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WARUM SMART FIELD SERVICE AUTOMATION SMART DATA BRAUCHT?



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7 Min. Lesezeit

  13. August 2021  ·     Jonas Hansen
W er eine Smart Field Service Automation anstrebt, will schlankere und übersichtlichere Prozesse, kürzere Reaktionszeiten und damit mehr Kundenzufriedenheit und Effizienz in den betreffenden Unternehmensbereichen erzielen.

Dieses Vorhaben lässt sich dank modernster Technologien und mittels Einbindung von Predictive Maintenance sowie Predictive Analytics realisieren. Es zeichnet sich durch eine intelligente Optimierung von Terminen und Ressourcen in Echtzeit aus. Diese Organisation der Aufträge und deren Erledigung sorgen für Flexibilität, Planbarkeit und signifikante Kostenersparnisse. Warum benötigt nun gerade dieser Prozess Smart Data?

PREDICTIVE ANALYTICS FÜR EINE EFFEKTIVE PROZESSPLANUNG NUTZEN

In einem modernen Unternehmen lassen sich durch die zunehmende Digitalisierung zahlreiche Daten zu allen Prozessen der Logistik gewinnen. Diese Daten – Smart Data – betreffen unter anderem technische Komponenten, Fahrzeiten, Kosten, Dauer der stattgefundenen Reparaturen und die Verteilung der Aufträge über bestimmte Zeiträume.

Es lassen sich Werte zur Kundenhistorie und der aktuelle Zustand der Assets ermitteln. Aus diesen Daten gewinnt Predictive Analytics wertvolle Informationen, die sich für eine vorausschauende Planung und die Erstellung alternativer Szenarien eignen. Eine über Kennzahlen und Dashboards individuell einstellbare Visualisierung unterstützt die verantwortlichen Personen bei einer intuitiven und präzisen Auswertung, die unter Echtzeit wichtige Veränderungen und bald anstehende Aufgaben anzeigt.
So lassen sich mittels Smart Field Service Automation Reaktionszeiten reduzieren und bei Kundenanfragen präzisere Auskünfte erteilen. Predictive Analytics wertet historische Daten mittels mathematischer Methoden aus, die Trends und Muster entdecken und diese in ein Berechnungsmodell für Zukunftsvorhersagen einfließen lassen. Zu den bekanntestes Methoden für diese Auswertungen gehören Entscheidungsbäume, Regression und neuronale Netzwerke.

Während Entscheidungsbäume und Regression verhältnismäßig einfach abzubilden sind, verlangen Neuronale Netzwerke einen wesentlich höheren Aufwand an Berechnungen. Sie lassen sich mittels KI (Künstlicher Intelligenz) darstellen und gestatten eine sehr präzise Erkennung von Mustern und Trends in Echtzeit. Wirkungsvoll anwenden lassen sie sich nur, wenn ein entsprechendes Volumen an smarten Daten verfügbar ist.
Predictive Analytics können beispielsweise im Handel, für die Logistik, für Dienstleister, Versorger und Versicherungsunternehmen, aber auch für die Regierung und die Öffentliche Verwaltung nützlich sein.

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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 Berechnungausgewertet 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?

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 liefert 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, welche 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.

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.

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