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PREDICTIVE MAINTENANCE VERBESSERT DIE AUSNUTZUNG DES EQUIPMENTS

Mit einer vorausschauenden Wartung lassen sich Prozesse der Lieferkette reibungsloser und effizienter gestalten. Dies ist besonders für Unternehmen von Bedeutung, die Kunden oder Dependancen an verschiedenen Standorten betreuen. Voraussetzung für Predictive Maintenance ist Predictive Analytics. Erst, wenn die gesammelten Daten über eine intelligente Berechnung ausgewertet wurden, lassen sich Vorhersagen zu möglichen Szenarien machen. Dabei werden sowohl das Verhalten der Kunden als auch die technischen Abläufe berücksichtigt. Das könnten regelmäßige Bestellungen bestimmter Produkte oder Dienstleistungen sein.

Smarte Maschinen liefern digitalisierte Kennzahlen zu ihrem Verbrauch und zu Wartungsintervallen. Neben diesen „harten“ Fakten lassen sich auch subjektiv erscheinende Äußerungen der Kunden in die Auswertungen. einbeziehen. Gibt es häufig Beschwerden über ein bestimmtes Produkt? Wie oft treten Reklamationen auf und welche Kommentare sind in den sozialen Medien zu lesen?

EIN BEISPIEL FÜR PREDICTIVE ANALYTICS

All diese digitalen Informationen können in die Smart Field Service Automation einfließen, wenn sie via Predictive Analytics ausgewertet und in vorausschauende Auftragsangebote via Predictive Maintenance eingebunden werden. Ein interessantes Beispiel für eine gelungene Umsetzung mit Predictive Analytics und Predictive Maintenance für die Smart Field Automation ist die Implementierung des Produktes FLS VISITOUR für Christ Wash Systems (Otto Christ AG). Ein bereits vorhandenes Ticketsystem und eine mobile App des Herstellers für Waschanlagen wurden in die Tourenpla­nungssoftware eingebunden. Es ermöglicht die SLA-konforme vollautomatische Planung von Wartungs- und Intervallterminen. Predictive Maintenance sorgt bei dieser Lösung dafür, dass bei den Touren alle in Kürze nötigen Wartungsarbeiten berücksichtigt und nach Möglichkeit terminoptimiert ausgeführt werden.

Durch Echtzeit-Informationen, die auf Basis von Predictive Analytics gewonnen werden, ließ sich das Zusammenspiel von Innen- und Außendienst wesentlich verbessern. Alle Prozesse sind nun durchgehend digitalisiert und sorgen für eine maximale Transparenz der Aufträge. Die Mitarbeiter werden gleichmäßiger ausgelastet, wobei der Dispositionsprozess vollautomatisch abläuft.

Diese Smart Field Service Automation war nur möglich, da sehr viele Daten bereits digitalisiert vorlagen bzw. in eine digitalisierte Lösung überführt werden konnten. Statt die Techniker direkt anzurufen, nutzen die Kunden zum Beispiel ein digitales Ticketsystem, welches alle Informationen zu den betreffenden Wartungsaufgaben ermittelt. Nur bei seltenen Eskalationen ist ein manuelles Eingreifen der Teamleiter nötig. Sie können sich stattdessen mehr auf die Pflege der Kundenbeziehungen und auf die Betreuung ihrer Mitarbeiter konzentrieren.

KUNDENERWARTUNGEN STEIGEN MIT VERBESSERTEN SERVICEANGEBOTEN

Im Zuge der Digitalisierung und immer schneller reagierenden Unternehmen steigen die Erwartungen der Kunden an einen reibungslosen, präzisen und möglichst umgehenden Service. Dies wird durch die Angebote großer Händler wie Amazon mit Lieferversprechen innerhalb kürzester Fristen bereits bei Endkunden verstärkt und entspricht auch immer mehr den Ansprüchen von B2B-Kunden.

Mit einem smarten Servicemodell und einer Smart Field Service Automation lassen sich diese Forderungen erfüllen. Ein Ziel der Smart Field Service Automation ist die komplette Planung aller Abläufe und Ressourcen mit so wenig Disponenten wie möglich. Der wichtigste Effekt dabei ist nicht nur die Einsparung von Arbeitskräften, sondern die signifikante Beschleunigung und Optimierung der betreffenden Prozesse für Predictive Maintenance. Werden mittels KI und Predictive Analytics bereits vor dem Eintreffen der Serviceaufträge die in Kürze anstehenden Wartungsarbeiten ermittelt, kann das System vorsorglich Angebote an die Kunden versenden. Predictive Maintenance lässt sich damit ohne zusätzlichen Verwaltungsaufwand in die bestehenden Prozesse integrieren.

In Verbindung mit einem intelligenten Tourenmanagement werden weitere Optimierungen möglich. Vor jedem Einsatz in einem bestimmten Ort kann das System der Smart Field Service Automation prüfen, ob bei diesem Kunden oder in seiner Nähe eine Inspektion oder Wartung ansteht. Die Servicetechniker werden automatisch darüber informiert, welche Arbeiten zu erledigen sind und helfen damit den Kunden, Ausfallzeiten wegen Reparaturen zu reduzieren und für einen reibungslosen Betrieb der Anlagen zusorgen. Ihre Touren werden durch die Optimierung kürzer und lassen sich für mehrere Aufträge sinnvoll verbinden.

DATENQUELLEN FÜR SMART FIELD SERVICE AUTOMATION

Das spart sowohl Zeit als auch Kraftstoff und Verschleiß bei den Dienstfahrzeugen. All diese Vorteile der Smart Field Service Automation lassen sich nur dann für Predictive Maintenance nutzen, wenn digitalisierte oder digitalisierbare Informationen zu den relevanten Prozessen und Bedürfnissen der Kunden verfügbar sind. Moderne Systeme beziehen dazu vorhandene Quellen unterschiedlichster Strukturen ein.

Das können Kundendatenbanken, Apps oder Messwerte von Maschinen sein. Auch externe Datenquellen wie Staumelder lassen sich für die Smart Field Service Automation einbinden, um den Mitarbeitern unterwegs eine bestmögliche Unterstützung zu bieten. Um die Vorteile der Automation zu nutzen, kann es sich außerdem lohnen, Prozesse wie die Auftragsannahme, Reklamationen oder die Kundenkommunikation zu digitalisieren und die entsprechenden Daten in das System zu integrieren.