原文标题：Automobilhersteller steigert Produktivitaet in der Zylinderkopfproduktionum 25 Prozent

戴姆勒公司决定把针对生产过程监控的数据挖掘解决方案交给IBM SPAA预测性分析软件来实施，这样一来，戴姆勒的员工便可将注意力放在每天需要生产将近3000个气缸盖的生产线上。在数据挖掘技术（Data Mining）和预测分析（Predictive Analytics）充分发挥其作用前，所有生产过程相关测量数据必须得到准确地收集和保存，按时间和内容进行归类和筛选处理，为数据分析做好准备。

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IBM公司在六个月的内部准备工作之后，给戴姆勒公司安装了SPSS预测性分析软件，在数据连接、复杂数据处理和升级更新上提供专家咨询服务，三个月之后戴姆勒公司就通过了第一次可用性评估。该预测性分析系统全天候自动对生产过程的运行进行评估，戴姆勒的系统专家们一直关注着该解决方案是否正确运行、是否得到了正确的数据或者是否提供了所需分析。六位车间主任负责定期获得相关的SPSS评估结果，在必要情况下根据结果给出相应的指导措施。

人们很快就会发现，要使制造过程稳定持续进行，就必须确定一个临界值，超过临界值时必须人为介入调整，让最终成品参数得以维持在给定公差之内。IBM SPSS系统帮助戴姆勒公司提早发现问题，明确识别问题原因，使戴姆勒公司的生产更加透明。

IBM SPSS给戴姆勒公司带来了其他直接的利益效应：现在只需要几个小时就能获得之前投入较高成本并且需要三天才能得到的信息，从而节省了大量的时间和金钱，使生产率提高25%。通过实时监控给出的全天候评估保证了生产过程的高度稳定。

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