Predictive Analytics: Abkürzung zur Problemlösung in Service und Instandhaltung

Predictive Analytics: Abkürzung zur Problemlösung in Service und Instandhaltung

Ein Kundenbetrieb meldet über die Service-App eine Störung an einer Maschine aus Ihrem Haus. Gleichzeitig erzeugt Ihre Serviceplattform ein Service-Ticket, das Ihr Team für den Remote Service in Echtzeit zur Bearbeitung erhält. Zusammen mit dem Ticket bekommen die Kollegen auch gleich wichtige Detailinformationen wie Seriennummer und Wartungshistorie der betroffenen Maschine. Die Experten tauschen sich über die Plattform aus und beginnen mit der Suche nach Ursachen und Lösungen für das Problem. Einen direkteren Weg zur Behebung der Störung kann es kaum geben.

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

Definition von 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:

  • Maschinendaten
  • Beschreibung des Störungsbildes
  • Strategien für die Problemlösung

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.

Anwendungsgebiete von Predictive Analytics im 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.

  • Die Serviceplattform kann bereits gelöste Tickets analysieren, um die effizienteste Problemlösungsstrategie für einen neuen Servicefall vorzuschlagen. Ihr Expertenteam für den Service muss so nicht bei null beginnen. Stattdessen erhält es beispielsweise von einem Chatbot in der Serviceplattform zusammen mit dem Ticket datenbasierte Lösungsvorschläge. Wie eine Wissensdatenbank verbessert das die Problemlösungsquote.
  • Wenn die Maschinen beim Kunden dauerhaft Betriebsdaten an Ihre Serviceplattform übermitteln, lassen sich zusätzlich Maschinenstörungen vorhersagen. Dann können Sie durch präventive Wartungsmaßnahmen einen ungeplanten Stillstand vermeiden.

Dank Predictive Analytics können Maschinenhersteller Serviceanfragen schneller lösen und damit die Zufriedenheit der Industriekunden steigern. Außerdem können sie neue datengestützte Dienstleistungsangebote machen, beispielsweise Anlagenverbesserungen oder intelligente Wartungsstrategien.

Jetzt handeln und die Datenbasis für Smart Service schaffen

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.

Menü schließen