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Predictive Analytics : un raccourci vers la résolution des problèmes dans le service et la maintenance

Une entreprise cliente signale une panne sur une machine de votre entreprise via l'application de service. En même temps, votre plateforme de service génère un ticket de service que votre équipe de service à distance reçoit en temps réel pour le traiter. En même temps que le ticket, les collègues reçoivent également des informations détaillées importantes comme le numéro de série et l'historique de maintenance de la machine concernée. Les experts échangent des informations via la plateforme et commencent à chercher les causes et les solutions du problème. Il n'y a pas de moyen plus direct pour résoudre le problème.

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

Définition de l'analyse prédictive

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:

  • Données de la machine
  • Description du trouble
  • Stratégies de résolution des problèmes

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.

Domaines d'application de l'analyse prédictive dans les services

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.

  • La plateforme de service peut analyser les tickets déjà résolus afin de proposer la stratégie de résolution de problème la plus efficace pour un nouveau cas de service. Votre équipe de spécialistes du service ne doit donc pas partir de zéro. Au lieu de cela, elle reçoit, par exemple, des propositions de solutions basées sur des données de la part d'un chatbot dans la plateforme de service, en même temps que le ticket. Comme une base de connaissances, cela améliore le taux de résolution des problèmes.
  • Si les machines du client transmettent en permanence des données de fonctionnement à votre plate-forme de service, il est en outre possible de prévoir les pannes de machines. Vous pouvez alors éviter un arrêt imprévu grâce à des mesures de maintenance préventive.

Grâce à l'analyse prédictive, les fabricants de machines peuvent résoudre plus rapidement les demandes de service et augmenter ainsi la satisfaction des clients industriels. Ils peuvent également proposer de nouvelles offres de services basées sur les données, par exemple des améliorations des installations ou des stratégies de maintenance intelligentes.

Agir maintenant et créer la base de données pour 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.