	Getriebesystem
2	KOFFERRAUMDECKEL ODER HECKKLAPPE, VERSTELLBAR	Karosserie
8	HOCHSPANNUNGSKABEL, PRÜFEN	Elektronik
9	KURZMOTOR, R&R	Motorenkomponenten und -teile
15	ZYLINDERBLOCK, R&R	Motorenkomponenten und -teile
16	MOTORHALTERUNG GUMMI NR.1, R&R	Motorenkomponenten und -teile
25	VERLÄNGERUNGSANSAUGKRÜMMER	Abgassystem
26	BYPASS-VENTIL, R&R	Abgassystem
29	KRAFTSTOFFTANK, R&R	Kraftstoffzufu h rsystem
30	KRAFTSTOFFTANKDECKELÖFFNER, R&R	Kraftstoffzufu h rsystem
34	SAUERSTOFFSENSOR, R&R	Elektronik
36	ANTRIEBSRIEMENSPANNER, R&R	Motorenkomponenten und -teile
45	DIFFERENTIALBAUGRUPPE, R&R	Getriebesystem
51	ÖLLEITUNG, R&R	Motorenkomponenten und -teile
58	WÄHLHEBEL, R&R	Getriebesystem
60	PROPELLERWELLENBAUGRUPPE, R&R	Motorenkomponenten und -teile
63	VORDERRADNABENSCHRAUBEN, R&R	Aufhängungs- und Lenksysteme
74	ANTIBLOCKIERSYSTEM, DIAGNOSE	Bremssystem
81	RADMUTTER, R&R EINE	Aufhängungs- und Lenksysteme
85	VORDERER STOßDÄMPFER, R&R	Aufhängungs- und Lenksysteme
95	ORNAMENT(GRILL), R&R	Karosserie
107	ZYLINDERKOPF, R&R	Motorenkomponenten und -teile
108	NOCKENWELLE, R&R	Motorenkomponenten und -teile
120	KRAFTSTOFFRÜCKLAUFSCHLAUCH, R&R	Kraftstoffzufu h rsystem
123	EGR-MODULATORVENTIL	Kraftstoffzufu h rsystem
127	ANLASSER, DIAGNOSE	Elektronik
142	SCHALTHEBEL, WELLENWÄSCHE	Getriebesystem
163	PRÜFEN, ERSETZEN EGR-SCHLAUCH	Kraftstoffzufuhrsystem
175	UNTERE(R) LENKARM(E), R&R	Aufhängungs- und Lenksysteme
176	QUERTRÄGER, R&R	Aufhängungs- und Lenksysteme
188	KOFFERRAUMDECKELSCHARNIER, R&R	Karosserie
200	SCHEIBENBREMSE HINTEN, REINIGEN UND AUFARB.	Bremssystem
202	KLIMAMODUSREGELUNG, ÜBERPRÜFUNG	Elektronik
214	TURBOLADERHALTERUNG, R&R	Motorenkomponenten und -teile
278	STOßDÄMPFER HINTEN, R&R	Aufhängungs- und Lenksysteme
282	AIRBAG-STEUERUNGSSYSTEM, DIAGNOSE	Elektronik
327	PILOTLAGER, R&R	Getriebesystem
328	KUPPLUNGSAUSRÜCKGABEL, R&R	Getriebesystem
441	SIMMERRING FÜR DIE VORDERACHSE, R&R	Aufhängungs- und Lenksysteme
632	NOCKENWELLENPOSITIONSSENSOR, R&R	Elektronik
691	BATTERIE, REINIGEN UND PRÜFEN	Elektronisches Versorgungssystem
694	TEILMOTOR, R&R	Motorenkomponenten und -teile
773	HANDSCHUHFACHMONTAGE, R&R	Karosserie
798	MOTOR FÜR	Karosserie
	ZENTRALVERRIEGELUNG; R&R
824	HOCHMONTIERTE BREMSLICHTBIRNE, R&R	Karosserie
844	LAUTSPRECHER (HOCHTÖNER), R&R LE	Unterhaltung
850	GEBLÄSEEINHEIT, R&R	Heizung & A/C
918	HAUPTSICHERUNGSBLOCK, R&R	Elektronik
991	SCHLÜSSELLOSE EINHEIT/ SENDER	Elektronik
993	DICHTUNGSLEISTE, R&R	Karosserie

Abschnitt 3: Vergleich mit anderen Methoden
Um einige der Vorteile der hierin offenbarten Techniken der prädiktiven Analytik zu veranschaulichen, werden exemplarisch Vergleiche mit anderen Methoden angestellt.
Vergleich zu Weibull:
Unter Bezugnahme auf die 124A und 124B ist durch deren Offenbarung erkennbar, dass viele Komponenten gegen Ende der Garantie ihren Hauptanteil an Anspruchsaktivität zeigen. Als Beispiel zeigt die Grafik aus 124A kumulative Ansprüche (gleichmäßigere, monoton steigende Kurve) und tägliche Ansprüche (gezacktere Kurve) als Funktion von Betriebstagen über einen Zeitraum von 1000 Tagen für einen bestimmten Arbeitsablauf entsprechend einer bestimmten Fahrzeugkomponente. Wie man sieht, steigt die Zahl der Anspruchsfälle pro Tag im Allgemeinen mit dem Fahrzeugalter an (was sich auch in der zunehmenden Steigung der Summenkurve widerspiegelt), wobei es bei jungen Fahrzeugen eine relativ geringe Zahl von Ansprüchen pro Tag gibt und bei älteren Fahrzeugen eine relativ große Zahl. Diese geringe anfängliche Anspruchsaktivität verhindert eine frühzeitige Problemerkennung bei Verwendung gegenwärtiger Analysen.
Bestehenden parametrischen Vorhersage-Tools wie Weibull gelingt es auch nicht, dieses Verhalten vorherzusagen, wenn nur ein begrenzter Datensatz für relativ junge Fahrzeuge verfügbar ist, wie in 124B dargestellt ist. Wie aus dem Stand der Technik bekannt, handelt es sich bei der Weibull-Analyse um ein bekanntes parametrisches Vorhersagemodell, das in der Regel von vielen in diesem Bereich Tätigen bevorzugt und als eines der wichtigstes Werkzeuge für jede prädiktive Analyse betrachtet wird.
124B zeigt zwei Darstellungen, jeweils mit der Bezeichnung WP-Vorhersage, die nach den hierin beschriebenen Verfahren berechnet ist, und Weibull-Vorhersage, die durch Anwendung einer parametrischen Weibull-Analyse basierend auf denselben Daten berechnet ist, basierend auf einer Population von relativ jungen Fahrzeugen mit relativ niedriger Maturität, die der Untergruppe der Daten von 124A innerhalb des mit T gekennzeichneten Intervalls entspricht, was wiederum dem Alter des ältesten Fahrzeugs in der Population entspricht, auf dem die Prognosen basieren. Wie erkennbar ist, kann die Weibull-Prognose, die anhand dieser begrenzten Untergruppe von Daten ermittelt wurde, den signifikanten Anstieg der Anspruchs-(Reparatur)-bearbeitung mit Betriebstagen nicht vorhersagen, was in den tatsächlichen Daten von 124A deutlich wird, während die WP-Vorhersage dies anhand des begrenzten Datensatzes präzise voraussagt.
Um diese Verbesserung weiter zu veranschaulichen, zeigt 125 die Ergebnisse der Indico-Analyse (linke Balken des Balkendiagramms) im Vergleich zur Weibull-Analyse (rechte Balken des Balkendiagramms). Die Anzahl der erhaltenen Ansprüche, die für die Analyse verwendet wurden, wird ebenfalls angezeigt. Die Weibull-Analyse beginnt erst im März 2011 und prognostiziert eine Fehlerrate von 3,2%. Zu diesem Zeitpunkt haben sich die Indico-Vorhersagen stabilisiert und zeigen 18,4%. Die Weibull-Vorhersagen steigen dann von Monat zu Monat an, bevor sie etwa im Januar 2012 stabil werden (eine vorherige Analyse dieses Datensatzes zeigt, dass die Weibull-Technik unter den Vorhersagen um etwa 25% gestiegen ist, da sie nicht ohne weiteres mit 0-Tage-Ansprüchen umgehen kann). Es ist klar, dass die Indico-Analyse eine stabile, zuverlässige Vorhersage mindestens 10 Monate früher als die Weibull-Methode liefert.
Vergleich mit dem monatlichen kostenbasierten Ansatz:
Unter Bezugnahme auf 126 schneiden die vorliegenden Verfahren auch deutlich besser ab im Vergleich zu dem oben kurz beschriebenen einfachen, auf monatlichen Kosten basierenden Ansatz, bei dem Probleme markiert werden, wenn die gesamten monatlichen Ausgaben oder Häufigkeiten für einen bestimmten Arbeitsablauf/Fahrzeugkomponente einen vorgegebenen Schwellenwert überschreiten. Als Beispiel zeigt 125 eine Grafik der monatlichen Ausgaben für einen bestimmten Arbeitsablauf mit einem vorgegebenen Schwellenwert (z.B. bei £100.000). Erst wenn die Gesamtkosten für diesen Vorgang für einen bestimmten Monat den Schwellenwert erreichen, wird das potenzielle Problem markiert und untersucht, was in diesem Beispiel fast drei Jahre nach der Inbetriebnahme des ersten der betreffenden Fahrzeuge der Fall ist. In diesem Beispiel entspricht die vertikale Achse den monatlichen Ausgaben in Einheiten von £100k. Bei diesem Ansatz ist es notwendig, ausreichend hohe Schwellenwerte zu verwenden, um zu verhindern, dass statistisch unbedeutende Ereignisse die Ergebnisse übermäßig verzerren, was wiederum die Fähigkeit zur frühzeitigen Problemerkennung erheblich einschränkt.
Zum Vergleich zeigen die 127A und 127B die monatlichen Kosten (auf der y-Achse) für zwei unterschiedliche Fahrzeugkomponenten - Kraftstoffeinspritz-Kit bzw. CCCC-Armaturentafel. In diesen Fällen ist der Zeitpunkt der Problemerkennung mit Hilfe der hier offenbarten nichtparametrischen Vorhersagemethoden 43 Monate bzw. 31 Monate früher als mit der einfachen Schwellenwertmethode mit angemessen gewählte Schwellenwert.
Indico-Stabilität
128 zeigt eine Grafik der Ergebnisse einer Indico-Analyse, die rückwirkend basierend auf Daten zwischen März 2012 und Dezember 2010 durchgeführt wurde. Die vorhergesagte Fehlerrate am Ende der Garantiezeit wurde für jeden Wiederholungslauf berechnet. Diese Fehlerraten werden über dem Datum des Wiederholungslaufs grafisch dargestellt und mit der Datenmaturität in 128 verglichen.
Der erste Wiederholungslauf im Dezember 2010 ergab eine vorhergesagte Fehlerrate von 25,3%. Diese Analyse wurde durchgeführt, als der Datensatz nur 4,9% reif war. Diese Vorhersage würde aufgrund der geringen Maturität mit Vorsicht behandelt werden.
Nachfolgende Vorhersagen führten im Februar 2011 zu einem Rückgang auf 18,8%. Von diesem Zeitpunkt an bleiben die vorhergesagten Werte sehr konstant und schwanken nur zwischen 18,8% und 15,0% bis März 2012.
Diese Analyse zeigt, dass ab Februar 2011 selbst bei relativ niedriger Maturität (<10%) eine zuverlässige Vorhersage erstellt wurde. Die geringe Abweichung in den vorhergesagten Zahlen ist ganz normal und nimmt mit zunehmender Maturität ab.
Abschnitt 4: Systemübersicht
Weitere Details zur Benutzerschnittstelle von Indico werden nun beschrieben.
3 zeigt eine schematische Übersicht über ein Netzwerk von Seiten, bereitgestellt von der Benutzerschnittstelle des Indico-Systems. Blöcke in 3 stellen einzelne Seiten dar, und die Pfeile zwischen den Blöcken zeigen Navigationsbeziehungen zwischen den Seiten auf. Insbesondere stellt ein Pfeil von dem Block, der eine Seite repräsentiert, zu dem Block, der eine andere Seite repräsentiert, die Tatsache dar, dass es möglich ist, direkt von dieser Seite zu der anderen Seite zu navigieren. Diese Navigation erfolgt über ein Navigationselement, das auf jeder Seite angezeigt wird und im Folgenden als „Charm“ bezeichnet wird.
Die Übersichtsseiten 102 und die Detailseiten 104 werden gemäß der oben beschriebenen seitenübergreifenden Hierarchie bereitgestellt. Wie bereits erwähnt, ist es möglich, direkt von den Marken-, Produkt- und Fahrzeuglinien-Übersichtsseiten zur Detailseite auf der entsprechenden Hierarchieebene zu navigieren, um von den Ergebnissen aller Arbeitsabläufe zu den Ergebnissen für einen bestimmten aller verfügbaren Arbeitsabläufe zu wechseln.
Die Übersichtseiten der Hersteller-, Marken-, Produkt- und Fahrzeuglinien 102a, 102b, 102c und 102d werden gemäß den vorstehenden Bestimmungen bereitgestellt. Ebenso werden die Detailseiten der Hersteller-, Marken-, Produkt- und Fahrzeuglinien 104a, 104b, 104c und 104d gemäß den vorstehenden Bestimmungen bereitgestellt. Aus den Übersichtseiten der Marken-, Produkt- und Fahrzeuglinien 102b, 102c, 102d ist es möglich, direkt zur entsprechenden Detailseite 104b, 104c, 104d auf der gleichen Hierarchieebene zu navigieren. Sowohl für die Übersichtsseiten 102 als auch für die Detailseiten 104 ist es möglich, zur Übersichts- bzw. Detailseite auf der nächst niedrigeren Ebene der Hierarchie zu navigieren. Ausgehend von der Übersichtseite Marke 102b und der Übersichtseite Produkt 102c ist es möglich, zu einer endgültigen Seite Marke 106b bzw. einer endgültigen Seite Produkt 106c gemäß den obigen Angaben zu navigieren. Von der Übersichtseite der Fahrzeuglinie 102d aus ist es möglich, direkt zu einer entsprechenden endgültigen Seite Variante 106d gemäß vorstehender Beschreibung zu navigieren. Die endgültigen Seiten Marke, Produkt und Variante 106 sind auch Übersichtsseiten in dem Sinne, dass sie nicht spezifisch für einen bestimmten Arbeitsablauf sind. Im Gegensatz dazu ist es möglich, für einen bestimmten Arbeitsablauf direkt von den Detailseiten Marke, Produkt und Fahrzeuglinie 104b, 104c, 104d zu einer endgültigen Seite Marken-Arbeitsablauf 108b, einer endgültigen Seite Produkt-Arbeitsablauf 108c bzw. einer endgültigen Seite Arbeitsablauf 108d zu navigieren.
Die endgültigen Seiten für Marke und Produkt 106b, 106c bieten zusammengefasste Vorhersagen, die nicht spezifisch für einzelne Arbeitsabläufe sind. Die endgültige Varianten-Seite 106d enthält Vorhersagen, die ebenfalls nicht arbeitsablaufspezifisch sind. Die endgültige Seite Marken-Arbeitsablauf 108b und die endgültige Seite Produkt-Arbeitsablauf 108c liefern zusammengefasste Vorhersagen, die spezifisch für einen bestimmten Arbeitsablauf sind. Die endgültige Arbeitsablauf-Seite 108d stellt Vorhersagen bereit, die ebenfalls arbeitsablaufspezifisch sind.
Übersichtsseiten 110 zu Motor, Motor-Produkt und Motor-Fahrzeuglinie werden ebenso bereitgestellt wie Detailseiten 112 zu Motor, Motor-Produkt und Motor-Fahrzeuglinie. Die seitenübergreifenden Hierarchien für diese Seiten werden durch die Pfeile in 1 dargestellt, und, wie angezeigt, stellen diese ebenfalls eine andere Route zur endgültigen Varianten-Seite 106d und zur endgültigen Arbeitsablauf-Seite 108d dar. Seiten zur Ergebnisverfolgung für Fahrzeuglinien und Produkte 114, 116 werden ebenfalls in Übereinstimmung mit dem oben genannten bereitgestellt. Eine Zusammenfassung der Quelldaten 118, eine Aufstellung der Anspruchseinzelheiten 120 und eine Seite zur Aufschlüsselung des Teilecodes 122 kann ebenfalls gemäß dem oben genannten bereitgestellt werden.
Im Einzelnen veranschaulicht 3, wie jede der Berichtsseiten innerhalb des Systems miteinander verbunden sind. Es gibt zwei Hauptlinien: (1) Vorhersage-Übersicht entsprechend den Elementen 102 und 110, und (2) Vorhersage - Detail entsprechend den Elementen 104 und 112, die ein Benutzer auswerten kann, um die wichtigsten Probleme zwischen den verschiedenen fokussierten Ebenen zu analysieren und zu identifizieren. Jede Fokusebene bildet einen Teil einer systematischen Hierarchie, entwickelt um Probleme intuitiv aus technischer Sicht aufzufinden.
Die Pfeile zwischen den einzelnen Berichtsseiten in Figur 3 zeigen die Navigationsbeziehung zwischen den einzelnen Berichten. Die Navigation ermöglicht es einem Benutzer, ein Problem schnell auf einen bestimmten Problemfall / betroffenen Bereich zurückzuverfolgen. Im Allgemeinen gilt: Je weiter unten in der Hierarchie, desto spezifischer wird der Bericht sein.
Alternativ kann ein Benutzer auch von jeder Seite aus zu einem endgültigen Bericht 106/108b-d navigieren, um detaillierte Informationen über die Vorhersage, Information zur Herstellung sowie weitere unterstützende Analysen zu finden, die zum Verständnis eines ausgewählten Problems beitragen.
Die anderen auf der Sitemap angezeigten Bereiche sind die Seiten zur Ergebnisverfolgung 114, 116, die zur Veranschaulichung, wie sich die relative Rangfolge der Vorhersagen in den letzten 24 Monaten verändert hat, verwendet werden. Eine eigenständige Seite 118 mit einer Zusammenfassung der Quelldaten wird ebenfalls bereitgestellt.
Schließlich gibt es die beiden Datenraster, die für jede Vorhersage im System zur Verfügung stehen, ein Anspruchsdetailraster 120 und Teilecodeaufschlüsselung 122, die vom Benutzer ausgehend von jeder anderen Seiten angefordert werden können.
Der Inhalt der verschiedenen Seiten wird nun beschrieben. Verschiedene visuelle Darstellungen werden im Folgenden beschrieben, wobei visuelle Elemente eine der Metriken (C/CPU/D/D/DPU) für eine bestimmte Einheit in einer vorgegebenen Hierarchie (Hersteller, Marke, Produkt, Fahrzeuglinie, Motor, Motor-Fahrzeuglinie usw.) darstellen. Sofern nicht anders angegeben ist, kann der Benutzer für jede dieser Metriken jederzeit zwischen einer der Metriken (C/CPU/D/D/DPU) wechseln, und die visuellen Darstellungen werden sich dynamisch anpassen, um die neu gewählte Metrik darzustellen.
Abschnitt 5: Zusammenfassung der Quelldaten
Dieser Bereich des Systems liefert dem Benutzer eine Zusammenfassung der Daten, die zur Generierung der vorhergesagten Ergebnisse innerhalb des Systems verwendet wurden.
Fahrzeuglinien Seite
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einzelauswahl
- • Fahrzeuglinie
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.

Verkäufe und Ansprüche nach Modelljahr
Die Verkäufe und Anzahl der Ansprüche nach Modelljahr für die gewählte Fahrzeuglinie werden in einem Datenraster dargestellt, wie in 46 veranschaulicht.
Verkaufsvolumen pro Monat
Die Verkäufe nach Monaten für die gewählte Fahrzeuglinie werden in einem Säulendiagramm dargestellt, wie in 47A veranschaulicht.
Anspruchsvolumen pro Monat
Die Anzahl der Ansprüche pro Monat für die gewählte Fahrzeuglinie wird in einem Säulendiagramm dargestellt, wie in 47B veranschaulicht.
Abschnitt 6: Vorhersagen - Übersicht
Dieser Berichtspfad umfasst sieben Seiten, die Vorhersagen auf jeder Ebene innerhalb der folgenden Hierarchien aufzeigen:

• Hersteller → Marke → Produkt → Fahrzeuglinie
• Motor → Motor-Produkt → Motor-Fahrzeuglinie

Dieser kann auf andere Hierarchien ausgedehnt werden, wie beispielsweise auf jede der oben definierten.
Hersteller Seite
Diese Seite zeigt Vorhersagen auf Hersteller-Ebene.
Filter: Die auf dieser Seite dargestellten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einzelauswahl
- • Modelljahr (Der Filter Modelljahr wird nicht auf die Entwicklung des Modelljahres angewendet.
- • Vorhersagelänge
Navigation: Der Benutzer kann entweder in die Markenübersicht (siehe 6.2) oder in die Herstellerdetails (siehe 7.1) navigieren.

Das ausgewählte Modelljahr und der ausgewählte Vorhersagemonat werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält ein einzelnes Berichtsobjekt, das die Modelljahresprognosen für den Hersteller anzeigt.
Modelljahrentwicklung
Dieses zeigt einen Vergleich der Prognosen für den Hersteller über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
In 48 wird jede Vorhersage als visuelle Darstellung in Form einer Säule eines Säulendiagramms dargestellt, in diesem Beispiel nach Jahr. Die gestapelte Säule für das Modelljahr 2016 trägt die Bezeichnung 4800 und weist zwei optisch unterschiedliche Abschnitte 4802, 4804 auf. Der erste Abschnitt 4002 stellt eine historische Komponente der betreffenden Metrik (C/CPU/D/DPU) für dieses Jahr dar (d.h. Anzahl der Kosten für Arbeitsabläufe, die bereits durchgeführt oder angefallen sind), und der zweite Abschnitt 4804 stellt die verbleibende zukünftige Komponente dar (d.h. vorhergesagte Anzahl oder Kosten für vorhergesagte Reparaturabläufe, die noch auszuführen/zu erfolgen haben), so dass die gesamte gestapelte Spalte 4800 der Kombination von historischen und zukünftigen Arbeitsabläufen entspricht. Wie sich zeigt, ist das Verhältnis von zukünftigen zu historischen Werten für jüngere Fahrzeuge größer und nähert sich oder erreicht Null erwartungsgemäß bei älteren Modellen. In 48 ist die ausgewählte Metrik die vorhergesagte Anspruchshäufigkeit, aber jede der anderen Metriken kann auf die gleiche Weise dargestellt werden. Ein auswählbares Element 4086 wird in Form eines Dropdown-Menüs bereitgestellt, mit dem der Benutzer zwischen den Metriken wechseln kann.
Marken-Seite
Diese Seite zeigt komplette Markenprognosen.

Mehrfachauswahl Einzelauswahl

• Marke • Modelljahr (Der Filter Modelljahr wird nicht auf die gruppierte Modelljahrentwicklung angewendet.)

• Vorhersagelänge
Navigation: Der Benutzer kann entweder zur Produktübersicht (siehe 6.3), zum Endgültigen Markenbericht (siehe Abschnitt 10) oder zum Markendetail (siehe 7.2) navigieren.
Die ausgewählte Marke, das Modelljahr und die Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die einen Vergleich der Markenvorhersagen untereinander für das gewählte Modelljahr und die gewählte Vorhersagelänge aufzeigen.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dieser zeigt einen Vergleich der Vorhersagen für alle Marken und wird in einem Knotenbaum 5700 dargestellt, wie in 49 veranschaulicht.
Die Struktur des Knotenbaums 5700 wird im Folgenden unter Bezugnahme auf 57 näher beschrieben, und weitere Beispiele sind in Abschnitt 17 aufgeführt. Der Knotenbaum 5700 in 49 ist in einem ersten Zustand dargestellt, der nur den Herstellermarkenteil der seitenübergreifenden Hierarchie Hersteller-Marke-Produkt-Fahrzeuglinie repräsentiert, um die Stelle in der seitenübergreifenden Hierarchie wiederzugeben, an der sich die aktuelle Seite (Markenseite) befindet.
Dem Knotenbaum nachgeschaltet ist auch eine Baumstruktur, die die Marken miteinander vergleicht, wie in 50 dargestellt. Das heißt, der Benutzer kann zwischen dem Knotenbaum und der Baumstruktur über die UI wechseln.
Sowohl in Knotenbäumen als auch in den Baumstrukturen wird jeder vorhergesagte Wert durch eine visuelle Darstellung mit einer Größe (d.h. der Belegung eines Bereichs der Anzeige) dargestellt, die von dem Wert abhängt, den er darstellt (C/CPU/D/DPU). Insbesondere nimmt die Größe jeder visuellen Darstellung in Abhängigkeit vom Wert selbst zu.
Vorhersagen-Pareto-Raster (Dynamisches Raster)
Die Markenvorhersagen werden auch in einem dynamischen Datenraster dargestellt, wie in 51 veranschaulicht. Beispiele für dynamische Raster werden später in Abschnitt 17 beschrieben.
Gruppierte Modelljahrentwicklung
Diese zeigt die Entwicklung der Markenprognosen über die Modelljahre hinweg.
Die Daten werden in einem gruppierten gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 52 veranschaulicht.
Produkte-Seite
Auf dieser Seite werden ganze Produktvorhersagen angezeigt.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Mehrfachauswahl Einzelauswahl

• Marke • Modelljahr (Der Filter Modelljahr wird nicht auf die gruppierte Modelljahrentwicklung angewendet.)

• Produkt • Vorhersagelänge
Navigation: Der Benutzer kann entweder in die Fahrzeuglinienübersicht (siehe 6.4), den Endgültigen Produktbericht (siehe Abschnitt 11) oder in die Produktdetails (siehe 7.3) navigieren.
Das ausgewählte Produkt, das Modelljahr und die Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die einen Vergleich der Produktvorhersagen untereinander für das gewählte Modelljahr und die gewählte Vorhersagelänge aufzeigen.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dies zeigt einen Vergleich der Vorhersage für alle Produkte, die unterhalb aller Marken angezeigt werden, und der innerhalb des Knotenbaums 5700 dargestellt wird, wie in 53 veranschaulicht. Der Knotenbaum 5700 in 53 ist in einem zweiten Zustand dargestellt und repräsentiert nur den Hersteller-Marken-Produkt-Anteil der Hersteller-Marken-Produkt-Fahrzeuglinien-Hierarchie.
Auf den Knotenbaum folgend wird in eine Baumstruktur gewechselt, die Produkte untereinander unabhängig von den Marken miteinander vergleicht, wie in 54 veranschaulicht.
Vorhersagen-Pareto-Raster
Die Produktvorhersagen werden auch innerhalb eines Datenrasters dargestellt, wie in 55 dargestellt.
Gruppierte Modelljahrentwicklung
Diese zeigt die Entwicklung der Produktvorhersagen über die Modelljahre hinweg.
Die Daten werden in einem gruppierten gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr aufzeigt, wie in 56 dargestellt.
Fahrzeuglinien-Seite
Auf dieser Seite werden die vollständigen Fahrzeuglinienvorhersagen angezeigt.

Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Mehrfachauswahl		Einzelauswahl

	• Marke	• Modelljahr (Der Filter Modelljahr wird nicht auf die gruppierte Modelljahrentwicklung angewendet.)
	• Produkt	• Vorhersagelänge
	• Fahrzeuglinie

Navigation: Der Benutzer kann entweder zum Endgültigen Variantenbericht (siehe Abschnitt 9) oder zum Fahrzeugliniendetail (siehe 7.4) navigieren.
Die ausgewählten Fahrzeuglinie, Modelljahr und Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die einen Vergleich der Fahrzeuglinienvorhersagen untereinander für das gewählte Modelljahr und die gewählte Vorhersagelänge aufzeigen.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dieser zeigt einen Vergleich der Vorhersage für alle Fahrzeuglinien, die unter allen Marken und Produkten angezeigt werden, und wird in einem Knotenbaum 5700 dargestellt, wie in 57 veranschaulicht.
Auf der Seite Fahrzeuglinien verfügt der Knotenbaum 5700 über einen oder mehrere Knoten für jede Ebene der Hersteller->Marken->Produkt->Fahrzeuglinien-Hierarchie, die hierarchisch angeordnet sind. Das heißt, jeder Unterknoten eines Herstellerknotens 5702 ist ein Markenknoten 5704, der eine bestimmte Marke dieses Herstellers repräsentiert; jeder Unterknoten eines Markenknotens 5704 ist ein Produktknoten 5706, der ein Produkt innerhalb dieser Marke repräsentiert; und jeder Unterknoten eines Produktknotens 5706 ist ein Fahrzeuglinienknoten 5708, der eine bestimmte Fahrzeuglinie innerhalb dieses Produkts repräsentiert. Wie bereits erwähnt, variiert die Größe jedes Knotens in Abhängigkeit von der Metrik (C, CPU, D, DPU) für die Einheit in der Hierarchie, der er entspricht (Hersteller, Marke, Produkt, Fahrzeuglinie). Bei Seiten ganz oben in der Hierarchie erstreckt sich der Knotenbaum nur bis zu diesem Punkt in der Hierarchie, wie in den 53 und 49 zu sehen ist. Die Beschreibung bezieht sich auch auf andere seitenübergreifenden Hierarchien, einschließlich derer, die im Folgenden unter Bezugnahme auf die 61, 65, 69, 69, 81 und 97 beschrieben werden.
Auf den Knotenbaum folgend wird in eine Baumstruktur gewechselt, die die Fahrzeuglinien untereinander unabhängig von der Marken- und Produkthierarchie miteinander vergleicht, wie in 58 dargestellt.
Vorhersagen-Pareto-Raster
Die Fahrzeuglinienvorhersagen werden auch in einem Datenraster dargestellt, wie in 59 dargestellt.
Gruppierte Modelljahrentwicklung
Dies zeigt die Entwicklung der Fahrzeuglinienvorhersagen über die Modelljahre hinweg.
Die Daten werden in einem gruppierten gestapeltem Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr aufzeigt, wie in 60 dargestellt.
Motor-Seite
Auf dieser Seite werden die vollständigen Motorvorhersagen angezeigt.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Mehrfachauswahl Einzelauswahl

• Motor • Modelljahr (Der Filter Modelljahr wird nicht auf die gruppierte Modelljahrentwicklung angewendet.)

• Vorhersagelänge
Navigation: Der Benutzer kann entweder zur Motor-Produkt-Übersicht (siehe 6.6), zur Motor-Fahrzeuglinien-Übersicht (siehe 6.7), zum Endgültigen Variantenbericht (siehe Abschnitt 9) oder zum Motorendetail (siehe 7.5) navigieren.
Der ausgewählte Motor, das Modelljahr und die Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die einen Vergleich der Motorvorhersagen untereinander für das gewählte Modelljahr und die gewählte Vorhersagelänge aufzeigen.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dies zeigt einen Vergleich der Vorhersage für alle Motoren und wird in einem Knotenbaum dargestellt, wie in 61 veranschaulicht.
Auf den Knotenbaum folgend wird in eine Baumstruktur gewechselt, die die Motoren untereinander vergleicht, wie in 62 dargestellt.
Vorhersagen-Pareto-Raster
Die Motorvorhersagen werden auch innerhalb eines Datenrasters angezeigt, wie in 63 veranschaulicht.
Gruppierte Modelljahrentwicklung
Dies zeigt die Entwicklung der Motorvorhersagen über die Modelljahre hinweg.
Die Daten werden in einem gruppierten gestapeltem Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr aufzeigt, wie in 64 dargestellt.
Motor-Produkt-Seite
Auf dieser Seite werden die vollständigen Motor-Produkt-Vorhersagen angezeigt.

Mehrfachauswahl	Einzelauswahl
• Motor	• Modelljahr (Der Filter Modelljahr wird nicht auf die gruppierte Modelljahrentwicklung angewendet.)
• Marke	• Vorhersagelänge
• Produkt

Navigation: Der Benutzer kann entweder zur Motor-Fahrzeuglinien-Übersicht (siehe 6.7), oder zum Motor-Produkt-Detail (siehe 7.6) navigieren.
Der ausgewählte Motor, das Produkt, das Modelljahr und die Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die einen Vergleich der Motor-Produkt-Vorhersagen untereinander für das gewählte Modelljahr und die gewählte Vorhersagelänge aufzeigen.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dies zeigt einen Vergleich der Vorhersage für alle unter jedem Motor angeordneten Produkte, die eingegliedert wurden, und wird in einem Knotenbaum dargestellt, wie in 65 veranschaulicht.
Der Knotenbaum von 69 ist entsprechend.
Auf den Knotenbaum folgend wird in eine Baumstruktur gewechselt, die die Produkte untereinander vergleicht, wie in 66 dargestellt.
Vorhersagen-Pareto-Raster
Die Motor-Produkt-Vorhersagen werden auch innerhalb eines Datenrasters angezeigt, wie in 67 veranschaulicht.
Gruppierte Modelljahrentwicklung
Dies zeigt die Entwicklung der Motor-Produkt-Vorhersagen über die Modelljahre hinweg.
Die Daten werden in einem gruppierten gestapeltem Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr aufzeigt, wie in 68 dargestellt.
Motor-Fahrzeuglinien-Seite
Auf dieser Seite werden die vollständigen Motor-Fahrzeuglinien-Vorhersagen angezeigt.

Mehrfachauswahl		Einzelauswahl

	• Motor	• Modelljahr (Der Filter Modelljahr wird nicht auf die gruppierte Modelljahrentwicklung angewendet.)
	• Marke	• Vorhersagelänge
	• Produkt
	• Fahrzeuglinie

Navigation: Der Benutzer kann entweder zum Endgültigen Variantenbericht (siehe 9), oder zum Motor-Fahrzeuglinien-Detail (siehe 7.7) navigieren.
Der ausgewählte Motor, die Fahrzeuglinie, das Modelljahr und die Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die einen Vergleich der Motor-Fahrzeuglinien-Vorhersagen untereinander für das gewählte Modelljahr und die gewählte Vorhersagelänge aufzeigen.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dieser zeigt einen Vergleich der Vorhersage für alle Fahrzeuglinien die unterhalb eines jeden Motors, der ihnen angepasst wurde, und dem Produkt, in dem sie angebracht sind, angezeigt sind. Dies wird in einem Knotenbaum dargestellt, wie in 69 veranschaulicht.
Auf den Knotenbaum folgend wird in eine Baumstruktur gewechselt, die die Fahrzeuglinien untereinander vergleicht, gruppiert innerhalb der Motoren, wie in 70 dargestellt.
Vorhersagen-Pareto-Raster
Die Motor-Fahrzeuglinien-Vorhersagen werden auch innerhalb eines Datenrasters angezeigt, wie in 71 veranschaulicht.
Gruppierte Modelljahrentwicklung
Dies zeigt die Entwicklung der Motor-Fahrzeuglinien-Vorhersagen über die Modelljahre hinweg.
Die Daten werden in einem gruppierten gestapeltem Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr aufzeigt, wie in 72 dargestellt.
Abschnitt 7: Vorhersage - Detail
Dieser Berichtspfad enthält sieben Seiten, auf denen die Vorhersagen auf Arbeitsablaufebene angezeigt werden.
Jede Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen auf einer einzelnen Aggregationsschicht der folgenden Hierarchien:

Hersteller-Seite
Diese Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen auf Hersteller-Ebene.

Filter: Die auf dieser Seite dargestellten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Mehrfachauswahl		Einfachauswahl
	• Kategorie	• Modelljahr (Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.)
	• Arbeitsablauf	• Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.)

Navigation: Der Benutzer kann zum Markendetailbericht navigieren, sobald er eine Vorhersage ausgewählt hat.
Der Benutzer kann zum Produktdetailbericht navigieren, sobald er eine Vorhersage ausgewählt hat.
Der ausgewählte Arbeitsablauf, Modelljahr und Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Es gibt zwei Teile auf der Seite, der erste enthält die Herstellerarbeitsablaufvorhersagen und der zweite zeigt den Kontext um die ausgewählte Vorhersage herum.
Wenn der Benutzer eine Vorhersage im ersten Teil auswählt, laden die Objekte innerhalb des zweiten Teils Daten basierend auf der Auswahl des Benutzers.
Das Vorhersage-Pareto-Raster zeigt die Vorhersagen und die Modelljahrentwicklung und die gestapelten/ausgewählten TIS-Objekte zeigen den Kontext.
Vorhersagen-Pareto-Raster
Die Herstellerarbeitsablaufvorhersagen werden in einem Datenraster dargestellt, wie in 73 veranschaulicht.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersagen für den ausgewählten Herstellerarbeitsablauf über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorausgesagter Leistung für jedes Modelljahr anzeigt, wie in 48 dargestellt.
Gestapelte/ausgewählte TIS
Hier wird der Produktionsmonat, die Betriebszeitleistung für den ausgewählten Arbeitsablauf angezeigt.
Die Daten werden auf zwei verschiedene Arten dargestellt, von denen jede ein eigenes Diagramm aufweist.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung jeder TIS-Periode für den ausgewählten Herstellerarbeitsablauf, wie in 74 veranschaulicht ist.
Das ausgewählte TIS-Diagramm zeigt die Herstellerleistung für den ausgewählten Arbeitsablauf in einem einzelnen ausgewählten TIS-Zeitraum, wie in 75 veranschaulicht ist.
Markenseite
Diese Seite zeigt die Arbeitsablauf-Vorhersagen auf Markenebene.

Mehrfachauswahl	Einfachauswahl
• Marke	• Modelljahr (Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.)
• Kategorie	• Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.)
• Arbeitsablauf

Navigation: Der Benutzer kann zum Endgültigen Markenbericht navigieren, sobald er eine Vorhersage ausgewählt hat.
Der Benutzer kann zum Produktdetail navigieren, sobald er eine Vorhersage ausgewählt hat.
Die ausgewählte Marke, Arbeitsablauf, Modelljahr und Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Es gibt zwei Teile auf der Seite, der erste enthält die Markenarbeitsablaufvorhersagen und der zweite zeigt den Kontext um die ausgewählte Vorhersage herum.
Wenn der Benutzer eine Vorhersage im ersten Teil auswählt, laden die Objekte innerhalb des zweiten Teils Daten basierend auf der Auswahl des Benutzers.
Die Vorhersagen-Pareto-Raster zeigen die Vorhersagen und die Vorhersagen-Knotenbäume, Modelljahrentwicklung und die gestapelten/ausgewählten TIS-Objekte zeigen den Kontext.
Vorhersagen-Pareto-Raster
Die Markenarbeitsablaufvorhersagen werden in einem Datenraster dargestellt, wie in 76 dargestellt.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dieser zeigt Vergleiche der Vorhersage für den gleichen Arbeitsablauf über alle anderen Marken hinweg und wird in einem Knotenbaum dargestellt, wie in 49 veranschaulicht.
Modelljahrentwicklung
Dies zeigt einen Vergleich der Vorhersage für den ausgewählten Markenarbeitsablauf über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Gestapelte/ausgewählte TIS
Hier wird der Produktionsmonat, die Betriebszeitleistung für den ausgewählten Arbeitsablauf angezeigt.
Die Daten werden auf zwei verschiedene Arten dargestellt, von denen jede ein eigenes Diagramm hat.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung jeder TIS-Periode für die ausgewählte Marke und Arbeitsablauf, wie in 74 veranschaulicht.
Das ausgewählte TIS-Diagramm zeigt einen Vergleich für alle Marken für den ausgewählten Arbeitsablauf in einem einzelnen ausgewählten TIS-Zeitraum, wie in 77 veranschaulicht.
Produktseite
Diese Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen auf Produktebene.

Mehrfachauswahl		Einfachauswahl
	• Marke	• Modeljahr (Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.)
	• Produkt	• Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.)
	• Kategorie
	• Arbeitsablauf

Navigation: Der Benutzer kann zum Endgültigen Produktbericht (siehe Abschnitt 11) navigieren, sobald er eine Prognose ausgewählt hat.
Der Benutzer kann zum Fahrzeuglinien-Detail (siehe 7.4) navigieren, nachdem er eine Prognose ausgewählt hat.
Das ausgewählte Produkt, der Arbeitsablauf, das Modelljahr und die Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Es gibt zwei Teile auf der Seite, der erste enthält die Arbeitsablauf-Vorhersagen und der zweite zeigt den Kontext um die ausgewählte Vorhersage herum.
Wenn der Benutzer eine Vorhersage im ersten Teil auswählt, laden die Objekte innerhalb des zweiten Teils Daten basierend auf der Auswahl des Benutzers.
Die Vorhersagen-Pareto-Raster zeigen die Vorhersagen und die Vorhersagen-Knotenbäume, Modelljahrentwicklung und die gestapelten/ausgewählten TIS-Objekte zeigen den Kontext.
Vorhersagen-Pareto-Raster
Die Produktarbeitsablaufvorhersagen werden in einem Datenraster dargestellt, wie in 78 dargestellt.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dieser zeigt Vergleiche der Vorhersage für den gleichen Arbeitsablauf über alle anderen Marken und Produkte hinweg und wird in einem Knotenbaum dargestellt, wie in 53 veranschaulicht.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersage für den ausgewählten Produktarbeitsablauf über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Gestapelte/ausgewählte TIS
Hier wird der Produktionsmonat, die Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählten Arbeitsablauf angezeigt.
Die Daten werden auf zwei verschiedene Arten dargestellt, von denen jede ein eigenes Diagramm hat.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung jeder TIS-Periode für das ausgewählte Produkt und den Arbeitsablauf, wie in 74 veranschaulicht.
Das ausgewählte TIS-Diagramm zeigt einen Vergleich für alle Produkte für den ausgewählten Arbeitsablauf in einem einzelnen ausgewählten TIS-Zeitraum, wie in 79 veranschaulicht.
Fahrzeuglinienseite
Diese Seite zeigt die Arbeitsablauf-Vorhersagen auf Fahrzeuglinienebene.

Mehrfachauswahl		Einfachauswahl
	• Marke	• Modelljahr (Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.)
	• Produkt	• Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.)
	• Fahrzeuglinie
	• Kategorie
	• Arbeitsablauf

Navigation: Der Benutzer kann zum Endgültigen Arbeitsablaufbericht navigieren, sobald er eine Vorhersage ausgewählt hat.
Die ausgewählte Fahrzeuglinie, der Arbeitsablauf, das Modelljahr und die Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Es gibt zwei Teile auf der Seite, der erste enthält die Fahrzeuglinienarbeitsablaufvorhersagen und der zweite zeigt den Kontext um die ausgewählte Vorhersage herum.
Wenn der Benutzer eine Vorhersage im ersten Teil auswählt, laden die Objekte innerhalb des zweiten Teils Daten basierend auf der Auswahl des Benutzers.
Die Vorhersagen-Pareto-Raster zeigen die Vorhersagen und die Vorhersagen-Knotenbäume, Modelljahrentwicklung, Vorhersagen-Knotenbaum (Motor/Getriebe) und die gestapelten/ausgewählten TIS-Objekte zeigen den Kontext.
Vorhersagen-Pareto-Raster
Die Fahrzeuglinienarbeitsablaufvorhersagen werden in einem Datenraster dargestellt, wie in 80 dargestellt.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dieser zeigt Vergleiche der Vorhersage für den gleichen Arbeitsablauf über alle anderen Marken, Produkte und Fahrzeuglinien hinweg und wird in einem Knotenbaum dargestellt, wie in 57 veranschaulicht.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersage für den ausgewählten Fahrzeuglinienarbeitsablauf über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Vorhersagen-Knotenbaum (Motor/Getriebe)
Dieser zeigt Vergleiche der Vorhersage für den ausgewählten Fahrzeuglinienarbeitsablauf mit Vorhersagen für verschiedene Kombinationen und Permutationen von Motoren und Getrieben, die an diesen Fahrzeugtyp angepasst sind.
Dies wird in einem zweiten Knotenbaum dargestellt, wie in 81 veranschaulicht.
Gestapelte/ausgewählte TIS
Hier wird der Produktionsmonat, die Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählten Arbeitsablauf angezeigt.
Die Daten werden auf zwei verschiedene Arten dargestellt, von denen jede ein eigenes Diagramm hat.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung jeder TIS-Periode für die ausgewählte Fahrzeuglinie und den Arbeitsablauf, wie in 74 veranschaulicht.
Das ausgewählte TIS-Diagramm zeigt einen Vergleich für alle Fahrzeuglinien für den ausgewählten Arbeitsablauf in einem einzelnen ausgewählten TIS-Zeitraum, wie in 82 veranschaulicht.
Motorenseite
Diese Seite zeigt die Arbeitsablauf-Vorhersagen auf Motorenebene.

Mehrfachauswahl Einfachauswahl
	• Motor • Modelljahr (Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.)
	• Kategorie • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.)
	• Arbeitsablauf

Navigation: Der Benutzer kann zum Endgültigen Arbeitsablaufbericht navigieren, sobald er eine Vorhersage ausgewählt hat.
Der Benutzer kann zum Motor-Produkt-Detailbericht navigieren, sobald er eine Vorhersage ausgewählt hat.
Der Benutzer kann zum Motor-Fahrzeuglinien-Detailbericht navigieren, sobald er eine Vorhersage ausgewählt hat.
Der ausgewählte Motor, der Arbeitsablauf, das Modelljahr und die Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Es gibt zwei Teile auf der Seite, der erste enthält die Motorarbeitsablaufvorhersagen und der zweite zeigt den Kontext um die ausgewählte Vorhersage herum.
Wenn der Benutzer eine Vorhersage im ersten Teil auswählt, laden die Objekte innerhalb des zweiten Teils Daten basierend auf der Auswahl des Benutzers.
Die Vorhersagen-Pareto-Raster zeigen die Vorhersagen und die Vorhersagen-Knotenbäume, Modelljahrentwicklung und die gestapelten/ausgewählten TIS-Objekte zeigen den Kontext.
Vorhersagen-Pareto-Raster
Die Motorarbeitsablaufvorhersagen werden in einem Datenraster dargestellt, wie in 83 dargestellt.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dieser zeigt Vergleiche der Vorhersage für den gleichen Arbeitsablauf über alle anderen Motoren und wird in einem Knotenbaum dargestellt, wie in 61 veranschaulicht.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersage für den ausgewählten Motorarbeitsablauf über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Gestapelte/ausgewählte TIS
Hier wird der Produktionsmonat, die Betriebszeitleistung für den ausgewählten Arbeitsablauf angezeigt.
Die Daten werden auf zwei verschiedene Arten dargestellt, von denen jede ein eigenes Diagramm hat.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung jeder TIS-Periode für den ausgewählten Motor und Arbeitsablauf, wie in 74 veranschaulicht.
Das ausgewählte TIS-Diagramm zeigt einen Vergleich für alle Motoren für den ausgewählten Arbeitsablauf in einem einzelnen ausgewählten TIS-Zeitraum, wie in 84 veranschaulicht.
Motor-Produkt-Seite
Diese Seite zeigt die Arbeitsablauf-Vorhersagen auf Motor-Produkt-Ebene.

Mehrfachauswahl		Einfachauswahl
	• Motor	• Modelljahr (Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.)
	• Marke	• Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.)
	• Produkt
	• Kategorie
	• Arbeitsablauf

Navigation: Der Benutzer kann zum Motor-Fahrzeuglinien-Bericht navigieren, sobald er eine Vorhersage ausgewählt hat.
Der ausgewählte Motor, das Produkt, der Arbeitsablauf, das Modelljahr und die Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Es gibt zwei Teile auf der Seite, der erste enthält die Motor-Produkt-Arbeitsablauf-Vorhersagen und der zweite zeigt den Kontext um die ausgewählte Vorhersage herum.
Wenn der Benutzer eine Vorhersage im ersten Teil auswählt, laden die Objekte innerhalb des zweiten Teils Daten basierend auf der Auswahl des Benutzers.
Die Vorhersagen-Pareto-Raster zeigen die Vorhersagen und die Vorhersagen-Knotenbäume, Modelljahrentwicklung und die gestapelten/ausgewählten TIS-Objekte zeigen den Kontext.
Vorhersagen-Pareto-Raster
Die Motor-Produkt-Arbeitsablauf-Vorhersagen werden in einem Datenraster dargestellt, wie in 85 dargestellt.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dies zeigt Vergleiche der Vorhersage für den gleichen Arbeitsablauf über alle anderen Motoren und Produkte und wird in einem Knotenbaum dargestellt, wie in 65 veranschaulicht.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersage für den ausgewählten Motor-Produkt-Arbeitsablauf über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Gestapelte/ausgewählte TIS
Hier wird der Produktionsmonat, die Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählten Arbeitsablauf angezeigt.
Die Daten werden auf zwei verschiedene Arten dargestellt, von denen jede ein eigenes Diagramm hat.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung jeder TIS-Periode für das ausgewählte Motor-Produkt und den Arbeitsablauf, wie in 74 veranschaulicht.
Das ausgewählte TIS-Diagramm zeigt einen Vergleich für alle Motor-Produkte für den ausgewählten Arbeitsablauf in einem einzelnen ausgewählten TIS-Zeitraum, wie in 86 veranschaulicht.
Motor-Fahrzeuglinien-Seite
Diese Seite zeigt die Arbeitsablauf-Vorhersagen auf Motor-Fahrzeuglinien-Ebene.

Mehrfachauswahl		Einfachauswahl
	• Motor	• Modelljahr (Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.)
	• Marke	• Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.)
	• Produkt
	• Fahrzeuglinie
	• Kategorie
	• Arbeitsablauf

Navigation: Der Benutzer kann zum Endgültigen Arbeitsablaufbericht navigieren, sobald er eine Vorhersage ausgewählt hat.
Der ausgewählte Motor, die Fahrzeuglinie, das Modelljahr und die Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Es gibt zwei Teile auf der Seite, der erste enthält die Motor-Fahrzeuglinien-Arbeitsablauf-Vorhersagen und der zweite zeigt den Kontext um die ausgewählte Vorhersage herum.
Wenn der Benutzer eine Vorhersage im ersten Teil auswählt, laden die Objekte innerhalb des zweiten Teils Daten basierend auf der Auswahl des Benutzers.
Die Vorhersagen-Pareto-Raster zeigen die Vorhersagen und die Vorhersagen-Knotenbäume, Modelljahrentwicklung und die gestapelten/ausgewählten TIS-Objekte zeigen den Kontext.
Vorhersagen Pareto-Raster
Die Motor-Fahrzeuglinien-Arbeitsablauf-Vorhersagen werden in einem Datenraster dargestellt, wie in 87 dargestellt.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dieser zeigt Vergleiche der Vorhersage für den gleichen Arbeitsablauf über alle anderen Motoren und Produkte und Fahrzeuglinien und wird in einem Knotenbaum dargestellt, wie in 69 veranschaulicht.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersage für den ausgewählten Motor-Fahrzeuglinien-Arbeitsablauf über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Gestapelte/ausgewählte TIS
Hier wird der Produktionsmonat, die Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählten Arbeitsablauf angezeigt.
Die Daten werden auf zwei verschiedene Arten dargestellt, von denen jede ein eigenes Diagramm hat.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung jeder TIS-Periode für die ausgewählte Motor-Fahrzeuglinie und den Arbeitsablauf, wie in 74 veranschaulicht.
Das ausgewählte TIS-Diagramm zeigt einen Vergleich für alle Motor-Fahrzeuglinien für den ausgewählten Arbeitsablauf in einem einzelnen ausgewählten TIS-Zeitraum, wie in 88 veranschaulicht.
Abschnitt 8: Ergebnisverfolgung
Diese Ergebnisverfolgung enthält zwei Seiten, die die Entwicklung der relativen Rangfolge der Vorhersagen auf der Ebene der Arbeitsabläufe über der Zeit darstellen.
Jede Seite zeigt die Entwicklung der relativen Ränge auf einer einzelnen Zusammenfassungsebene aus der folgenden Hierarchie:

• Produkt → Fahrzeuglinie

Produktseite
Diese Seite zeigt die Entwicklung der relativen Rangfolge der Vorhersagen für Arbeitsabläufe auf Produktebene über der Zeit.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Produkt
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet bei der gestapelten/ausgewählten TIS, der historischen VorhersagenEntwicklung oder der Modelljahrentwicklung.)
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet bei der gestapelten/ausgewählten TIS.)

Navigation: Der Benutzer kann zum Endgültigen Produktarbeitsablaufbericht (siehe Abschnitt 14) navigieren, sobald er eine Vorhersage ausgewählt hat.
Das ausgewählte Produkt, der Arbeitsablauf, das Modelljahr und die Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Es gibt zwei Teile auf der Seite, der erste enthält die Rangfolgenentwicklung der Produktarbeitsablaufvorhersagen und der zweite zeigt den Kontext um die ausgewählte Vorhersage herum.
Wenn der Benutzer eine Vorhersage im ersten Teil auswählt, laden die Objekte innerhalb des zweiten Teils Daten basierend auf der Auswahl des Benutzers.
Die Vorhersagen-Pareto-Raster zeigen die Vorhersagen und der gestapelte/ausgewählte TIS, die historische Vorhersagenentwicklung und die Objekte der Modelljahrentwicklung zeigen den Kontext.
Vorhersagen-Pareto-Raster
Die Rangfolgenentwicklung der Produkt-Arbeitsablauf-Vorhersagen wird in einem Datenraster dargestellt, das den aktuellen Rang, den höchsten Rang in der Geschichte und die Änderung des Rangs aus dazwischen liegenden Zeitpunkten während der letzten 24 Monate enthält. Dieses Datenraster wird in 89 veranschaulicht.
Gestapelte/ausgewählte TIS
Hier wird der Produktionsmonat, die Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählten Arbeitsablauf angezeigt.
Die Daten werden auf zwei verschiedene Arten dargestellt, von denen jede ein eigenes Diagramm hat.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung jeder TIS-Periode für den ausgewählten Produktarbeitsablauf, wie in 74 veranschaulicht.
Das ausgewählte TIS-Diagramm zeigt einen Vergleich für alle Produkte für den ausgewählten Arbeitsablauf in einem einzelnen ausgewählten TIS-Zeitraum, wie in 90 veranschaulicht.
Historische Vorhersagenentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich, wie sich die Vorhersage für den ausgewählten Arbeitsablauf über der Zeit für jedes Modelljahr entwickelt hat.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linienreihe für jedes Modelljahr dargestellt, wie in 91 dargestellt.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersage für den ausgewählten Produktarbeitsablauf über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Fahrzeuglinienseite
Diese Seite zeigt die Entwicklung der relativen Rangfolge der Vorhersagen für Arbeitsabläufe auf Fahrzeuglinienebene über der Zeit.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Fahrzeuglinie
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet bei der gestapelten/ausgewählten TIS, historischen VorhersagenEntwicklung oder der Modelljahrentwicklung.)
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.)

Navigation: Der Benutzer kann zum Endgültigen Arbeitsablaufbericht (siehe Abschnitt 12) navigieren, sobald er eine Vorhersage ausgewählt hat.
Die ausgewählte Fahrzeuglinie, der Arbeitsablauf, das Modelljahr und die Vorhersagemonate werden als Parameter weitergegeben.
Berichtsobjekte: Es gibt zwei Teile auf der Seite, der erste enthält die Rangfolgenentwicklung der Fahrzeuglinienarbeitsablaufvorhersagen und der zweite zeigt den Kontext um die ausgewählte Vorhersage herum.
Die Vorhersagen-Pareto-Raster zeigen die Vorhersagen und der gestapelte/ausgewählte TIS, die historische Vorhersagenentwicklung und die Objekte der Modelljahrentwicklung zeigen den Kontext.
Vorhersagen-Pareto-Raster
Die Rangfolgenentwicklung der Fahrzeuglinienarbeitsablaufvorhersagen wird in einem Datenraster dargestellt, das den aktuellen Rang, den höchsten Rang in der Geschichte und die Änderung des Rangs von zwischenzeitlichen Zeitpunkten während der letzten 24 Monate enthält. Dieses Datenraster wird in 92 veranschaulicht.
Gestapelte/ausgewählte TIS
Hier wird der Produktionsmonat, die Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählten Arbeitsablauf angezeigt.
Die Daten werden auf zwei verschiedene Arten dargestellt, von denen jede ein eigenes Diagramm hat.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung jeder TIS-Periode für den ausgewählten Fahrzeuglinienarbeitsablauf, wie in 74 veranschaulicht.
Das selektierte TIS-Diagramm zeigt einen Vergleich für alle Fahrzeuglinien für den ausgewählten Arbeitsablauf in einem einzelnen ausgewählten TIS-Zeitraum, wie in 93 veranschaulicht.
Historische Vorhersagenentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich, wie sich die Vorhersage für den ausgewählten Arbeitsablauf über der Zeit für jedes Modelljahr entwickelt hat.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linienreihe für jedes Modelljahr dargestellt, wie in 91 dargestellt.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersage für den ausgewählten Fahrzeuglinienarbeitsablauf über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Abschnitt 9: Bericht der endgültigen Variante
Dieser Bericht enthält drei Seiten, die detaillierte Informationen anzeigen zur Unterstützung einer Vorhersage für eine ausgewählte Kombination aus Alle Regionen / Einzelregion / Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe für ein einzelnes Modelljahr, eine einzelne Vorhersagelänge.
Auf jede der Seiten innerhalb des Berichts wird über Registerkarten oben im Bericht zugegriffen.
Registerkarte für Vorhersage
Diese Seite zeigt Vorhersagen für alle Regionen / Einzelregion / Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region
- • Fahrzeuglinie
- • Motor
- • Getriebe
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet bei der Modelljahrentwicklung oder der historischen VorhersagenEntwicklung.)
- • Vorhersagelänge

Jeder der Filter für Region, Fahrzeuglinie, Motor und Getriebe hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist.
Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert, es muss jedoch mindestens einer aus Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe eine Auswahl besitzen, die nicht der Punkt „Alle“ ist.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, von denen jedes Informationen zur Unterstützung der Vorhersage anzeigt. Die Objekte sind Modelljahrentwicklung, historische Vorhersagenentwicklung und Arbeitsablauf-Vorhersagen.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersage für den ausgewählten Arbeitsablauf über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Historische Vorhersagenentwicklung
Dies zeigt einen Vergleich, wie sich die Vorhersage für den ausgewählten Arbeitsablauf über der Zeit für jedes Modelljahr entwickelt hat.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linie für jedes Modelljahr dargestellt, wie in 91 veranschaulicht.
Arbeitsablauf-Vorhersagen
Diese zeigt die 200 gravierendsten Arbeitsabläufe für die gefilterte Region, Fahrzeuglinie, Motor, Getriebe, Modelljahr und Vorhersagelänge.
Die Vorhersagenentwicklung über die Modelljahre für jeden Arbeitsablauf wird ebenfalls angezeigt. Die gravierendsten Vorhersagen für das ausgewählte Modelljahr werden zuerst angezeigt.
Diese Daten werden in einem gruppierten, gestapeltem Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 94 veranschaulicht.
Registerkarte für Produktion
Diese Seite zeigt Vorhersagen für alle Regionen / Einzelregion / Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region
- • Fahrzeuglinie
- • Motor
- • Getriebe
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet bei TIS-Modelljahrvergleich, oder bei gestapelte TIS.)
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf TIS-Modelljahrvergleich, gestapelte TIS, oder Anspruchszahlungen pro Woche)

Jeder der Filter für Region, Fahrzeuglinie, Motor und Getriebe hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist.
Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert, es muss jedoch mindestens einer aus Fahrzeuglinie/ Motor / Getriebe eine Auswahl aufweisen, die nicht der Punkt „Alle“ ist.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, von denen jedes Informationen über Produktionsdaten zur Unterstützung der Vorhersage anzeigt. Die Objekte sind der TIS-Modelljahrvergleich, gestapelte TIS und die gezahlten Ansprüche.
TIS-Modelljahrvergleich
Dieser zeigt für jedes Modelljahr die Entwicklung der Betriebszeit-(TIS)-Leistung für die ausgewählte Vorhersage.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm dargestellt, mit einer separaten Linie für jedes Modelljahr, wie in 95 dargestellt.
Gestapelte TIS
Diese zeigt Produktionsmonat, Betriebszeit-(TIS)-Leistung für die ausgewählte Kombination Fahrzeuglinie/Motor/Getriebe an.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung jeder TIS-Periode für die ausgewählte Kombination Fahrzeuglinie/Motor/Getriebe an, wie in 74 veranschaulicht.
Gezahlte Ansprüche pro Woche
Hier werden die Zahl der Ansprüche und die gezahlten Beträge pro Woche für die ausgewählte Kombination Fahrzeuglinie/Motor/Getriebe und Modelljahr angezeigt.
Die Daten werden in einem Säulendiagramm für die gezahlten Beträge und einer Zeilenreihe für die Zahl der Ansprüche dargestellt, wie in 96 veranschaulicht.
Registerkarte für Vergleich
Diese Seite zeigt Vorhersagen für alle Regionen / Einzelregion / Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region
- • Fahrzeuglinie
- • Motor
- • Getriebe
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrentwicklung oder die gestapelte TIS.)
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.)

Jeder der Filter für Region, Fahrzeuglinie, Motor und Getriebe hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist.
Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert, es muss jedoch mindestens einer aus Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe eine Auswahl aufweisen, die nicht der Punkt „Alle“ ist.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen anzeigen, die die ausgewählte Vorhersage Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe mit anderen Voraussagen auf gleicher Zusammenfassungsebene vergleichen.
Die Objekte sind der Vorhersagen-Knotenbaum, die gruppierte Modelljahrentwicklung und die ausgewählte TIS.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dieser zeigt Vergleiche der Vorhersage für die ausgewählten Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe.
Dies wird in einem dynamisch gruppierten Knotenbaum dargestellt, was dem Benutzer ermöglicht, die Reihenfolge der Ebenen in der Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe-Hierarchie zu ändern, wie in 97 veranschaulicht ist.
Gruppierte Modelljahrentwicklung
Diese zeigt die Entwicklung der Vorhersage über die Modelljahre aller Fahrzeuglinien, Motoren oder Getriebe, je nachdem, welche der Benutzer auswählt.
Diese Daten werden in einem gruppierten gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 98 veranschaulicht.
Ausgewählte TIS
Diese zeigt Produktionsmonat, Betriebszeit-(TIS)-Leistung im Vergleich zu entweder Fahrzeuglinien, Motoren oder Getrieben, wie vom Benutzer ausgewählt.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linie für jede Fahrzeuglinie, Motor oder Getriebe für einen ausgewählten TIS-Wert dargestellt. Dies ist in 99 veranschaulicht.
Endgültiger Markenbericht
Dieser Bericht besteht aus drei Seiten, die detaillierte Informationen enthalten zur Unterstützung einer Vorhersage über eine gewählte Marke für ein einzelnes Modelljahr, eine einzelne Vorhersagelänge und eine optionale Region.
Auf jede Seite innerhalb des Berichts wird über Registerkarten oben im Bericht zugegriffen.
Registerkarte für Vorhersage
Diese Seite zeigt Vorhersagen für eine bestimmte komplette Region (optional), Marke, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region
- • Marke
- • Modell
- • Jahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die Modelljahrentwicklung oder die historische Projektentwicklung.)
- • Vorhersagelänge

Der Filter für Region hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist. Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert für die Region.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen anzeigen zur Unterstützung der Vorhersage. Die Objekte sind die Modelljahrentwicklung, historische Vorhersagenentwicklung und Arbeitsablauf-Vorhersagen.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersage für die ausgewählte Marke über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Historische Vorhersagenentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich, wie sich die Vorhersage für den ausgewählten Arbeitsablauf über der Zeit für jedes Modelljahr entwickelt hat.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linie für jedes Modelljahr dargestellt, wie in 91 veranschaulicht.
Arbeitsablauf-Vorhersagen
Diese zeigt die 200 gravierendsten Arbeitsabläufe für die gefilterte Region, Marke, Modelljahr und Vorhersagelänge.
Die Vorhersagenentwicklung über die Modelljahre für jeden Arbeitsablauf wird ebenfalls angezeigt. Die gravierendsten Vorhersagen für das ausgewählte Modelljahr werden zuerst angezeigt.
Diese Daten werden in einem gruppierten, gestapeltem Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 100 veranschaulicht.
Registerkarte für Produktion
Diese Seite zeigt Vorhersagen für eine bestimmte komplette Region (optional), Marke, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region
- • Marke
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modellvergleich oder die gestapelte TIS.)
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich, die gestapelte TIS oder die gezahlten Ansprüche pro Woche.)

Der Filter für Region hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist.
Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert für die Region.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen über Produktionsdaten anzeigen zur Unterstützung der Vorhersage. Die Objekte sind der TIS-Modelljahrvergleich, die gestapelte TIS und die gezahlten Ansprüche.
TIS-Modelljahrvergleich
Dieser zeigt für jedes Modelljahr die Entwicklung der Time in Service- (TIS)-Leistung für die ausgewählte Prognose.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm dargestellt, mit einer Linie für jedes Modelljahr, wie in 95 veranschaulicht.
Gestapelte TIS
Diese zeigt den Produktionsmonat, die Betriebszeit-(TIS)-Leistung für die ausgewählte Marke an.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung für jeden TIS-Zeitraum für die ausgewählte Marke, wie in 74 veranschaulicht.
Gezahlte Ansprüche pro Woche
Hier werden die Zahl der Ansprüche und die gezahlten Beträge pro Woche für die ausgewählte Marke und Modelljahr angezeigt.
Die Daten werden in einem Säulendiagramm für die gezahlten Beträge und einer Zeilenreihe für die Zahl der Ansprüche dargestellt, wie in 96 veranschaulicht ist.
Registerkarte für Vergleich
Diese Seite zeigt Vorhersagen für eine bestimmte komplette Region (optional), Marke, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region
- • Marke
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrentwicklung oder die ausgewählte TIS.)
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.)

Der Filter für Region hat einen Punkt „Alle“ der ganz oben in der Liste angehängt ist.
Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert für die Region.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen anzeigen, die die ausgewählte Markenvorhersage mit anderen Voraussagen auf der gleichen Zusammenfassungsebene vergleichen.
Die Objekte sind der Vorhersage-Knotenbaum, die gruppierte Modelljahrentwicklung und die ausgewählte TIS.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dieser zeigt Vergleiche der Vorhersage für die ausgewählte Marke.
Dies wird in einem Knotenbaum dargestellt, wie in 49 veranschaulicht.
Gruppierte Modelljahrentwicklung
Dies zeigt die Entwicklung der Vorhersage über die Modelljahre aller Marken.
Diese Daten werden in einem gruppierten gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 101 veranschaulicht.
Ausgewählte TIS
Diese zeigt Produktionsmonat, Betriebszeit-(TIS)-Leistung im Vergleich über alle Marken.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linie für jede Marke für einen ausgewählten TIS-Wert dargestellt. Dies ist in 102 veranschaulicht.
Abschnitt 11: Endgültiger Produktbericht
Dieser Bericht besteht aus drei Seiten, die detaillierte Informationen enthalten zur Unterstützung einer Vorhersage über ein ausgewähltes Produkt für ein einzelnes Modelljahr, eine einzelne Vorhersagelänge und eine optionale Region.
Auf jede Seite innerhalb des Berichts wird über Registerkarten oben im Bericht zugegriffen.
Registerkarte für Vorhersage
Diese Seite zeigt Vorhersagen für eine bestimmte komplette Region (optional), Produkt, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region
- • Produkt
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die Modelljahrentwicklung oder die historische Projektentwicklung.)
- • Vorhersagelänge

Der Filter für Region hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist.
Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert für die Region.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen anzeigen zur Unterstützung der Vorhersage. Die Objekte sind die Modelljahrentwicklung, historische Vorhersagenentwicklung und Arbeitsablauf-Vorhersagen.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersage für das ausgewählte Produkt über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Historische Vorhersagenentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich, wie sich die ausgewählte Vorhersage über der Zeit für jedes Modelljahr entwickelt hat.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linie für jedes Modelljahr dargestellt, wie in 91 veranschaulicht.
Arbeitsablauf-Vorhersagen
Diese zeigt die 200 gravierendsten Arbeitsabläufe für die gefilterte Region, Produkt, Modelljahr und Vorhersagelänge.
Die Vorhersagenentwicklung über die Modelljahre für jeden Arbeitsablauf wird ebenfalls angezeigt. Die gravierendsten Vorhersagen für das ausgewählte Modelljahr werden zuerst angezeigt.
Diese Daten werden in einem gruppierten, gestapeltem Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 103 veranschaulicht.
Registerkarte für Produktion
Diese Seite zeigt Vorhersagen für eine bestimmte komplette Region (optional), Produkt, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region
- • Produkt
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modellvergleich oder die gestapelte TIS.)
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich, die gestapelte TIS oder die gezahlten Ansprüche pro Woche.)

Der Filter für Region hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist.
Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert für die Region.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen über Produktionsdaten anzeigen zur Unterstützung der Vorhersage. Die Objekte sind der TIS-Modelljahrvergleich, die gestapelte TIS und die gezahlten Ansprüche.
TIS-Modelljahrvergleich
Dieser zeigt für jedes Modelljahr die Entwicklung der Betriebszeit-(TIS)-Leistung für die ausgewählte Prognose.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm dargestellt, mit einer Linie für jedes Modelljahr, wie in 95 veranschaulicht.
Gestapelte TIS
Diese zeigt den Produktionsmonat, die Betriebszeit-(TIS)-Leistung für das ausgewählte Produkt an.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung für jeden TIS-Zeitraum für das ausgewählte Produkt, wie in 74 veranschaulicht.
Gezahlte Ansprüche pro Woche
Hier werden die Zahl der Ansprüche und die gezahlten Beträge pro Woche für das ausgewählte Produkt und Modelljahr angezeigt.
Die Daten werden in einem Säulendiagramm für die gezahlten Beträge und einer Zeilenreihe für die Zahl der Ansprüche dargestellt, wie in 96 veranschaulicht.
Registerkarte für Vergleich
Diese Seite zeigt Vorhersagen für eine bestimmte komplette Region (optional), Produkt, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region
- • Produkt
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrentwicklung oder die ausgewählte TIS)
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.)

Der Filter für Region hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist.
Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert für die Region.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen anzeigen, die die ausgewählte Produktvorhersage mit anderen Voraussagen auf der gleichen Zusammenfassungsebene vergleichen.
Die Objekte sind der Vorhersagen-Knotenbaum, die gruppierte Modelljahrentwicklung und die ausgewählte TIS.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dieser zeigt Vergleiche der Vorhersage für das ausgewählte Produkt.
Dies wird in einem Knotenbaum dargestellt, wie in 104 veranschaulicht.
Gruppierte Modelljahrentwicklung
Diese zeigt die Entwicklung der Vorhersage über die Modelljahre aller Produkte.
Diese Daten werden in einem gruppierten gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 105 veranschaulicht.
Ausgewählte TIS
Diese zeigt Produktionsmonat, Betriebszeit-(TIS)-Leistung im Vergleich über alle Produkte.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linie für jedes Produkt für einen ausgewählten TIS-Wert dargestellt. Dies ist in 106 veranschaulicht.
Abschnitt 12: Endgültiger Arbeitsablaufbericht
Dieser Bericht besteht aus fünf Seiten, die detaillierte Informationen enthalten, zur Unterstützung einer Arbeitsablaufvorhersage für eine gewählte Kombination aus Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe für ein einzelnes Modelljahr, eine einzelne Vorhersagelänge und eine optionale Region.
Auf jede Seite innerhalb des Berichts wird über Registerkarten oben im Bericht zugegriffen.
Registerkarte für Vorhersage
Diese Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen auf einer Ebene von einer kompletten Region / Einzelregion / Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region
- • Fahrzeuglinien
- • Motor
- • Getriebe
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die Modelljahrentwicklung oder die historische Projektentwicklung.)
- • Arbeitsablaufkategorie
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die verknüpften Arbeitsabläufe.)

Jeder der Filter für Region, Fahrzeuglinie, Motor und Getriebe hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist.
Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert, es muss jedoch mindestens einer aus Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe eine Auswahl aufweisen, die nicht der Punkt „Alle“ ist.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält vier Berichtsobjekte, die jeweils Informationen anzeigen zur Unterstützung der Vorhersage. Die Objekte sind die Modelljahrentwicklung, historische Vorhersagenentwicklung, verknüpfte Arbeitsabläufe and Kilometerbandansprüche.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersage für den ausgewählten Arbeitsablauf über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Historische Vorhersagenentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich, wie sich der ausgewählte Arbeitsablauf über der Zeit für jedes Modelljahr entwickelt hat.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linie für jedes Modelljahr dargestellt, wie in 91 veranschaulicht.
Verknüpfte Arbeitsabläufe
Dies zeigt eine Analyse, welche weiteren Arbeitsabläufe in den 30 Tagen vor oder nach der Durchführung des ausgewählten Arbeitsablaufs beansprucht wurden.
Die Daten werden in einem Säulendiagramm angezeigt, wobei die y-Achse anzeigt, wie viele Ansprüche bei jedem verknüpften Arbeitsablauf im Fenster aufgetreten sind, und die Spalten werden eingefärbt, je nachdem, ob ihre durchschnittliche Zeit zwischen dem ausgewählten und dem zugeordneten Arbeitsablauf kleiner als Null, gleich oder größer als Null ist. Dies wird in 107 veranschaulicht.
Kilometerbandansprüche
Dies zeigt eine grundlegende Zusammenfassung, wie viele Kilometerbandansprüche innerhalb des ausgewählten Arbeitsablaufs aufgetreten sind.
Die Daten werden in einem Säulendiagramm dargestellt, mit einer Spalte für jedes Kilometerband, wie in 108 veranschaulicht.
Registerkarte für Produktion
Diese Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen auf einer Ebene von einer kompletten Region / Einzelregion / Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region (Der Regionsfilter wird nicht angewendet auf die gestapelte TIS.)
- • Fahrzeuglinien
- • Motor
- • Getriebe
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den TIS Modelljahrvergleich oder die gestapelte TIS.)
- • Kategorie
- • Arbeitsablauf
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich, die gestapelte TIS oder die gezahlten Ansprüche pro Woche.)

Alle Filter für Region, Fahrzeuglinie, Motor und Getriebe haben einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist.
Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert, es muss jedoch mindestens einer aus Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe eine Auswahl aufweisen, die nicht der Punkt „Alle“ ist.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen über die Produktionsdaten anzeigen zur Unterstützung der Vorhersage. Die Objekte sind die TIS-Modelljahrvergleich, gestapelte TIS und gezahlte Ansprüche pro Woche.
TIS-Modelljahrvergleich
Dieser zeigt für jedes Modelljahr die Entwicklung der Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählte Arbeitsablauf.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm dargestellt, mit einer Linie für jedes Modelljahr, wie in 95 veranschaulicht.
Gestapelte TIS
Diese zeigt den Produktionsmonat, die Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählten Arbeitsablauf an.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung für jeden TIS-Zeitraum für den ausgewählten Arbeitsablauf aus Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe, wie in 74 veranschaulicht.
Gezahlte Ansprüche pro Woche
Hier werden die Zahl der Ansprüche und die gezahlten Beträge pro Woche für den ausgewählte Arbeitsablauf angezeigt.
Die Daten werden in einem Säulendiagramm für die gezahlten Beträge und einer Zeilenreihe für die Zahl der Ansprüche dargestellt, wie in 96 veranschaulicht.
Registerkarte für Vergleich
Diese Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen für die Ebenen alle Regionen / Einzelregion / Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- · Region (Der Regionenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.)
- • Fahrzeuglinie-Motor-Getriebe
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrentwicklung oder die ausgewählte TIS.)
- • Kategorie
- • Arbeitsablauf
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.)

Alle Filter für Region, Fahrzeuglinie, Motor und Getriebe haben einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist.
Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert, es muss jedoch mindestens einer aus Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe eine Auswahl aufweisen, die nicht der Punkt „Alle“ ist.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält vier Berichtsobjekte, die jeweils Informationen anzeigen, die die ausgewählten Vorhersage mit anderen Arbeitsablauf-Vorhersagen auf der gleichen Zusammenfassungsebene vergleichen.
Die Objekte sind der Vorhersagen-Knotenbaum, die gruppierte Modelljahrentwicklung, die ausgewählte TIS und die Teilecode-Aufschlüsselung.
Vorhersagen-Knotenbaum
Dieser zeigt Vergleiche der Vorhersage für den ausgewählten Arbeitsablauf mit Vorhersagen für verschiedene Kombinationen und Permutationen von Fahrzeuglinie, Motoren und Getrieben.
Dies wird in einem dynamisch gruppierten Knotenbaum dargestellt, was dem Benutzer ermöglicht, die Reihenfolge der Ebenen in der Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe-Hierarchie zu ändern, wie in 97 veranschaulicht.
Gruppierte Modelljahrentwicklung
Diese zeigt die Entwicklung der Vorhersage des ausgewählten Arbeitsablaufs über die Modelljahre.
Der Benutzer kann wählen, ob er die Vorhersage für den Arbeitsablauf entweder für Fahrzeuglinien, Motoren oder Getriebe ansehen möchte.
Diese Daten werden in einem gruppierten gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 109 veranschaulicht.
Ausgewählte TIS
Diese zeigt Produktionsmonat, Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählten Arbeitsablauf im Vergleich über Fahrzeuglinien, Motoren oder Getriebe, wie vom Benutzer ausgewählt.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linie für jede Fahrzeuglinie, Motor oder Getriebe, für einen ausgewählten TIS-Wert dargestellt. Dies ist in 110 veranschaulicht.
Teilecode-Aufschlüsselung
Diese zeigt die Verteilung der beanspruchten Teilecodes für den ausgewählten Arbeitsablauf, gruppiert nach Fahrzeuglinie, Motor oder Getriebe, wie vom Benutzer ausgewählt.
Die Daten werden in einem mehrstufigen Sunburst-Diagramm angezeigt, gruppiert nach Teilename, Teilecode und dann Fahrzeuglinie, Motor oder Getriebe, wie in 111 veranschaulicht.
Registerkarte für Geographie
Diese Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen für die Ebenen alle Regionen / Einzelregion / Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:
Einfachauswahl

· Region (Der Regionenfilter wird nicht angewendet auf die regionale Vorhersagekarte oder -diagramm.)
• Fahrzeuglinie
• Motor
• Getriebe
• Modelljahr
• Kategorie
• Arbeitsablauf
• Vorhersagelänge

Alle Filter für Region, Fahrzeuglinie, Motor und Getriebe haben einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist.
Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert, es muss jedoch mindestens einer aus Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe eine Auswahl aufweisen, die nicht der Punkt „Alle“ ist.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Auf dieser Seite befinden sich zwei Berichtsobjekte, die anzeigen, wie sich die ausgewählte Arbeitsablaufvorhersage weltweit unterscheidet.
Die Objekte sind die regionale Vorhersagekarte und das regionale Vorhersagediagramm.
Regionale Vorhersagekarte
Diese zeigt die Werte der Vorhersagen über die ausgewählten Arbeitsabläufe für jede Region weltweit, in der sie durchgeführt wurden.
Die Daten werden auf einer Weltkarte dargestellt, wobei jede Region entsprechend dem Schweregrad der Vorhersage farblich gekennzeichnet ist, wie in 112 veranschaulicht.
Regionales Vorhersagediagramm
Dieses zeigt die gleichen Daten wie die Regionale Vorhersagekarte, jedoch diesmal als Säulendiagramm gezeichnet, mit einer Spalte für jede Region, wie in 113 veranschaulicht.
Registerkarte für Händler
Diese Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen für die Ebenen alle Regionen / Einzelregion / Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe, Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region
- • Fahrzeuglinie
- • Motor
- • Getriebe
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den Händler mit höchsten Kosten.)
- • Kategorie
- • Arbeitsablauf
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den Händler mit höchsten Kosten.)

Alle Filter für Region, Fahrzeuglinie, Motor und Getriebe haben einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist.
Der Punkt „Alle“ ist der Standardwert, es muss jedoch mindestens einer aus Fahrzeuglinie / Motor / Getriebe eine Auswahl aufweisen, die nicht der Punkt „Alle“ ist.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält ein Berichtsobjekt, das den ausgabenstärksten Händlern für den ausgewählte Arbeitsablauf anzeigt.
Händler mit den höchsten Kosten
Dies zeigt eine Liste der Händler, die am meisten für den ausgewählten Arbeitsablauf ausgegeben haben, aufgeteilt nach Modelljahren.
Die Daten werden in einem gruppierten Säulendiagramm dargestellt, mit einer separaten Spalte für jedes Modelljahr, wie in 114 dargestellt.
Abschnitt 13: Endgültiger Markenarbeitsablaufbericht
Dieser Bericht besteht aus drei Seiten, die detaillierte Informationen enthalten zur Unterstützung eines Markenarbeitsablaufberichts für ein einzelnes Modelljahr, eine einzelne Vorhersagelänge und eine optionale Region.
Auf jede Seite innerhalb des Berichts wird über Registerkarten oben im Bericht zugegriffen.
Registerkarte für Vorhersage
Diese Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen zusammengefasst auf einer Markenebene für eine vorgegebene Region (optional), Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region
- • Marke
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die Modelljahrentwicklung oder die historische Projektentwicklung.)
- • Arbeitsablauf
- • Vorhersagelänge

Der Filter Region hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist, um zu ermöglichen, dass er optional ist.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält zwei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen anzeigen zur Unterstützung der Vorhersage. Die Objekte sind die Modelljahrentwicklung und die historische Vorhersagenentwicklung.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersage für den ausgewählten Markenarbeitsablauf über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Historische Vorhersagenentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich, wie sich die Vorhersage über dem ausgewählten Arbeitsablauf über der Zeit für jedes Modelljahr entwickelt hat.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linie für jedes Modelljahr dargestellt, wie in 91 veranschaulicht.
Registerkarte für Produktion
Diese Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen zusammengefasst auf Markenebene für eine bestimmte Region (optional), Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl · Region (Der Regionsfilter wird nicht angewendet auf die gestapelte TIS.)
- • Marke
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich oder die gestapelte TIS.)
- • Arbeitsablauf
- • Vorhersagelänge (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich oder die gestapelte TIS.)

Der Filter Region hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist, um es zu ermöglichen, optional zu sein.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält zwei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen über die Produktionsdaten anzeigen zur Unterstützung der Vorhersage. Die Objekte sind der TIS-Modelljahrvergleich und die gestapelte TIS.
TIS-Modelljahrvergleich
Dieser zeigt für jedes Modelljahr die Entwicklung der Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählte Arbeitsablauf.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm dargestellt, mit einer Linie für jedes Modelljahr, wie in 95 veranschaulicht.
Gestapelte TIS
Diese zeigt den Produktionsmonat, die Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählten Markenarbeitsablauf an.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung für jeden TIS-Zeitraum für den ausgewählten Markenarbeitsablauf, wie in 74 veranschaulicht.
Registerkarte für Vergleich
Diese Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen zusammengefasst auf Markenebene für eine bestimmte Region (optional), Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- · Region (Der Regionenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.)
- · Marke (Der Markenfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrvergleich)
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrentwicklung oder die ausgewählte TIS.)
- • Arbeitsablauf
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.)

Der Filter Region hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist, um es zu ermöglichen, optional zu sein.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen anzeigen, die die ausgewählten Vorhersage mit anderen Markenarbeitsablaufvorhersagen vergleichen.
Die Objekte sind die gruppierte Modelljahrentwicklung, die ausgewählte TIS, und die Teilecode-Aufschlüsselung.
Gruppierte Modeljahrentwicklung
Diese zeigt die Entwicklung der Vorhersage, für alle Marken, des Arbeitsablaufs über Modelljahre.
Diese Daten werden in einem gruppierten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und prognostizierter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 115 veranschaulicht ist.
Ausgewählte TIS
Diese zeigt Produktionsmonat, Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählten Arbeitsablauf im Vergleich über Marken.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linie für jede Marke, für einen ausgewählten TIS-Wert dargestellt. Dies ist in 116 veranschaulicht.
Teilecode-Aufschlüsselung
Diese zeigt die Verteilung der beanspruchten Teilecodes für den ausgewählten Markenarbeitsablauf.
Die Daten werden in einem mehrstufigen Sunburst-Diagramm angezeigt, gruppiert nach Teilename, Teilecode und dann Marke, wie in 117 veranschaulicht ist.
Abschnitt 14: Endgültiger Produktarbeitsablaufbericht
Dieser Bericht besteht aus drei Seiten, die detaillierte Informationen enthalten, zur Unterstützung eines Produktarbeitsablaufberichts für ein einzelnes Modelljahr, eine einzelne Vorhersagelänge und eine optionale Region.
Auf jede Seite innerhalb des Berichts wird über Registerkarten oben im Bericht zugegriffen.
Registerkarte für Vorhersage
Diese Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen zusammengefasst auf einer Produktebene für eine vorgegebene Region (optional), Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- • Region
- • Produkt
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die Modelljahrentwicklung oder die historische Projektentwicklung.)
- • Arbeitsablauf
- • Vorhersagelänge

Der Filter Region hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist, um es zu ermöglichen, optional zu sein.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält zwei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen anzeigen zur Unterstützung der Vorhersage. Die Objekte sind die Modelljahrentwicklung und die historische Vorhersagenentwicklung.
Modelljahrentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich der Vorhersage für den ausgewählten Produktarbeitsablauf über jedes Modelljahr hinweg.
Dies wird in einem gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 48 veranschaulicht.
Historische Vorhersagenentwicklung
Diese zeigt einen Vergleich, wie sich die Vorhersage über dem ausgewählten Produktarbeitsablauf über der Zeit für jedes Modelljahr entwickelt hat.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linie für jedes Modelljahr dargestellt, wie in 91 veranschaulicht.
Registerkarte für Produktion
Diese Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen zusammengefasst auf Produktebene für eine bestimmte Region (optional), Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- · Region (Der Regionsfilter wird nicht angewendet auf die gestapelte TIS.)
- Produkt
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich oder die gestapelte TIS.)
- • Arbeitsablauf
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich oder die gestapelte TIS.)

Der Filter Region hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist, um es zu ermöglichen, optional zu sein.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält zwei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen über die Produktionsdaten anzeigen zur Unterstützung der Vorhersage. Die Objekte sind die TIS-Modelljahrvergleich, und die gestapelte TIS.
TIS-Modelljahrvergleich
Dieser zeigt für jedes Modelljahr die Entwicklung der Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählte Produktarbeitsablauf.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm dargestellt, mit einer Linie für jedes Modelljahr, wie in 95 veranschaulicht.
Gestapelte TIS
Diese zeigt den Produktionsmonat, die Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählten Produktarbeitsablauf an.
Das gestapelte TIS-Diagramm zeigt die Leistung für jeden TIS-Zeitraum für den ausgewählten Produktarbeitsablauf, wie in 74 veranschaulicht.
Registerkarte für Vergleich
Diese Seite zeigt Arbeitsablauf-Vorhersagen zusammengefasst auf Produktebene für eine bestimmte Region (optional), Modelljahr und Vorhersagemonate.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- · Region (Der Regionenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.)
- · Produkt (Der Markenfilter wird nicht angewendet auf den gruppierten Modelljahrvergleich)
- • Modelljahr (Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrentwicklung oder die ausgewählte TIS.)
- • Arbeitsablauf
- • Vorhersagelänge (Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.)

Der Filter Region hat einen Punkt „Alle“, der ganz oben in der Liste angehängt ist, um es zu ermöglichen, optional zu sein.
Navigation: Es gibt keine Navigationsziele auf dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält drei Berichtsobjekte, die jeweils Informationen anzeigen, die die ausgewählten Vorhersage mit anderen Produktarbeitsablaufvorhersagen vergleichen.
Die Objekte sind die gruppierte Modelljahrentwicklung, die ausgewählte TIS, und die Teilecode-Aufschlüsselung.
Gruppierte Modelljahrentwicklung
Diese zeigt die Entwicklung der Vorhersage für alle Produkte des ausgewählten Arbeitsablaufs über die Modelljahre.
Diese Daten werden in einem gruppierten gestapelten Säulendiagramm dargestellt, das das Verhältnis zwischen aktueller und vorhergesagter Leistung für jedes Modelljahr darstellt, wie in 118 veranschaulicht.
Dies zeigt Produktionsmonat, Betriebszeit-(TIS)-Leistung für den ausgewählten Arbeitsablauf im Vergleich mit den Produkten.
Die Daten werden in einem mehrreihigen Liniendiagramm mit einer separaten Linie für jedes Produkt für einen ausgewählten TIS-Wert dargestellt. Dies ist in 119 veranschaulicht.
Teilecode-Aufschlüsselung
Dies zeigt die Verteilung der beanspruchten Teilecodes für den ausgewählten Produktarbeitsablauf.
Die Daten werden in einem mehrstufigen Sunburst-Diagramm angezeigt, gruppiert nach Teilename, Teilecode und dann Produkt, wie in 120 veranschaulicht ist.
Abschnitt 15: Anspruchsdetails
Diese Seite zeigt die Details der rohen Anspruchsdatensätze, die einer ausgewählten Vorhersage oder einem Betriebszeitwert (TIS) des Produktionsmonats zugrunde liegen.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- · Marke (optional)
- · Produkt (optional)
- · Region (optional)
- · Fahrzeuglinie (optional)
- · Motor (optional)
- · Getriebe (optional)
- · Modelljahr (optional)
- · Arbeitsablauf (optional)
- · Kategorie (optional)
- · Teil (optional)
- · Produktionsmonat (optional)
- · TIS (optional)
- · Vorhersagemonate (optional)
- · Bauort (optional)
- · Fehlermodus (optional)

Navigation: Es gibt keine Navigationsziele für den Benutzer, zu denen er von dieser Seite navigieren kann.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält ein einzelnes Berichtsobjekt, das die Anspruchsdatensätze anzeigt.
Anspruchsdetailraster
Dieses zeigt die Anspruchsdatensätze, die zwei verschiedene Modi verwenden, zwischen denen der Benutzer umschalten kann.
Der erste Modus ist ein Datenraster, das die Anspruchsdatensätze in ihrem Rohformat anzeigt, wie in 121 veranschaulicht.
Der zweite Modus ist eine Zusammenfassung der im Raster angezeigten Datenzeilen. Diese gruppiert die Datensätze in die vom Benutzer angegebene Hierarchie, die jedes beliebige Feld aus dem Datensatz enthalten kann.
Diese Hierarchie wird dann verwendet, um ein Sunburst-Diagramm anzuzeigen, das entweder die Anzahl der Ansprüche oder die Summe der Kosten der Ansprüche anzeigt. Dies ist in 122 veranschaulicht.
Abschnitt 16:Teilecodeaufschlüsselung
Diese Seite zeigt die Details, welche Teilecodes im Rahmen einer beliebigen, im System angezeigten Vorhersage beansprucht wurden.
Filter: Die auf dieser Seite angezeigten Daten können vom Benutzer gefiltert werden. Die Felder, die gefiltert werden können, sind:

Einfachauswahl
- · Marke (optional)
- · Produkt (optional)
- · Region (optional)
- · Fahrzeuglinie (optional)
- · Motor (optional)
- · Getriebe (optional)
- · Modelljahr (optional)
- · Arbeitsablauf (optional)
- · Kategorie (optional)
- · Produktionsmonat (optional)

Navigation: Es gibt keine Navigationsziele für den Benutzer von dieser Seite.
Berichtsobjekte: Diese Seite enthält ein einzelnes Berichtsobjekt, das die Zusammenfassung der Teilecode-Ansprüche anzeigt.
Teilecode-Aufschlüsselungsraster
Die Liste der für die ausgewählte Vorhersage beanspruchten Teilecodes wird in absteigender Reihenfolge nach der Häufigkeit der Beanspruchungen des Teils angezeigt.
Dies wird als Datenraster dargestellt, wie in 123 veranschaulicht ist.
Abschnitt 17: Beispiele für Anwendungsfälle
Beispiele für Arbeitsabläufe werden nun mit Bezug auf die verbleibenden Figuren beschrieben.
Die Beispiele für Arbeitsabläufe dienen dazu, verschiedene Aspekte der oben beschriebenen Benutzerschnittstelle in einem praktischen Kontext zu veranschaulichen. Im Folgenden wird ein besonderer Schwerpunkt auf die seitenübergreifende Navigation gelegt, entsprechend der definierten Hierarchie, um zu zeigen, wie das Indico-System die Identifizierung von Problemen ermöglicht.
Ein wichtiger Aspekt des im Folgenden beschriebenen Arbeitsablaufs ist die Tatsache, dass der Benutzer auf der Herstellerebene beginnen und sich dann in der Hierarchie schnell nach unten bewegen kann, um Probleme weiter unten in der Hierarchie zu finden.
Die nachfolgend genannten Anzeigeobjekte, wie Knotenbäume, dynamische Raster usw., werden wie oben beschrieben dargestellt. Insbesondere werden innerhalb jedes Objekts Vorhersagen nach welcher Metrik auch immer ausgewählt, um problematische Bereiche auf der aktuellen Ebene der Hierarchie leicht erkennen zu können. Der Benutzer kann dann ein Element eines der Anzeigeobjekte auswählen, die zur Darstellung von Vorhersagen auf einer bestimmten Seite verwendet werden, wie z.B. einen Knoten eines Knotenbaums, einer Zeile oder eines Rasters usw., um eine problematische Einheit (z.B. Marke, Produkt, Fahrzeuglinie) auf der nächst niedrigeren Ebene in der Hierarchie auszuwählen. Mit dem Navigations-Charm kann sie/er (unter anderem) zur nächsten Seite nach unten in der Hierarchie für die ausgewählte Einheit navigieren oder, im Übersichtsmodus, in den Detailmodus wechseln, um die entsprechende Detailseite zu erhalten. Diese Fähigkeit, sich sowohl in der Hierarchie logisch nach unten zu bewegen, indem man Zieleinheiten aus den Anzeigeobjekten auswählt, die zur Darstellung der Vorhersagen verwendet werden, als auch vom Übersichtsmodus in den Detailmodus zu wechseln, um den Fokus auf einzelne Arbeitsabläufe zu verlagern, ist ein äußerst mächtiges Werkzeug, das aus technischer Sicht sehr intuitiv ist.
5 zeigt eine Homepage der Benutzerschnittstelle, von der aus ein Benutzer zu verschiedenen Seiten innerhalb des Netzwerks der in 3 dargestellten Seiten navigieren kann. Insbesondere kann der Benutzer zu jeder beliebigen Übersichts- oder Detailseite 102, 104 auf jeder gewünschten Hierarchieebene navigieren.
Die 5 bis 10 zeigen ein Beispiel für die Seite Übersicht Hersteller 102a für einen bestimmten Hersteller. Ein Säulendiagramm 302 ist vorgesehen, um eine Aufschlüsselung von Vorhersagen zu erhalten, die auf der Herstellerebene nach Modelljahr zusammengefasst sind. Durch Bewegen des Cursors über eine einzelne Spalte des Säulendiagramms kann der Benutzer zusätzliche Informationen 304 zu diesem Modelljahr erhalten, wie in den Figuren dargestellt ist.
Ein Navigationselement C, genannt „Charm“, wird auf jeder Seite sowohl im Übersichts- als auch im Detailmodus und auf jeder Hierarchieebene angezeigt. Der Charm C ist der Mechanismus, mit dem ein Benutzer gemäß der Struktur der 5 von der aktuellen Seite direkt zu einer anderen Seite navigieren kann. Durch die Auswahl des Charm C auf der Herstellerübersichtsseite 102a werden die wählbaren Optionen 802 und 804 angezeigt, die zur Navigation zur Markenübersichtsseite 102b bzw. zur detaillierten Herstellerseite 104a wählbar sind (es gilt zu beachten, dass die Option, direkt zur detaillierten Herstellerseite 104a von der Herstellerübersichtsseite 102a aus zu navigieren, in 3 nicht dargestellt ist).
11 zeigt ein Beispiel für die Markenübersichtsseite 102b, zu der der Benutzer durch Auswahl des Elements 802 in 10 navigiert hat. Ein Knotenbaum 902 wird für den betreffenden Hersteller 904 nur bis auf die Markenebene angezeigt. In diesem Beispiel hat der Knotenbaum zwei Knoten 906a, 906b, die zwei Marken für den Hersteller 904 entsprechen. Wie man sehen kann, ist dies ein vereinfachtes Beispiel, und es kann in der Praxis mehr Marken für einen Hersteller geben. Ein dynamisches Raster 912 wird auch für die betreffenden Marken angezeigt, und eine Aufschlüsselung 914 der vorhergesagten Ansprüche, die auf Markenebene zusammengefasst, aber nach Modelljahren aufgeschlüsselt sind, wird ebenfalls angezeigt (dies ist in den 11 bis 12 nur teilweise sichtbar, Beispiele für solche Säulendiagramme sind jedoch oben aufgeführt). Wie in den 12, 13 und 14 dargestellt, kann der Benutzer auf der Markenübersicht Seite 102b zwischen einzelnen Marken wählen, indem er entweder die entsprechenden Knoten des Knotenbaums 902 oder die entsprechende Zeile des dynamischen Rasters 912 auswählt. Wenn der Nutzer auf diese Weise eine bestimmte Marke auswählt, werden die Informationen auf der Seite 102b, insbesondere die prognostizierten Werte, so aktualisiert, dass sie der ausgewählten Marke entsprechen.
Wie in 13 dargestellt, bewirkt die Auswahl des Navigations-Charm auf der Markenübersichtsseite 102b die Anzeige der wählbaren Optionen 1102, 1104 und 1106, die zur Navigation zur entsprechenden Detailmarkenseite 104b, zur endgültigen Markenberichtsseite 106b und zur Produktübersichtsseite 102C auf der nächst niedrigeren Ebene in der Hierarchie wählbar sind. Der Inhalt dieser Seiten ist abhängig davon, welche der Marken auf der Markenübersichtsseite 102b ausgewählt ist, wenn eine der Optionen 1102, 1104 und 1106 ausgewählt wird. Im Beispiel der 13 hat der Benutzer also auf Seite 102b „Marke 2“ gewählt, und wenn er die Option 1102, 1104 oder 1106 wählt, navigiert die Benutzerschnittstelle zur detaillierten Markenseite 104b, zum endgültigen Markenbericht 106b oder zur Produktübersichtsseite 102C für „Marke 2“. Wenn der Benutzer ein bestimmtes Modelljahr (in diesem Beispiel 2016) ausgewählt hat, wird diese Modelljahrauswahl auch dann beibehalten, wenn der Benutzer über eine der Navigation-Charm-Optionen navigiert. Dies ermöglicht eine nahtlose und intuitive Navigation durch das in 3 dargestellte Seiten-Netzwerk.
14 zeigt wie der Benutzer die Produktübersichtsoption 1106 auf der Markenübersichtsseite 102b auswählt, wodurch die Benutzerschnittstelle zur Produktübersichtsseite 102c für die ausgewählte Marke („Marke 2“) navigiert, deren Beispiel in 15 dargestellt ist. Auf der Produktübersichtsseite 102c wird eine modifizierte Version des Knotenbaums 902 angezeigt. Auf der Produktübersichtsseite 102c erstreckt sich der Knotenbaum 902 nun von der Herstellerebene bis zur Produktebene. Auf Markenebene wird nur der Knoten 906a für die zuvor ausgewählte „Marke 2“ angezeigt. Auf Produktebene werden die Knoten 908 für jedes Produkt innerhalb dieser Marke angezeigt. In diesem Beispiel werden die Knoten 908A, 908B und 908C für drei Produkte innerhalb dieser Marke angezeigt, aber wie ersichtlich ist, ist dies nur ein Beispiel und es kann eine unterschiedliche Anzahl von Produkten innerhalb einer Marke geben.
Während zuvor auf der Markenübersichtsseite 102b auf Markenebene das dynamische Raster 912 gerendert wurde, wird auf der Produktübersichtsseite 102c ein dynamisches Raster 1312 auf Produktebene gerendert dargestellt. Das heißt, jede Spalte des dynamischen Rasters 1312 entspricht einem der Produkte innerhalb der ausgewählten Marke „Marke 2“ und damit einem der Knoten 908 des Knotenbaums 902 auf Produktebene.
Wie bisher kann der Benutzer zwischen verschiedenen Produkten innerhalb der ausgewählten Marke wählen, entweder durch Auswahl des entsprechenden Knotens 908 des Knotenbaums 902 oder durch Auswahl der entsprechenden Zeile der dynamischen Raster 1312. Beispiele hierfür sind in den 16 bis 18 dargestellt. Wie bisher werden bei der Auswahl eines neuen Produkts die Informationen, insbesondere die Anspruchsvorhersagen, auf der Produktübersichtsseite 102c entsprechend dem ausgewählten Produkt aktualisiert. 19 zeigt den Effekt der Auswahl des Navigations-Charms C auf der Produktübersichtsseite 102c. Als Reaktion auf die Auswahl des Navigations-Charms C werden die wählbaren Optionen 1702, 1704 und 1706 angezeigt, die zur Navigation zur entsprechenden Produktdetailseite 104c, zum entsprechenden endgültigen Produktbericht 106C und zur entsprechenden Übersichtsfahrzeuglinienseite 102d jeweils eine Ebene tiefer in der Hierarchie wählbar sind. Auch hier werden die Selektionen auf der Übersichtsproduktseite 102c berücksichtigt, indem jede dieser Seiten dem aktuell auf der Übersichtsproduktseite 102c ausgewählten Produkt („Produkt 3“ in diesem Beispiel) und gegebenenfalls dem aktuell gewählten Modelljahr entspricht. Im Beispiel von 19 wird dem Benutzer die Auswahl der Fahrzeuglinien-Übersichtsoption 1706 gezeigt, die bewirkt, dass die Benutzerschnittstelle zur entsprechenden Übersichtsfahrzeuglinienseite 102d navigiert, für die ein Beispiel in 20 dargestellt ist. Obwohl in den Figuren nicht dargestellt, ist das Verhalten der Übersichts-Fahrzeuglinie Seite 102d das gleiche wie die Seiten auf den höheren Hierarchieebenen, aber auf der Fahrzeuglinienebene und nicht auf der Marken- oder Produktebene. Auch hier wird der Knotenbaum 902 angezeigt, diesmal jedoch von der Herstellerebene bis zur Fahrzeuglinienebene. Auf Marken- und Produktebene werden nur die Knoten 906a, 908c für die auf der Markenübersichtsseite 102b ausgewählte Marke („Marke 2“) und das zuvor auf der Produktübersichtsseite 102c ausgewählte Produkt („Produkt 3“) angezeigt, und Knoten 910 für jede Fahrzeuglinie dieses Produkts werden angezeigt. In diesem einfachen Beispiel wird nur eine Fahrzeuglinie für „Produkt 3“ angezeigt, aber wie ersichtlich ist, kann es mehrere Fahrzeuglinien für ein bestimmtes Produkt geben. Ein dynamisches Raster 1812 wird angezeigt, das auf Fahrzeuglinie-Ebene gerendert wird. Das heißt, mit Vorhersagen über einzelne Fahrzeuglinien.
21 zeigt den Startbildschirm aus 4, nur diesmal wird angezeigt, wie der Benutzer die Option für die Detailherstellerseite 104a anstelle der Übersicht Herstellungsseite 102a wählt. Ein Beispiel für das Detailherstellerseite 104a für einen bestimmten Hersteller ist in 22 dargestellt. In diesem Beispiel wird ein dynamisches Raster 2012 angezeigt, das Vorhersagen zeigt, die auf Herstellerebene, aber für einzelne Arbeitsvorgänge zusammengefasst sind. Das heißt, jede Vorhersage im Raster 2012 entspricht einem einzelnen Arbeitsablauf, wird aber für den jeweiligen Hersteller über alle Fahrzeuge zusammengefasst. Durch die Auswahl eines Elements des Netzes 2012, das einem bestimmten Arbeitsablauf entspricht, wie in 23 für den Arbeitsablauf „AA-Name 1158“ dargestellt, werden Informationen, die auf Herstellerebene für diesen spezifischen Arbeitsablauf zusammengefasst wurden, wie im Beispiel von 24 dargestellt. Insbesondere zeigt 24 eine Zeitreihe von Vorhersagen, aufgeschlüsselt nach Produktionszeitraum, für den jeweiligen Arbeitsablauf und Hersteller. Ein Säulendiagramm mit einer Aufschlüsselung nach Modelljahr 2212 für den jeweiligen Hersteller und den spezifischen Arbeitsablauf wird ebenfalls angezeigt. Dies ist in 24 nicht sichtbar, aber in 25 sichtbar. Es gilt zu beachten sowohl die Zeitreihe 2202 nach Produktionszeitraum als auch die Aufschlüsselung 2212 nach Modelljahr auf der Detailherstellerseite 104a sind beide Aufschlüsselungen von Vorhersagen, die auf Herstellerebene, aber für einen bestimmten Arbeitsablauf zusammengefasst werden. Wie oben beschrieben und in den folgenden Beispielen dargestellt, werden äquivalente Zeitreihen- und Säulendiagramme auch auf den Detailseiten Marke, Produkte und Fahrzeuglinie 104b, 104c und 104d für den betreffenden Arbeitsablauf dargestellt, wobei in diesen Fällen jedoch Aufschlüsselungen der Vorhersagen für eine bestimmte Marke, ein bestimmtes Produkt bzw. eine bestimmte Fahrzeuglinie vorgenommen werden.
Wie in 25 dargestellt, bietet die Auswahl der Charm-Navigation C auf der Detailherstellerseite 104a zwei wählbare Optionen 2302 und 2304, um zur Detailproduktseite 104c bzw. zur Detailmarkenseite 104b für den spezifischen Arbeitsablauf zu navigieren (Hinweis: Die Option, von der Detailherstellerseite 104a direkt zur Detailproduktseite 104c zu navigieren, ist in 3 nicht dargestellt).
26 zeigt in einem Beispiel die Detail-Markenseite 104b, zu der der Benutzer durch Auswahl der Option 2304 in 25 navigiert hat. In diesem Beispiel wird ein dynamisches Raster 2412 dargestellt, das wiederum Vorhersagen für bestimmte Arbeitsabläufe liefert, die jedoch auf Markenebene aggregiert werden. Wie in 27 dargestellt, wird bei der Auswahl einer Zeile des dynamischen Rasters 2412, die einer bestimmten Marke („Marke 1“ in diesem Beispiel) entspricht, die vorhergesagte Anspruchsinformation für diese Marke als Reaktion angezeigt. Neben dem dynamischen Raster 2412 ist auch ein Knotenbaum 2502 vorgesehen, der nicht in 26, sondern in 27 dargestellt ist. Der Benutzer kann zwischen verschiedenen Marken wählen, entweder aus dem dynamischen Raster 2412 oder aus dem Knotenbaum 2502. Eine Säulengrafik 2512 mit einer Aufschlüsselung der Vorhersagen nach Modelljahr und eine Zeitreihe 2514 mit einer Aufschlüsselung nach Produktionszeiträumen (siehe 28) werden ebenfalls dargestellt. Diese entsprechen dem Säulendiagramm 2212 und der Zeitreihe 2202 aus 25, jedoch werden auf der Detailmarkenseite 104b die auf diesen Diagrammen gerenderten Vorhersagen nicht auf Herstellerebene, sondern auf Markenebene zusammengefasst.
Die 29 und 30 zeigen, wie die Auswahl der Charm-Navigation auf der Detailherstellerseite 104a dazu führt, dass die Optionen 2802 und 2804 angezeigt werden, die wählbar sind, um zum entsprechenden endgültigen Markenarbeitsablaufbericht 108b und zur entsprechenden Detailproduktseite 104c auf der nächstniedrigeren Ebene in der Hierarchie zu navigieren.
Die 31 bis 33 zeigen ein Beispiel für die Detailproduktseite 104c und die 32 bis 36 zeigen ein Beispiel für die Detailfahrzeuglinienseite 104d. Diese werden in gleicher Weise wie die Detailhersteller- und die Detailmarkenseiten 104a, 104b mit entsprechenden Anzeigeobjekten gerendert, jedoch werden die auf der Detailproduktseite 104c dargestellten Vorhersagen auf Produktebene zusammengefasst und die Vorhersagen auf der Detailfahrzeuglinienseite 104d auf Fahrzeuglinienebene. Wie in den Figuren deutlich zu sehen ist, werden die Navigationsbeziehungen zwischen diesen Seiten gemäß der in 3 dargestellten Struktur auf genau die gleiche Weise realisiert. Die 36 bis 38 zeigen ein zusätzliches Anzeigeobjekt, das auf der Fahrzeuglinien-Detailseite 104d bereitgestellt ist, nämlich einen zweiten Knotenbaum, um eine Aufteilung nach Motor und Getriebe zu ermöglichen. Wie oben beschrieben, kann die Hierarchie, nach der dieser Knotenbaum gerendert ist, vom Benutzer geändert werden, in diesem Beispiel durch Neuanordnung der in 36 dargestellten Knotenbaum-Generierungselemente 3204. Durch die Umschaltung der Elemente „Motor-Name“ und „Getriebe-Name“ kann der Benutzer beispielsweise die Hierarchie des zweiten Knotenbaums 3202 ändern.
Am Beispiel von 38 werden die Filteroptionen F angezeigt, aus denen der Benutzer auswählen kann, um die Filtereinstellung für die aktuelle Seite zu ändern. Wenn der Benutzer den Filterabschnitt ändert, z.B. durch Ändern einer oder mehrerer Marken-, Produkt-, Fahrzeuglinien-, Kategorie-Arbeitsabläufe, Modelljahre oder Prognosefenster („Vorhersagemonate“), wird die Seite dynamisch entsprechend den neuen Einstellungen aktualisiert. Der Mechanismus zur Umsetzung wird im Folgenden ausführlich beschrieben. Es gilt zu beachten, dass die Filteroptionen F auf jeder Detailseite 104 und jeder Übersichtsseite 102 angezeigt werden (obwohl natürlich weitere Filteroptionen weiter unten in der Hierarchie verfügbar sein werden). Die Filterabschnitte des Benutzers werden bei der Navigation zwischen den Seiten beibehalten. Das heißt, die Filterauswahl auf einer Seite wird beibehalten, wenn der Benutzer zu einer anderen Seite wechselt.
39 zeigt den Startbildschirm von 4, nur diesmal navigiert der Benutzer zu einer der Ergebnisverfolgungsseiten 114, 116 (beispielhafte Ergebnisverfolgungs-Produktseiten 116 sind in den 40 bis 45 dargestellt). Die Ergebnisverfolgung wird oben im Abschnitt „Ergebnisverfolgung“ ausführlich beschrieben. Es genügt festzustellen, dass die Seiten 114, 116 der Ergebnisverfolgung es ermöglichen, die Vorhersagen über die Zeit relativ zueinander zu ordnen, für einen einzelnen Arbeitsablauf, auf der Ebene der Fahrzeuglinie bzw. des Produkts.
Um dies zu ermöglichen, werden gemäß den 42 bis 45 ein Betriebszeitdiagramm 4002, ein Vorhersageanspruchshäufigkeitsdiagramm 4004 und ein Modelljahrentwicklungsdiagramm 4006 bereitgestellt. Die dortigen Zahlen zeigen die Produktergebnisverfolgungsseite 116, wobei die Ergebnisse somit auf Produktebene zusammengefasst sind. Diese Objekte werden wie oben beschrieben bestückt. Obwohl nicht angezeigt, können gleichwertige Objekte auf der Fahrzeuglinienverfolgungsseite 114 auf Fahrzeuglinienebene angezeigt werden.
Sonstige Maschinen
Obwohl die Technologie im Kontext von Fahrzeugen beschrieben wurde, kann sie auch auf andere Maschinen angewendet werden. Wesentlich im Zusammenhang mit der beschriebenen Technologie ist, dass es nach der Inbetriebnahme einer Maschine ein Fenster gibt (d.h. wenn sie für einen Benutzer verfügbar wird), in dem ein Maschinenhersteller für die Reparatur der Maschine verantwortlich ist, so dass ein umfassender Satz von Reparaturdaten zur Verfügung steht, aus dem Vorhersagen getroffen werden können, die wiederum für technische Entscheidungen über spätere Maschinen verwendet werden können. Dementsprechend gilt jede Beschreibung, die sich auf Fahrzeuge bezieht, gleichermaßen auch für andere Maschinentypen.
Obwohl spezifische Ausführungsformen der Erfindungen beschrieben wurden, werden Varianten der beschriebenen Ausführungsformen ersichtlich. Der Umfang wird nicht durch die beschriebenen Ausführungsformen bestimmt, sondern nur durch die beigefügten Ansprüche.
Fußnoten

¹Der Filter Modelljahr wird nicht auf die Entwicklung des Modelljahres angewendet.
² Der Filter Modelljahr wird nicht auf die gruppierte Modelljahrentwicklung angewendet.
³ Der Filter Modelljahr wird nicht auf die gruppierte Modelljahrentwicklung angewendet.
² Der Filter Modelljahr wird nicht auf die gruppierte Modelljahrentwicklung angewendet.
³ Der Filter Modelljahr wird nicht auf die gruppierte Modelljahrentwicklung angewendet.
⁴ Der Filter Modelljahr wird nicht auf die gruppierte Modelljahrentwicklung angewendet.
⁵ Der Filter Modelljahr wird nicht auf die gruppierte Modelljahrentwicklung angewendet.
⁶ Der Filter Modelljahr wird nicht auf die gruppierte Modelljahrentwicklung angewendet.
⁷ Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.
⁸ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.
⁹ Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.
¹⁰ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.
¹¹ Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.
¹² Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.
¹³ Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.
¹⁴ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.
¹⁵ Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.
¹⁶ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.
¹⁷ Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.
¹⁸ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.
¹⁹ Der Modelljahrfilter trifft nicht zu auf die Modelljahrentwicklung oder den gestapelten/ausgewählten TIS.
²⁰ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.
²¹ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet bei der gestapelten/ausgewählten TIS, der historischen Vorhersagen-Entwicklung oder der Modelljahrentwicklung.
²² Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet bei der gestapelten/ausgewählten TIS.
²³ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet bei der gestapelten/ausgewählten TIS, historischen Vorhersagen-Entwicklung oder der Modelljahrentwicklung.
²⁴ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den gestapelten/ausgewählten TIS.
²⁵ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet bei der Modelljahrentwicklung oder der historischen Vorhersagen-Entwicklung.
²⁶ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet bei TIS-Modelljahrvergleich, oder bei gestapelte TIS.
²⁷ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf TIS-Modelljahrvergleich, gestapelte TIS, oder Anspruchszahlungen pro Woche
²⁸ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrentwicklung oder die gestapelte TIS.
²⁹ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.
³⁰ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die Modelljahrentwicklung oder die historische Projektentwicklung.
³¹ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modellvergleich oder die gestapelte TIS.
³² Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich, die gestapelte TIS oder die gezahlten Ansprüche pro Woche.
³³ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrentwicklung oder die ausgewählte TIS.
³⁴ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.
³⁵ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die Modelljahrentwicklung oder die historische Projektentwicklung.
³⁶ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modellvergleich oder die gestapelte TIS.
³⁷ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich, die gestapelte TIS oder die gezahlten Ansprüche pro Woche.
³⁸ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrentwicklung oder die ausgewählte TIS
³⁹ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.
⁴⁰ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die Modelljahrentwicklung oder die historische Projektentwicklung.
⁴¹ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die verknüpften Arbeitsabläufe.
⁴² Der Regionsfilter wird nicht angewendet auf die gestapelte TIS.
⁴³ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den TIS Modelljahrvergleich oder die gestapelte TIS.
⁴⁴ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich, die gestapelte TIS oder die gezahlten Ansprüche pro Woche.
⁴⁵ Der Regionenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.
⁴⁶ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrentwicklung oder die ausgewählte TIS.
⁴⁷ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.
⁴⁸ Der Regionenfilter wird nicht angewendet auf die regionale Vorhersagekarte oder - diagramm.
⁴⁹ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den Händler mit höchsten Kosten.
⁵⁰ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den Händler mit höchsten Kosten.
⁵¹ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die Modelljahrentwicklung oder die historische Projektentwicklung.
⁵² Der Regionsfilter wird nicht angewendet auf die gestapelte TIS.
⁵³ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich oder die gestapelte TIS.
⁵⁴ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich oder die gestapelte TIS.
⁵⁵ Der Regionenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.
⁵⁶ Der Markenfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrvergleich
⁵⁷ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrentwicklung oder die ausgewählte TIS.
⁵⁸ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.
⁵⁹ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die Modelljahrentwicklung oder die historische Projektentwicklung.
⁶⁰ Der Regionsfilter wird nicht angewendet auf die gestapelte TIS.
⁶¹ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich oder die gestapelte TIS.
⁶² Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf den TIS-Modelljahrvergleich oder die gestapelte TIS.
⁶³ Der Regionenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.
⁶⁴ Der Markenfilter wird nicht angewendet auf den gruppierten Modelljahrvergleich
⁶⁵ Der Modelljahrfilter wird nicht angewendet auf die gruppierte Modelljahrentwicklung oder die ausgewählte TIS.
⁶⁶ Der Vorhersagelängenfilter wird nicht angewendet auf die ausgewählte TIS.

Claims

Computersystem zum Vorhersagen von Fahrzeugreparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekten, wobei das Computersystem eine oder mehrere Verarbeitungseinheiten umfasst, die ausgestaltet sind zum Ausführen eines prädiktiven Algorithmus; wobei der prädiktive Algorithmus ausgestaltet ist zum Auswählen einer Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen zur Verwendung bei der Erstellung einer Vorhersage, wobei jeder der Fahrzeugreparaturdatensätze ein Datensatz einer nach der Inbetriebnahme des Fahrzeugs durchgeführten Fahrzeugreparatur ist, wobei jeder von diesen ein historisches Fahrzeugalter oder einen Nutzungswert umfasst oder angibt, und eine Reparatur oder einen Fahrzeugkomponentendefekt erfasst; und wobei der prädiktive Algorithmus die ausgewählte Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen verwendet, um eine Anzahl von oder einen Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte für eine Gruppe von Fahrzeugdatensätzen vorherzusagen, wobei jeder der Fahrzeugdatensätze ein Datensatz eines in Betrieb genommenen Fahrzeugs ist, basierend auf: einer Anzahl von Fahrzeugen, die in der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen erfasst sind, und einem aktuellen Alter oder einer aktuellen Nutzung eines jeden der erfassten Fahrzeuge.
Computersystem nach Anspruch 1, wobei die Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen ausgewählt ist durch Filtern einer größeren Gruppe von verfügbaren Fahrzeugreparaturdatensätzen basierend auf einem bestimmten Typ von Reparatur oder einem bestimmten Typ von Fahrzeugkomponente, sodass jeder Reparaturdatensatz der ausgewählten Gruppe auf den bestimmten Typ der Reparatur/Fahrzeugkomponente bezogen ist, wobei die vorhergesagte Anzahl oder der vorhergesagte Ressourcenwert eine vorhergesagte Anzahl der oder ein vorhergesagter Ressourcenwert für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte des bestimmten Typs ist.
Computersystem nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, wobei die Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen ausgewählt ist durch Filtern einer größeren Gruppe von verfügbaren Fahrzeugreparaturdatensätzen basierend auf einem bestimmten Fahrzeugattribut oder einer bestimmten Gruppe von Fahrzeugattributen, sodass jeder Reparaturdatensatz der gewählten Gruppe auf das/die bestimmte (Gruppe von) Fahrzeugattribut(en) bezogen ist, wobei jeder der Fahrzeugdatensätze in der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen auf ein Fahrzeug mit dem/der bestimmten (Gruppe von) Fahrzeugattribut(en) oder einem/einer ähnlichen (Gruppe von) Fahrzeugattribut(en) bezogen ist, wobei die vorhergesagte Anzahl oder der vorhergesagte Ressourcenwert eine vorhergesagte Anzahl von oder ein vorhergesagter Ressourcenwert für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte für Fahrzeuge mit dem bestimmten Fahrzeugattribut ist.
Computersystem nach den Ansprüchen 2 und 3, wobei die größere Gruppe gefiltert ist basierend auf dem/der bestimmten (Gruppe von) Fahrzeugattribut(en) und dem bestimmten Typ von Reparatur/Fahrzeugkomponente, sodass jeder Reparaturdatensatz der gewählten Gruppe auf das/die bestimmte (Gruppe von) Fahrzeugattribut(en) und den bestimmten Typ von Reparatur/Fahrzeugkomponente bezogen ist, wobei die vorhergesagte Anzahl oder der vorhergesagte Ressourcenwert eine vorhergesagte Anzahl von oder ein vorhergesagter Ressourcenwert für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte des bestimmten Typs für Fahrzeuge mit dem bestimmten Fahrzeugattribut ist.
Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die eine oder mehreren Verarbeitungseinheiten ferner ausgestaltet sind zum Bestimmen eines Profils für die Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen basierend auf einer Zahl von oder einem Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte, die in der Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen für verschiedene historische Fahrzeugalter oder Nutzungswerte erfasst sind, wobei das Profil zur Erstellung der Vorhersage verwendet ist.
Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Profil für jede einer Gruppe von historischen Fahrzeugaltern oder Nutzungswerten einen entsprechenden Ressourcen- oder Zählwert umfasst, der aus der Gruppe von Reparaturdatensätzen berechnet ist.
Computersystem nach Anspruch 6, wobei der Ressourcen- oder Zählwert ein als Summe der Anzahl von oder Ressourcenwerte für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte berechneter kumulativer Wert ist, die in der Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätze bis zu diesem historischen Fahrzeugalter oder Nutzungswert erfasst sind.
Computersystem nach Anspruch 6 oder 7, wobei die Vorhersage erstellt ist durch Ausführen einer nichtparametrischen Analyse basierend auf der in der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen erfassten Anzahl von Fahrzeugen, dem aktuellen Alter oder der aktuellen Nutzung eines jeden der Fahrzeuge, und den Ressourcen- oder Zählwerten des Profils.
Computersystem nach einem der Ansprüche 5 bis 8, wobei die eine oder mehreren Verarbeitungseinheiten ausgestaltet sind zum Bestimmen des Profils durch Ermitteln einer Gesamtzahl von Ressourcenwerten für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte, die in der gefilterten Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen erfasst sind, wobei jeder Ressourcen- oder Zählwert als ein Anteil der Gesamtheit berechnet ist.
Computersystem nach Anspruch 9, bei dessen Abhängigkeit von Anspruch 6, mit Berechnung eines Ertragswerts für jeden der historischen Fahrzeugalter oder Nutzungswerte des Profils basierend auf dem entsprechenden Ressourcen- oder Zählwert des Profils und der Anzahl von Fahrzeugen, die in der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen erfasst sind, deren aktuelles Alter oder aktuelle Nutzung mit dem historischen Fahrzeugalter oder Nutzungswert des Profils übereinstimmt.
Computersystem nach Anspruch 10, wobei der Ertragswert für jeden der historischen Fahrzeugalter oder Nutzungswerte des Profils berechnet ist durch Multiplizieren des entsprechenden Ressourcen- oder Zählwerts des Profils mit der Anzahl von Fahrzeugen, die in der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen erfasst sind, deren aktuelles Alter oder deren aktuelle Nutzung mit dem historischen Fahrzeugalter oder Nutzungswert des Profils übereinstimmt.
Computersystem nach Anspruch 10 oder 11, mit Berechnen eines Maturitätswerts für die Gruppe von Fahrzeugdatensätzen aus den Ertragswerten.
Computersystem nach Anspruch 12, wobei die eine oder mehreren Verarbeitungseinheiten ferner ausgestaltet sind zum Bestimmen einer Gesamtzahl von Fahrzeugen, die in der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen erfasst sind, wobei der Maturitätswert berechnet wird durch Berechnen eines Gesamtertragswerts aus den Ertragswerten als Anteil der Gesamtzahl von Fahrzeugen.
Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die eine oder mehreren Verarbeitungseinheiten ferner ausgestaltet sind zum: Identifizieren eines oder mehrerer existierender Fahrzeugreparaturdatensätze, die der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen entsprechen; und Bestimmen einer Anzahl von Ressourcenwerten für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte, die in den existierenden Fahrzeugreparaturdatensätzen erfasst sind.
Computersystem nach Anspruch 14, wobei die vorhergesagte Zahl von oder die vorhergesagten Ressourcenwerte für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte für die Gruppe von Fahrzeugdatensätzen berechnet ist aus der Anzahl von oder den Ressourcenwerten für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekten, die bestimmt sind für die existierenden Fahrzeugreparaturdatensätze basierend auf der Anzahl von Fahrzeugen, die in der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen erfasst sind, und dem aktuellen Alter oder der aktuellen Nutzung eines jeden der Fahrzeuge.
Computersystem nach Anspruch 15 bei dessen Abhängigkeit von Anspruch 5, wobei das Profil verwendet ist zum Berechnen der vorhergesagten Zahl.
Computersystem nach den Ansprüchen 12 und 14, wobei die vorhergesagte Zahl von oder Ressourcenwerte für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte für die Gruppe von Fahrzeugdatensätzen bestimmt ist basierend auf dem für die Gruppe von Fahrzeugdatensätzen berechneten Maturitätswert und der Anzahl von oder dem Ressourcenwert für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekten, die in dem existierenden Fahrzeugreparaturdatensatz erfasst sind.
Computersystem nach Anspruch 17, wobei die vorhergesagte Zahl oder der vorhergesagte Ressourcenwert bestimmt ist durch Dividieren der Anzahl von oder des Ressourcenwerts für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekten, die in den existierenden Fahrzeugreparaturdatensätzen erfasst sind, durch die Maturität.
Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen so ausgewählt ist, dass ein aktuelles Fahrzeugalter oder eine aktuelle Nutzung, die für jeden Fahrzeugreparaturdatensatz bestimmt sind, eine Vorhersagedauer bzw. eine Nutzungsschwelle überschreitet, wobei die vorhergesagte Zahl oder der vorhergesagte Ressourcenwert eine Zahl von oder ein Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte ist, die innerhalb der Vorhersagedauer oder unterhalb der Nutzungsschwelle auftreten.
Computersystem nach den Ansprüchen 14 und 19, wobei zumindest einer der existierenden Fahrzeugreparaturdatensätze ein aktuelles Fahrzeugalter oder eine aktuelle Fahrzeugnutzung aufweist, die nicht die Vorhersagedauer bzw. die Nutzungsschwelle überschreiten.
Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei jeder der Fahrzeugreparaturdatensätze eine Fahrzeugidentifikation umfasst, die den Reparaturdatensatz mit einem übereinstimmenden Fahrzeugdatensatz verknüpft.
Computersystem nach Anspruch 21, wobei zumindest einer der Fahrzeugreparaturdatensätze ergänzt ist durch Daten des übereinstimmenden Fahrzeugdatensatzes.
Computersystem nach Anspruch 22, wobei zumindest einer der Fahrzeugreparaturdatensätze ergänzt ist durch einen Indikator eines Fahrzeugattributs aus dem übereinstimmenden Fahrzeugdatensatz.
Computersystem nach Anspruch 21, 22 oder 23, wobei das historische Fahrzeugalter oder der historische Nutzungswert berechnet sind aus zumindest einem von den Fahrzeugreparaturdatensätzen eines Anspruchsdatums, Ausfalldatums oder Zahlungsdatums des Fahrzeugreparaturdatensatzes und einem Inbetriebnahmedatum des übereinstimmenden Fahrzeugdatensatzes.
Computersystem nach Anspruch 2 oder jedem von diesem abhängigen Anspruch, wobei zumindest zwei Gruppen von Fahrzeugreparaturdatensätzen ausgewählt sind, jeweils durch Filtern der größeren Gruppe basierend auf einem entsprechenden Typ einer Reparatur oder einer Fahrzeugkomponente; wobei der prädiktive Algorithmus ausgestaltet ist zum Verwenden einer jeden der ausgewählten Gruppen von Fahrzeugreparaturdatensätzen zum Vorhersagen einer entsprechenden Anzahl von oder eines entsprechenden Ressourcenwerts für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte des entsprechenden Typs für die Gruppe von Fahrzeugdatensätzen.
Computersystem nach Anspruch 25, wobei die vorhergesagten Zahlen oder Ressourcenwerte, die unter Verwendung der zumindest zwei Gruppen von Fahrzeugreparaturdatensätzen bestimmt sind, zusammengefasst sind zum Bestimmen einer zusammengefassten vorhergesagten Anzahl von oder einem zusammengefassten vorhergesagten Ressourcenwert für eine kombinierte Gruppe der Fahrzeugdatensätze.
Computersystem nach einem vorhergehenden Anspruch, wobei der Wert des historischen Fahrzeugalters ein Alter des Fahrzeugs ist, bei dem die Reparatur durchgeführt wurde oder die Fahrzeugkomponente repariert oder ersetzt wurde, oder ein Alter des Fahrzeugs, bei dem der Reparaturdatensatz bearbeitet wurde.
Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei ein aktuelles Fahrzeugalter bestimmt ist für zumindest eines der Fahrzeuge aus einem Datum des entsprechenden Fahrzeugdatensatzes.
Computersystem nach Anspruch 28, wobei das aktuelle Fahrzeugalter bestimmt ist aus den Daten des entsprechenden Fahrzeugdatensatzes und einem neuesten in den Reparaturanspruchsdatensätzen erfassten Datum.
Computersystem nach Anspruch 28 oder 29, wobei eine aktuelle Nutzung für das zumindest eine der Fahrzeuge von dem aktuellen Fahrzeugalter abgeleitet ist.
Computersystem nach Anspruch 30, wobei die aktuelle Fahrzeugnutzung basierend auf zumindest einem Attribut des Fahrzeugs abgeleitet ist.
Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der historische Fahrzeugnutzungswert ein Kilometerstand oder eine Stundenzählerablesung ist, die als Teil der Fahrzeugreparatur vorgenommen wurde.
Computersystem zum Vorhersagen von Fahrzeugreparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekten, wobei das Computersystem eine oder mehrere Verarbeitungseinheiten umfasst, die ausgestaltet sind zum: Auswählen einer Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen zur Verwendung bei der Erstellung einer Vorhersage, von denen jeder ein historisches Fahrzeugalter oder Nutzungswert umfasst oder angibt und eine Reparatur oder einen Fahrzeugkomponentendefekt erfasst, wobei die Gruppe von Reparaturdatensätzen ausgewählt ist durch Filtern einer größeren Gruppe verfügbarer Fahrzeugreparaturdatensätze basierend auf einem bestimmten Typ der Reparatur oder einem bestimmten Typ der Fahrzeugkomponente; und Verwenden der gewählten Gruppe von Reparaturdatensätzen zum Vorhersagen einer Anzahl von oder eines Ressourcenwerts für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte des bestimmten Typs für eine Fahrzeugpopulation, basierend auf der Anzahl von Fahrzeugen in der Population und einem aktuellen Alter oder einer aktuellen Nutzung eines jeden dieser Fahrzeuge.
Computersystem zum Vorhersagen von Fahrzeugreparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekten, wobei das Computersystem eine oder mehrere Verarbeitungseinheiten umfasst, die ausgestaltet sind zum: Auswählen einer Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen zum Bestimmen eines Profils, von denen jeder ein historisches Fahrzeugalter oder einen historischen Nutzungswert umfasst oder angibt und eine Reparatur oder einen Fahrzeugkomponentendefekt erfasst; Bestimmen eines Profils für die Gruppe von Reparaturdatensätzen, wobei das Profil für jeden einer Gruppe von historischen Fahrzeugaltern oder Nutzungswerten einen entsprechenden Ressourcen- oder Zählwert umfasst, der aus der Gruppe von Reparaturdatensätzen berechnet ist; und Verwenden der gewählten Gruppe von Reparaturdatensätzen zum Vorhersagen einer Zahl von oder eines Ressourcenwerts für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte für eine Fahrzeugpopulation mittels Durchführung einer nichtparametrischen Analyse basierend auf: der Zahl von Fahrzeugen in der Population, einem aktuellen Alter oder einer aktuellen Nutzung eines jeden dieser Fahrzeuge, und den Ressourcen- oder Zählwerten des Profils.
Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die eine oder mehreren Verarbeitungseinheiten ferner ausgestaltet sind zum Verwenden der vorhergesagten Zahl von oder des vorhergesagten Ressourcenwerts für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte zum Identifizieren eines auf ein bestimmtes Fahrzeugattribut, einen bestimmten Typ von Fahrzeugkomponente oder einen bestimmten Typ von Reparatur bezogenen Problems.
Computersystem nach Anspruch 35 bei dessen Abhängigkeit von Anspruch 2 oder Anspruch 32, wobei die eine oder mehreren Verarbeitungseinheiten ferner ausgestaltet sind zum Verwenden der Vorhersage zur Identifikation eines Problems mit dem bestimmten Typ von Fahrzeugkomponente oder Reparatur, das verwendet wird zum Filtern der größeren Gruppe verfügbarer Fahrzeugreparaturdatensätze.
Computersystem nach Anspruch 35 bei dessen Abhängigkeit von Anspruch 3, wobei die eine oder mehreren Verarbeitungseinheiten ferner ausgestaltet sind zum Verwenden der Vorhersage zur Identifikation eines Problems, das bezogen ist auf das zum Filtern der größeren Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen verwendete bestimmte Fahrzeugattribut.
Computersystem nach Anspruch 35 bei dessen Abhängigkeit von Anspruch 4, wobei die eine oder mehreren Verarbeitungseinheiten ferner ausgestaltet sind zum Verwenden der Vorhersage zur Identifikation eines Problems mit dem bestimmten Typ von Fahrzeugkomponente oder Reparatur, der spezifisch ist für Fahrzeuge mit dem bestimmten Fahrzeugattribut.
Computersystem nach einem der Ansprüche 35 bis 38, wobei das Problem identifiziert ist durch Vergleichen der vorhergesagten Anzahl oder des vorhergesagten Ressourcenwerts mit zumindest einer anderen vorhergesagten Zahl oder einem anderen vorhergesagten Ressourcenwert für Reparaturen/Fahrzeugkomponentendefekte.
Computersystem nach einem der Ansprüche 1 bis 32, wobei der prädiktive Algorithmus ausgestaltet ist für die folgenden Schritte für jeden einer Vielzahl von Reparatur- oder Fahrzeugkomponententypen: Auswählen einer entsprechenden Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen, die auf den Typ Reparatur/Fahrzeugkomponente bezogen ist; und Verwenden der entsprechenden Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen zum Vorhersagen einer Anzahl von oder eines Ressourcenwerts für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte dieses Typs für die Gruppe von Fahrzeugdatensätzen basierend auf der Anzahl von erfassten Fahrzeugen und deren aktuellem Alter oder Nutzung.
Computersystem nach Anspruch 40, wobei jede der Gruppen von Fahrzeugreparaturdatensätzen ausgewählt ist gemäß Anspruch 2, Anspruch 3 oder Anspruch 4.
Computersystem nach Anspruch 41, mit Vergleichen der Vorhersagen für die Reparatur-/Fahrzeugkomponententypen, um ein Problem mit einem bestimmten der Reparatur-/Fahrzeugkomponententypen zu identifizieren.
Computersystem nach Anspruch 42, wobei der Vergleich durchgeführt wird durch einen Vergleichsalgorithmus, der auf der Datenverarbeitungsstufe ausgeführt wird, um das Problem automatisch zu identifizieren.
Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Zahl oder der Ressourcenwert eine Zahl oder ein Ressourcenwert pro erfasstem Fahrzeug ist.
Computersystem nach einem der Ansprüche 1 bis 43, wobei die Zahl oder der Ressourcenwert eine absolute Zahl oder ein absoluter Ressourcenwert ist.
Computersystem nach Anspruch 19, wobei ein Auslaufdatum umfasst ist von oder bestimmt ist für jeden Fahrzeugdatensatz, wobei alle Fahrzeugeinträge mit Ablaufdaten, die die Vorhersageschwelle überschreiten, von der Gruppe der Fahrzeugdatensätze ausgeschlossen sind.
Computersystem nach Anspruch 5, wobei das Profil ein Reparaturprofil ist, das bestimmt ist für ein bestimmtes Fahrzeugattribut oder eine bestimmte Gruppe von Fahrzeugattributen und einen bestimmten Reparatur-/Fahrzeugkomponententyp.
Computersystem nach Anspruch 5, wobei das Profil ein Übersichtsprofil ist, das bestimmt ist für ein bestimmtes Fahrzeugattribut oder eine bestimmte Gruppe von Fahrzeugattributen über alle Reparatur-/Fahrzeugkomponententypen.
Computersystem nach Anspruch 47 und 48, wobei getrennte Reparaturen und Kategorieprofile bestimmt sind für das gleiche Fahrzeugattribut oder die gleiche Gruppe von Fahrzeugattributen.
Computersystem nach einem der Ansprüche 48 bis 50, wobei das oder jedes Profil bestimmt ist für ein bestimmtes Fahrzeugmodell.
Computersystem nach Anspruch 5, wobei das Profil ein bevorzugtes Profil dahingehend ist, dass das Profil mit der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen entsprechend primärer Übereinstimmungskriterien übereinstimmt.
Computersystem nach Anspruch 51, wobei die eine oder mehreren Verarbeitungseinheiten ausgestaltet sind zum Feststellen, dass eine ausreichende Anzahl von Fahrzeugdatensätzen zum Bestimmen des bevorzugten Profils verfügbar ist.
Computersystem nach Anspruch 5, wobei das Profil ein Unterstützungsprofil dahingehend ist, dass das Profil mit der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen entsprechend sekundärer Übereinstimmungskriterien übereinstimmt, wobei die eine oder mehreren Verarbeitungseinheiten ausgestaltet sind zum Feststellen, dass kein bevorzugtes Profil, welches mit der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen entsprechend primärer Übereinstimmüngskriterien übereinstimmt, verfügbar ist.
Computersystem nach Anspruch 53, wobei der Schritt des Feststellens ein Feststellen umfasst, dass eine nicht ausreichende Anzahl von Fahrzeugreparaturdatensätzen zur Bestimmung eines solchen Profils verfügbar ist.
Computersystem nach Anspruch 53 oder 54, wobei die gesamte Gruppe der Fahrzeugdatensätze auf dasselbe Fahrzeugmodell bezogen ist, und das Unterstützungsprofil ein Profil für ein anderes Fahrzeugmodell oder eine Modellgruppe mit dem Fahrzeugmodell und zumindest einem anderen Fahrzeugmodell ist.
Computersystem nach Anspruch 5, wobei das Profil bestimmt ist für eine Kategorie einer Reparatur, die zumindest zwei spezifische Reparaturtypen abdeckt, oder für einen spezifischen Reparaturtyp.
Computersystem nach Anspruch 53 und 47, wobei die Vorhersage erstellt ist für einen bestimmten Typ von Reparatur, und das Unterstützungsprofil ein Profil ist für eine bestimmte Kategorie der Reparatur, die mehrere Typen von Reparaturen abdeckt, oder ein Profil für alle Reparaturen.
Computersystem nach Anspruch 57, wobei sich die gesamte Gruppe von Fahrzeugdatensätzen auf dasselbe Fahrzeugmodell bezieht und die Vorhersage erstellt ist für einen spezifischen Typ von Reparatur, wobei das Profil bestimmt ist durch Feststellen, dass kein Profil für diesen spezifischen Typ von Reparatur und dieses Modell verfügbar ist, und das Unterstützungsprofil gewählt ist entsprechend der nachfolgenden Profilhierarchie: 1. ein Profil für den spezifischen Typ von Reparatur und eine Modellgruppe, die das Fahrzeugmodell und zumindest ein anderes Fahrzeugmodell umfasst; 2. ein Profil für ein ähnliches Fahrzeugmodell und den spezifischen Typ von Reparatur; 3. ein Profil für dasselbe Fahrzeugmodell und eine Reparaturkategorie, die den spezifischen Typ von Reparatur und zumindest einen anderen spezifischen Typ von Reparatur abdeckt; 4. ein Profil für ein ähnliches Fahrzeugmodell und die Reparaturkategorie, 5. ein Profil für dasselbe Fahrzeugmodell für alle Reparaturen; 6. ein Profil für die Modellgruppe für alle Reparaturen; 7. ein Profil für ein ähnliches Modell eines Fahrzeugs für alle Reparaturen.
Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei bei der Bestimmung der/des vorbestimmten Anzahl/Ressourcenwerts eine Zeitverzögerung berücksichtigt ist unter Verwendung eines Modells für die Zeitverzögerung, wobei die Zeitverzögerung verursacht ist durch Verzögerungen beim Empfang neuerer Reparaturdatensätze.
Computersystem nach Anspruch 59 und 10, wobei das Modell verwendet wird zum Anpassen des Ertragswerts.
Nichtflüchtiges computerlesbares Medium mit computerlesbaren Instruktionen, die ausgestaltet sind, bei deren Ausführung auf einer oder mehreren Verarbeitungseinheiten einen prädiktiven Algorithmus auszuführen; wobei der prädiktive Algorithmus ausgestaltet ist zum Auswählen einer Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen zur Verwendung bei der Erstellung einer Vorhersage, wobei jeder der Fahrzeugreparaturdatensätze ein Datensatz einer nach der Inbetriebnahme des Fahrzeugs durchgeführten Fahrzeugreparatur ist, wobei jeder von diesen ein historisches Fahrzeugalter und einen Nutzungswert umfasst oder angibt, und eine Reparatur oder einen Fahrzeugkomponentendefekt erfasst; und wobei der prädiktive Algorithmus verwendet ist zum Auswählen einer Gruppe von Fahrzeugreparaturdatensätzen zur Vorhersage einer Anzahl von oder eines Ressourcenwerts für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte für eine Gruppe von Fahrzeugdatensätzen, wobei jeder der Fahrzeugdatensätze ein Datensatz eines in Betrieb genommenen Fahrzeugs ist, basierend auf: einer Anzahl von Fahrzeugen, die in der Gruppe von Fahrzeugdatensätzen erfasst sind, und einem aktuellen Alter oder einer aktuellen Nutzung eines jeden der erfassten Fahrzeuge.
Computersystem zum Vorhersagen von Fahrzeugreparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekten, wobei das Computersystem eine oder mehrere Verarbeitungseinheiten umfasst, die ausgestaltet sind zum Ausführen eines prädiktiven Algorithmus; wobei der prädiktive Algorithmus ausgestaltet ist zum Auswählen einer Gruppe von Maschinenreparaturdatensätzen zur Verwendung bei der Erstellung einer Vorhersage, wobei jeder der Maschinenreparaturdatensätze ein Datensatz einer nach der Inbetriebnahme der Maschine durchgeführten Maschinenreparatur ist, wobei jeder von diesen ein historisches Maschinenalter oder Nutzungswert umfasst oder angibt, und eine Reparatur oder einen Maschinenkomponentenausfall erfasst; und wobei der prädiktive Algorithmus die gewählte Gruppe von Maschinenreparaturdatensätzen verwendet zur Vorhersage einer Anzahl von oder eines Ressourcenwerts für Reparaturen oder Maschinenkomponentenausfällen für eine Gruppe von Maschinendatensätzen, wobei jeder der Maschinendatensätze ein Datensatz einer in Betrieb genommenen Maschine ist, basierend auf: einer Anzahl von in der Gruppe von Maschinendatensätzen erfassten Maschinen, und einem aktuellen Alter oder Nutzung einer jeden der erfassten Maschinen.
Computersystem zum Filtern von Fahrzeugvorhersagen mit: einer Datenbank ausgestaltet zum Festhalten von Fahrzeugvorhersagen, wobei jede umfasst: zumindest eine Reparatur, einen Fahrzeugkomponenten- oder Fahrzeugattributindikator, und einen individuellen Vorhersagewert für die angegebene Reparatur, den angegebenen Fahrzeugkomponenten- oder Fahrzeugattributindikator; eine Filterkomponente ausgestaltet zum Empfangen von Filterkriterien zum Filtern der Fahrzeugvorhersagen, und zum Filtern der Fahrzeugvorhersagen entsprechend den Filterkriterien, durch Vergleichen der Reparatur, des Fahrzeugkomponenten- oder Fahrzeugattributindikators der Fahrzeugvorhersagen in der Datenbank mit den Filterkriterien, um eine gefilterte Gruppe der Fahrzeugvorhersagen zu bestimmen, die die Filterkriterien erfüllen; und eine Steuerung ausgestaltet zum Steuern einer Benutzerschnittstelle zum Ausgeben eines aus der gefilterten Gruppe bestimmten Vorhersagewerts.
Computersystem nach Anspruch 63, mit einer Zusammenfassungskomponente ausgestaltet zum Berechnen eines zusammengefassten Vorhersagewerts aus den individuellen Vorhersagewerten der gefilterten Gruppe von Fahrzeugvorhersagen, die die Filterkriterien erfüllen, wobei der ausgegebene Vorhersagewert der zusammengefasste Vorhersagewert ist.
Computersystem nach Anspruch 64, wobei der ausgegebene Vorhersagewert ein individueller Vorhersagewert der gefilterten Gruppe ist.
Computersystem nach Anspruch 63, 64 oder 65, wobei der ausgegebene Vorhersagewert einer von mehreren Prädiktionswerten ist, die aus der gefilterten Gruppe bestimmt sind und durch die Steuerung ausgegeben werden.
Computersystem nach Anspruch 64, 65, 66 oder 67, wobei jede der in der Datenbank festgehaltenen Fahrzeugvorhersagen eine Reparatur oder ein Fahrzeugkomponentenindikator und zumindest einen Fahrzeugattributindikator umfasst, wobei der individuelle Vorhersagewert ein individueller Vorhersagewert für das angegebene Fahrzeugattribut und die angegebene Reparatur/Fahrzeugkomponente ist.
Computersystem nach Anspruch 67, wobei die Filterkriterien so gewählt sind, dass jede Fahrzeugvorhersage der gefilterten Gruppe bezogen ist auf eines von Folgendem: • derselbe Hersteller, sodass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für eine Fahrzeugproduktgruppe oder zumindest zwei verschiedene Fahrzeugproduktgruppen des Herstellers enthält; • dieselbe Fahrzeugproduktgruppe, sodass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für zumindest zwei verschiedene Fahrzeugprodukte innerhalb der Produktgruppe enthält; • dasselbe Fahrzeugprodukt, sodass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für zumindest zwei verschiedene Modelle des Fahrzeugprodukts enthält; • dasselbe Fahrzeugmodell, sodass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für zumindest zwei verschiedene Modelljahre für dieses Modell enthält; • dasselbe Fahrzeugmodell und dasselbe Modelljahr; • denselben Fahrzeugmotor; • dasselbe Fahrzeuggetriebe; • derselbe Typ von Reparatur; oder • derselbe Typ von Fahrzeugkomponente.
Computersystem nach einem der Ansprüche 63 bis 68, wobei die Filterkomponente ausgestaltet ist zum Empfangen zweiter Filterkriterien, und zum Filtern der Fahrzeugvorhersagen in der Datenbank entsprechend den zweiten Filterkriterien, zur Bestimmung einer zweiten gefilterten Gruppe der Fahrzeugvorhersagen, die die zweiten Filterkriterien erfüllen, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Ausgabe eines zweiten Vorhersagewerts, der aus der zweiten gefilterten Gruppe bestimmt ist, an den Benutzer.
Computersystem nach Anspruch 69 bei dessen Abhängigkeit von Anspruch 64, wobei die Zusammenfassungskomponente ausgestaltet ist zum Berechnen eines zweiten zusammengefassten Vorhersagewerts aus den individuellen Vorhersagewerten der zweiten gefilterten Gruppe, wobei der zweite ausgegebene Vorhersagewert der zweite zusammengefasste Vorhersagewert ist.
Computersystem nach Anspruch 69 oder 70, wobei der zweite Vorhersagewert einer von mehreren zweiten Vorhersagewerten ist, die aus der zweiten gefilterten Gruppe bestimmt sind und durch die Steuerung ausgegeben werden.
Computersystem nach Anspruch 69 oder 70, wobei die Filterkomponente ausgestaltet ist zum Empfangen dritter Filterkriterien, und Filtern der Fahrzeugvorhersagen in der Datenbank entsprechend den dritten Filterkriterien, um eine dritte gefilterte Gruppe der Fahrzeugvorhersagen, die die dritten Filterkriterien erfüllen, zu bestimmen, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Ausgabe eines aus der dritten gefilterten Gruppe bestimmten dritten Vorhersagewerts an den Benutzer.
Computersystem nach Anspruch 72, wobei die Filterkomponente ausgestaltet ist zum Empfangen vierter Filterkriterien und Filtern der Fahrzeugvorhersagen in der Datenbank entsprechend den vierten Filterkriterien, um eine vierte gefilterte Gruppe der Fahrzeugvorhersagen, die die vierten Filterkriterien erfüllen, zu bestimmen, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Ausgabe eines aus der vierten gefilterten Gruppe bestimmten vierten Vorhersagewerts an den Benutzer.
Computersystem nach Anspruch 73, wobei die Filterkomponente ausgestaltet ist zum Empfangen fünfter Filterkriterien und Filtern der Fahrzeugvorhersagen in der Datenbank entsprechend den fünften Filterkriterien, um eine fünfte gefilterte Gruppe der Fahrzeugvorhersagen zu bestimmen, die die fünften Filterkriterien erfüllen, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Ausgabe eines aus der fünften gefilterten Gruppe bestimmten fünften Vorhersagewerts an den Benutzer.
Computersystem nach Anspruch 69 und 67, wobei die Filterkomponente ausgestaltet ist zum: Filtern der Fahrzeugvorhersagen entsprechend den Filterkriterien durch Vergleichen zumindest der Reparatur-/Fahrzeugkomponentenindikatoren mit den Filterkriterien, und Filtern der Fahrzeugvorhersagen entsprechend den zweiten Filterkriterien durch Vergleichen zumindest der Fahrzeugattributindikatoren der Fahrzeugvorhersagen in der Datenbank mit den zweiten Filterkriterien.
Computersystem nach einem der Ansprüche 69 bis 75, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur gleichzeitigen Anzeige eines jeden der Vorhersagewerte.
Computersystem nach einem der Ansprüche 69 bis 76, wobei jede der gefilterten Gruppen, die durch die Filterkomponente bestimmt sind, auf ein bestimmtes Niveau einer Vorhersagehierarchie bezogen ist.
Computersystem nach Anspruch 77, wobei die Vorhersagehierarchie zumindest die nachfolgenden Niveaus aufweist: • Hersteller, • Produktgruppe, • Produkt, • Modell (oder Fahrzeuglinie) oder Modell-plus-Modelljahr.
Computersystem nach Anspruch 78, wobei die Vorhersagehierarchie auch das nachfolgende Niveau aufweist: • Modell-Motor oder Modell-Getriebe.
Computersystem nach Anspruch 79, wobei die Vorhersagehierarchie auch das nachfolgende Niveau aufweist: • Modell-Motor-Getriebe oder Modell-Getriebe-Motor.
Computersystem nach einem der Ansprüche 78 bis 80, wobei die Vorhersagehierarchie auch zumindest das nachfolgende Niveau aufweist: • Modelljahr.
Computersystem nach einem der Ansprüche 77 bis 81, wobei die Vorhersagehierarchie zumindest die nachfolgenden Niveaus aufweist: • Motor oder Getriebe, • Motor-Produkt oder Getriebe-Produkt, • Motor-Modell oder Getriebe-Modell.
Computersystem nach Anspruch 82, wobei die Vorhersagehierarchie auch das nachfolgende Niveau aufweist: • Motor-Produktgruppe oder Getriebe-Produktgruppe.
Computersystem nach einem der Ansprüche 77 bis 83, wobei zumindest eine der gefilterten Gruppen auf einen bestimmten Typ von Reparatur für eine Einheit auf dem entsprechenden Niveau der Vorhersagehierarchie bezogen ist.
Computersystem nach einem der Ansprüche 77 bis 84, wobei zumindest eine der gefilterten Gruppen auf alle Typen von Reparaturen für eine Einheit auf dem entsprechenden Niveau der Vorhersagehierarchie bezogen ist.
Computersystem nach Anspruch 84 und 85, wobei zumindest zwei der gefilterten Gruppen auf dieselbe Einheit bezogen sind, wobei eine dieser Gruppen auf einen bestimmten Typ von Reparatur für diese entsprechende Einheit bezogen ist und die anderen der gefilterten Gruppen auf alle Typen von Reparaturen für diese Einheit bezogen sind.
Computersystem nach Anspruch 84 und 85, wobei die Steuerung ausgestaltet ist, im Ansprechen auf eine Modusschaltanweisung an der Benutzerschnittstelle umzuschalten zwischen: i) einem Übersichtsmodus, bei dem Vorhersagewerte angezeigt werden für Gruppen der Fahrzeugvorhersagen, wobei jede dieser Gruppen auf alle Typen von Reparaturen für eine entsprechende Einheit auf einem entsprechenden Niveau der Vorhersagehierarchie bezogen sind, und ii) einen detaillierten Modus für einen bestimmten Typ von Reparatur, bei dem Vorhersagewerte angezeigt werden für Gruppen der Fahrzeugvorhersagen, wobei jede dieser Gruppen auf diesen bestimmten Typ von Reparatur für eine entsprechende Einheit auf einem entsprechenden Niveau der Vorhersagehierarchie bezogen ist.
Computersystem nach einem der Ansprüche 77 bis 87, wobei die Filterkriterien und die zweiten Filterkriterien so gewählt sind, dass die gefilterte Gruppe von Fahrzeugvorhersagen und die zweite gefilterte Gruppe von Fahrzeugvorhersagen auf verschiedene Niveaus der Vorhersagehierarchie bezogen sind.
Computersystem nach einem der Ansprüche 77 bis 87, wobei die Filterkriterien und die zweiten Filterkriterien so gewählt sind, dass die gefilterte Gruppe von Fahrzeugvorhersagen und die zweite gefilterte Gruppe von Fahrzeugvorhersagen auf dasselbe Niveau der Vorhersagehierarchie bezogen sind.
Computersystem nach Anspruch 89 bei dessen Abhängigkeit von Anspruch 72, wobei die dritten Filterkriterien so gewählt sind, dass die dritte gefilterte Gruppe auf dasselbe Niveau der Vorhersagehierarchie bezogen sind, wie die gefilterte Gruppe und die zweite gefilterte Gruppe.
Computersystem nach Anspruch 89 bei dessen Abhängigkeit von Anspruch 72, wobei die dritten Filterkriterien so gewählt sind, dass die dritte gefilterte Gruppe auf ein anderes Niveau der Vorhersagehierarchie bezogen ist, als die gefilterte Gruppe und die zweite gefilterte Gruppe.
Computersystem nach Anspruch 91, wobei die dritte gefilterte Gruppe von Fahrzeugvorhersagen auf eine Einheit auf einem höheren Niveau der Vorhersagehierarchie bezogen ist, als die gefilterte Gruppe und die zweite gefilterte Gruppe der Fahrzeugvorhersagen.
Computersystem nach einem der Ansprüche 89 bis 92, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Bestimmen einer Anzeigereihenfolge für die gefilterten Gruppen, die sich auf dasselbe Niveau der Vorhersagehierarchie beziehen, basierend auf den für diese Gruppen bestimmten Vorhersagewerten, und zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Anzeige dieser Vorhersagewerte in der bestimmten Anzeigereihenfolge.
Computersystem nach einem der Ansprüche 77 bis 93, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Bestimmen eines Anzeigeorts für die oder jede Gruppe von Fahrzeugvorhersagen basierend auf dem Niveau der Vorhersagehierarchie, auf das sich die Gruppe bezieht, und zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Anzeige des Vorhersagewerts für diese Gruppe an dem bestimmten Anzeigeort.
Computersystem nach Anspruch 94 bei dessen Abhängigkeit von Anspruch 92, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Bestimmen der Anzeigeorte für den Vorhersagewert, den zweiten Vorhersagewert und den dritten Vorhersagewert dergestalt, dass die Anzeigeorte für den Vorhersagewert und den zweiten Vorhersagewert in einer Anzeigeregion zusammengefasst sind, die getrennt ist von dem Anzeigeort für den dritten Vorhersagewert.
Computersystem nach einem der Ansprüche 77 bis 95 bei deren Abhängigkeit vom Anspruch 74, wobei die vierte und fünfte Gruppe auf dasselbe Niveau der Vorhersagehierarchie bezogen sind, das niedriger ist als das Niveau, auf das die gefilterte Gruppe und die zweite gefilterte Gruppe der Fahrzeugvorhersagen bezogen sind.
Computersystem nach einem der Ansprüche 77 bis 95 bei deren Abhängigkeit vom Anspruch 74, wobei die vierte und fünfte Gruppe auf voneinander verschiedene Niveaus der Vorhersagehierarchie bezogen sind, wobei beide dieser höher sind als das Niveau, auf das die dritte gefilterte Gruppe bezogen ist.
Computersystem nach Anspruch 69, wobei die zweiten Filterkriterien so gewählt sind, dass jede Fahrzeugvorhersage der gefilterten Gruppe auf etwas anderes bezogen ist aus: • derselbe Hersteller, sodass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für eine Fahrzeugproduktgruppe oder zumindest zwei verschiedene Fahrzeugproduktgruppen des Herstellers enthält; • dieselbe Fahrzeugproduktgruppe, sodass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für zumindest zwei verschiedene Fahrzeugprodukte enthält; • dasselbe Fahrzeugprodukt, sodass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für zumindest zwei verschiedene Fahrzeugmodelle enthält; • dasselbe Fahrzeugmodell, sodass die gefilterte Gruppe Fahrzeugvorhersagen für zumindest zwei verschiedene Modelljahre für dieses Modell enthält; • dasselbe Fahrzeugmodell und dasselbe Modelljahr; • denselben Fahrzeugmotor; • dasselbe Fahrzeuggetriebe; • denselben Typ von Reparatur; oder • denselben Typ von Fahrzeugkomponente.
Computersystem nach einem der Ansprüche 62 bis 98, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Bestimmen zumindest einer visuellen Eigenschaft für die oder jede Gruppe von Fahrzeugvorhersagen basierend auf dem Vorhersagewert für diese Gruppe, und zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Anzeige einer visuellen Darstellung mit der bestimmten visuellen Eigenschaft, um dadurch den Vorhersagewert als die angezeigte visuelle Darstellung mit der bestimmten visuellen Eigenschaft auszugeben.
Computersystem nach einem der Ansprüche 62 bis 99, wobei der aus der gefilterten Gruppe bestimmte Vorhersagewert ein zukünftiger Vorhersagewert ist, der nur vorhergesagte Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte abdeckt.
Computersystem nach einem der Ansprüche 62 bis 100, wobei der aus der gefilterten Gruppe bestimmte Vorhersagewert ein zukünftiger-plus-historischer Vorhersagewert ist, der sowohl vorhergesagte Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte als auch bereits aufgetretene Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte abdeckt.
Computersystem nach einem der Ansprüche 62 bis 101, wobei das System ausgestaltet ist zum Berechnen, für die oder jede Gruppe von Fahrzeugvorhersagen: i) eines künftigen-plus-historischen Vorhersagewerts, der sowohl vorhergesagte Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte als auch bereits aufgetretene Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte abdeckt, und ii) einen künftigen Vorhersagewert, der lediglich vorhergesagte Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte abdeckt; wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Ausgabe des gesamten Vorhersagewerts in Verknüpfung mit dem künftigen Vorhersagewert an den Benutzer.
Computersystem nach einem der Ansprüche 62 bis 102, wobei das Computersystem auch ausgestaltet ist zum Bestimmen eines historischen Werts, der nur bereits aufgetretene Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte abdeckt, für die oder jede Gruppe der Fahrzeugvorhersagen, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Ausgabe des Vorhersagewerts in Verknüpfung mit dem historischen Wert an den Benutzer.
Computersystem nach Anspruch 64 und 103, wobei der historische Wert ein zusammengefasster historischer Wert entsprechend dem zusammengefassten Vorhersagewert ist.
Computersystem nach Anspruch 65 und 103, wobei der historische Wert ein individueller historischer Wert entsprechend dem für die gefilterte Gruppe bestimmten individuellen Vorhersagewert ist.
Computersystem nach Anspruch 99 und 100, 101 oder 102, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Bestimmen einer ersten visuellen Eigenschaft der visuellen Darstellung basierend auf einem aus, und einer zweiten visuelle Eigenschaft der visuellen Darstellung basierend auf einem anderen aus: dem künftigen Vorhersagewert, dem historischen Wert, und dem künftigen-plus-historischen Vorhersagewert für diese Gruppe.
Computersystem nach Anspruch 99 oder 106, wobei die (oder jede) visuelle Eigenschaft eines (ein anderes) aus einer Größe oder einer Farbe der visuellen Darstellung ist.
Computersystem nach Anspruch 103, wobei der Vorhersagewert ein künftiger Vorhersagewert ist, der nur vorhergesagte Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte abdeckt, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Anzeige einer visuellen Darstellung eines künftigen-plus-historischen Vorhersagewerts für diese Gruppe, der sowohl vorhergesagte Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte als auch bereits aufgetretene Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte abdeckt, wobei die visuelle Darstellung zwei visuell unterschiedliche Abschnitte aufweist, von denen ein erster den historischen Wert repräsentiert und ein zweiter den künftigen Vorhersagewert repräsentiert.
Computersystem nach Anspruch 108, wobei der erste und zweite Abschnitt entsprechende Abmessungen aufweisen, die durch die Steuerung basierend auf dem historischen Wert bzw. dem künftigen Vorhersagewert bestimmt sind.
Computersystem nach einem der Ansprüche 63 bis 109, wobei jede der Fahrzeugvorhersagen eine Vorhersagelänge aufweist, wobei das Filtern so geschieht, dass die oder jede Gruppe von Fahrzeugvorhersagen auf dieselbe Vorhersagelänge bezogen ist.
Computersystem nach einem der Ansprüche 63 bis 110, wobei zumindest zwei der Fahrzeugvorhersagen auf verschiedene Vorhersagelängen bezogen sind.
Computersystem nach einem der Ansprüche 63 bis 111, wobei die Zusammenfassungskomponente ausgestaltet ist zum Bestimmen der Filterkriterien für die oder jede Gruppe zumindest teilweise entsprechend Filterauswahlparametern, die durch den Benutzer an der Benutzerschnittstelle eingestellt sind.
Computersystem nach Anspruch 77 oder jedem davon abhängigen Anspruch, wobei die Vorhersagehierarchie vorbestimmt ist.
Computersystem nach Anspruch 77 oder einem davon abhängigen Anspruch, nicht aber Anspruch 113, wobei die Vorhersagehierarchie benutzerdefiniert ist.
Computersystem nach Anspruch 64 oder jedem von diesem abhängigen Anspruch, wobei der oder jeder für die oder jede Gruppe berechnete zusammengefasste Wert eine Anzahl oder einen Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte pro Fahrzeug für diese Gruppe umfasst, oder eine absolute Anzahl von oder ein absoluter Ressourcenwert für Reparaturen oder Fahrzeugkomponentendefekte für diese Gruppe.
Computersystem nach Anspruch 69 oder jedem davon abhängigen Anspruch, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Verwenden einer jeden der gefilterten Gruppen zum Rendern eines entsprechenden Elements eines an der Benutzerschnittstelle angezeigten Mehrfach-Element-Objekts.
Computersystem nach Anspruch 69 oder jedem davon abhängigen Anspruch, wobei jede der Fahrzeugvorhersagen einen Fahrzeugproduktionszeitpunkt oder Inbetriebnahmeindikator umfasst, wobei jede der gefilterten Gruppen auf einen anderen Fahrzeugproduktionszeitpunkt oder eine andere Inbetriebnahme bezogen ist.
Computersystem nach Anspruch 117, wobei jede der Fahrzeugvorhersagen einen Fahrzeugproduktionszeitpunktindikator und einen Inbetriebnahmeindikator umfasst.
Computersystem nach Anspruch 74 oder jedem davon abhängigen Anspruch, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Anzeigen der zusammengefassten Vorhersagewerte als eine Zeitreihe in der Reihenfolge des Produktionszeitpunkts oder der Inbetriebnahme.
Computersystem nach Anspruch 77 oder jedem davon abhängigen Anspruch, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Anzeige eines jeden der Vorhersagewerte als einen Knoten eines Knotenbaums, wobei der Knotenbaum entsprechend der Vorhersagehierarchie strukturiert ist.
Computersystem nach Anspruch 120 bei dessen Abhängigkeit vom Anspruch 92, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Anzeige der den Vorhersagewert und den zweiten Vorhersagewert repräsentierenden Knoten innerhalb des Knotenbaums als Kinder des den dritten Vorhersagewert repräsentierenden Knotens.
Computersystem nach Anspruch 77 oder jedem davon abhängigen Anspruch, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Anzeige eines jeden aus den gefilterten Gruppen bestimmten Vorhersagewerts als ein Element eines Sunburst-Diagramms, wobei das Sunburst-Diagramm entsprechend der Vorhersagehierarchie strukturiert ist.
Computersystem nach Anspruch 77 oder einem davon abhängigen Anspruch, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Anzeigen des oder jedes aus der/den gefilterten Gruppe(n) bestimmten Vorhersagewerts als ein Element eines Rasters, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Steuern der Benutzerschnittstelle zur Anzeige getrennter Raster für jedes Niveau der Vorhersagehierarchie.
Computersystem nach einem der Ansprüche 63 bis 123, wobei der Reparaturtypindikator eine Kategorie einer Reparatur oder einer spezifischen Reparatur angibt.
Computersystem mit: zumindest einer Aufzeichnungsdatenbank, die ausgestaltet ist zum Festhalten von Fahrzeug- oder Fahrzeugreparaturdatensätzen; einer Vorhersagedatenbank, die ausgestaltet ist zum Festhalten von Fahrzeugvorhersagen, jeweils umfassend: einen Vorhersagewert, der abgeleitet ist aus einer entsprechenden Gruppe von Fahrzeug- oder Fahrzeugreparaturdatensätzen, aus denen die Vorhersage abgeleitet wurde, und einen entsprechenden Datenbankschlüssel für jeden dieser Datensätze zum Auffinden dieses Datensatzes in der Aufzeichnungsdatenbank, in dem er festgehalten ist; einer Steuerung ausgestaltet zum Steuern einer Benutzerschnittstelle zur Anzeige für einen Benutzer: des Vorhersagewerts eines der Fahrzeugvorhersagen, oder eines zusammengefassten Vorhersagewerts, der abgeleitet ist von den Vorhersagewerten von zumindest zwei der Fahrzeugvorhersagen, wobei die Steuerung ausgestaltet ist zum Auffinden von zumindest einem der Fahrzeug- oder Fahrzeugidentifikationsdatensätze in der Aufzeichnungsdatenbank, in dem er festgehalten ist, unter Verwendung des entsprechenden in der Vorhersagedatenbank festgehaltenen Datenbankschlüssels, und Anzeigedaten des aufgefundenen Fahrzeug- oder Fahrzeugreparaturdatensatzes in Verbindung mit dem angezeigten Vorhersagewert.