第五、良率保固分析。对制造业者来说，产品良率过低或是出售后于保固期间内发生问题，不仅会增加成本，更直接影响企业形象与客户满意度。因此MAO结合生产设备、产品良率及维修保固相关资料，建立预测模型，以预测良率并降低保固成本。
　　Honda改善电动车电池寿命
　　R7G-VRSFPB25B50目前，IBMMAO在全球制造业的应用相当普及，汽车业便是其一。像日本汽车业者Honda便应用在电动车电池上，因为电动车不像汽车或油电混合车一样，可以使用汽油做为动力来源，其唯一的动力就是电池，所以Honda希望进一步了解电池在什么情况下，绩效表现最好、使用寿命最长。
　　透过IBMMAO解决方案，让Honda可以搜集并分析车辆在行驶中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资讯一方面可以帮助业者预测电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提醒车主做更换，一方面也可以提供给研发部门，做为未来设计电池的参考。
　　BMW降低80%零件报废率
　　R7G-VRSFPB25B50德国汽车业者BMW则是应用大数据分析，在短短12周时间内降低80%的零件报废率。一台汽车需要的零件有很多种，其中一个是与引擎结合的引擎上盖，过往，BMW要等到最终引擎组装阶段，将引擎上盖组装完成后才知道这个零件能否使用，如果不能使用就只好将整个引擎报废。
　　R7G-VRSFPB25B50而导入IBMMAO解决方案后，在引擎生产线上就可以做即时的监测与分析，倘若品管没有问题则直接进到最后的组装程序，但若零件品质不好且无法修补则直接报废，或者零件品质不好但能经过其他方式修补，则于修补后再度进行品管测试，借此提高生产效率、降低报废率。

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