Gamechanger KI

Heutzutage geht es längst nicht mehr nur darum, Maschinen zu verkaufen, sondern auch über den gesamten Lebenszyklus der Maschine Services anzubieten, die den Kunden einen Mehrwert bringen und ihr Geschäftsmodell unterstützen. Der Servicebereich kann zu einem Umsatztreiber werden, indem KI neue Ansätze für

schafft, die nicht nur die Kundenzufriedenheit steigern, sondern auch wiederkehrende Einnahmequellen bieten. Durch personalisierte Angebote, die auf den tatsächlichen Bedarf und Zustand der Maschinen abgestimmt sind, können Unternehmen kundenorientierte Preismodelle entwickeln und so zusätzliche Ertragsquellen erschließen.

KI zudem kann den Fachkräftemangel abfedern, indem sie einfache Aufgaben im Service automatisiert und die vorhandenen Servicemitarbeiter unterstützt. Zudem hilft Künstliche Intelligenz, wertvolles Wissen zu sichern: Durch den Einsatz von KI-gestützten Wissensdatenbanken wird das Wissen erfahrener Techniker festgehalten und neuen Mitarbeitern zugänglich gemacht. Dies verkürzt die Einarbeitungszeiten und verhindert den Wissensverlust durch den Generationswechsel.

Ein zentrales Anwendungsfeld von KI ist die Predictive Maintenance, die vorausschauende Wartung. Ein Beispiel: Ein Hersteller von Druckmaschinen nutzt ein KI-System, das kontinuierlich Sensordaten überwacht und kleinste Abweichungen erkennt. Dadurch können bevorstehende Ausfälle frühzeitig erkannt und Wartungsmaßnahmen geplant werden, bevor es zu teuren Stillständen kommt. Diese proaktive Wartung spart nicht nur Kosten, sondern verlängert auch die Lebensdauer der Maschinen. Industrial Analytics geht noch weiter, indem sie riesige Datenmengen aus der installierten Basis analysiert, um betriebliche Abläufe zu optimieren und Kundenverhalten besser zu verstehen. Sie ermöglicht es Unternehmen, präzise Vorhersagen zu treffen, die von der Nachfrageprognose bis zur Optimierung von Ressourceneinsätzen reichen.

Durch die Analyse von Verbrauchsmustern, Marktdaten und Kundenverhalten kann KI die optimale Preisstrategie für Ersatzteile entwickeln. Beispiel: Ein Unternehmen, das auf Werkzeugmaschinen spezialisiert ist, implementierte eine KI-basierte Lösung, die den zukünftigen Ersatzteilbedarf präzise vorhersagte. Das Unternehmen konnte seine Lagerbestände um 20 Prozent reduzieren, während die Verfügbarkeit für Kunden gleichzeitig signifikant stieg. Zudem wurde die Preisgestaltung der Ersatzteile optimiert, was zu einer Erhöhung der Marge führte. Diese KI-gestützte Preisgestaltung ermöglichte eine fl exible Anpassung der Preise an Marktbedingungen und Kundenerwartungen, was sowohl die Kundenbindung als auch die Ertragskraft des Unternehmens stärkte.

Ein wichtiger Aspekt von KI im Servicebereich ist die Integration von Self-Service-Lösungen. Kunden können mithilfe KI-basierter Systeme viele Probleme eigenständig lösen, was nicht nur den Druck auf den Servicebereich verringert, sondern auch die Kundenerfahrung erheblich verbessert. Self-Service-Lösungen, unterstützt durch Large Language Models (LLMs), ermöglichen eine natürliche Interaktion mit der Wissensdatenbank, was die Akzeptanz bei den Nutzern erhöht und die Kundenbindung stärkt. Diese Systeme bieten oft bereits vor Auftreten eines Problems proaktive Lösungsvorschläge, was die Effizienz weiter steigert und die Customer Journey positiv beeinflusst.

Neben der prädiktiven Wartung spielt KI eine wichtige Rolle bei der Unterstützung von Feldtechnikern. KI-gestützte Augmented Reality (AR) hilft Technikern, Reparaturen schneller und präziser durchzuführen. AR-Brillen zeigen Anweisungen und Echtzeitdaten an, die Technikern helfen, selbst komplexe Aufgaben erfolgreich zu meistern. Dies reduziert die Abhängigkeit von erfahrenen Mitarbeitern und minimiert den Wissensverlust durch den Generationswechsel.

Die Einführung von KI im Servicebereich erfordert einen strukturierten Ansatz. Die erfolgreiche Integration kann in sechs Phasen unterteilt werden: