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Predictive analytics: shortcut to problem solving in service and maintenance

A customer company reports a malfunction on a machine from your company via the service app. At the same time, your service platform generates a service ticket that your remote service team receives in real time for processing. Together with the ticket, the colleagues also receive important detailed information such as the serial number and maintenance history of the affected machine. The experts exchange information via the platform and start searching for causes and solutions to the problem. There can hardly be a more direct way to rectify the malfunction.

Doch was, wenn die Serviceplattform mitdenkt und selbst Vorschläge für die Störungsbehebung macht? Die datengestützte Analysemethode Predictive Analytics macht das möglich.

Definition of predictive analytics

Wenn das eingangs beschriebene Szenario auf Ihren Betrieb zutrifft, dann haben Sie den Kundenservice bereits effizient aufgestellt. Service-Ticket, Maschinendaten und die Kommunikation des Serviceteams sind auf einer Plattform zusammengeführt. So liegen nach Abschluss des Tickets diese Informationen in digitaler Form im System vor:

  • Machine data
  • Description of the disorder
  • Strategies for problem solving

Auf genau solchen Daten setzt die Methode Predictive Analytics auf. Die Kurzdefinition: Die Methode besteht in der Anwendung von statistischen Verfahren und maschinellem Lernen auf historische Datenmengen. Auf dieser Basis lässt sich der Blick von der Vergangenheit in die Zukunft richten. Dazu erkennt die Methode Muster, die sie nutzt, um Vorhersagen für die Zukunft zu machen. So analysiert das System erfolgreich bearbeitete Störungen und leitet Vorschläge für neue Fälle ab.

Application areas of predictive analytics in service

Neben dem Kundenservice gibt es viele weitere Anwendungsgebiete für Predictive Analytics in der Industrie. Die Beispiele verdeutlichen, wie die Methode Kosten senkt und den Ertrag erhöht: Banken gleichen Informationen aus einem Kreditantrag mit ihrer Datenbasis ab und entscheiden anhand der Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeit über die Kreditvergabe. Marketingabteilungen prognostizieren, welche Kunden auf eine Kampagne mit hoher Wahrscheinlichkeit mit einem Kauf reagieren. Genau diese Kunden sprechen sie an, womit sie den ROI der Kampagne steigern.

Natürlich können produzierende Betriebe auch von Anwendungen im Marketing profitieren. Aber im Kundenservice bietet Predictive Analytics besonders große Potenziale für die Optimierung des Geschäfts. Sie liegen vor allem in diesen beiden Anwendungsmöglichkeiten.

  • The service platform can analyse tickets that have already been solved to suggest the most efficient problem-solving strategy for a new service case. Your team of service experts does not have to start from scratch. Instead, they receive data-based solution suggestions, for example from a chatbot in the service platform, together with the ticket. Like a knowledge database, this improves the problem-solving rate.
  • If the machines at the customer's site permanently transmit operating data to your service platform, machine malfunctions can also be predicted. Then you can avoid an unplanned shutdown through preventive maintenance measures.

Thanks to predictive analytics, machine manufacturers can solve service requests faster and thus increase the satisfaction of industrial customers. They can also make new data-driven service offers, such as plant improvements or intelligent maintenance strategies.

Act now and create the data basis for Smart Service

Experten sind sich einig: Wer Daten sammelt und sie effizient einsetzt, schafft besonders im Mittelstand Chancen durch digitale Geschäftsmodelle. Doch bei der Umsetzung zählt vor allem eine gute Vorbereitung. Entscheidungsträger in Unternehmen sollten den Datenbedarf und geeignete Predictive Analytics Tools für den Auswertungszweck rechtzeitig definieren. Ein wichtiger Schritt in die datengestützte Zukunft: Führen Sie alle Daten aus dem Kundenservice auf der zentralen Plattform von MEXS zusammen. Die Smart Service Solution verfügt bereits über eine Selbstlernfunktion, die die Lösung wiederholt auftretender Störungen beschleunigt.