Effizienter Aftermarket-Service mit Predictive Maintenance
Um den Herausforderungen im Aftermarket erfolgreich zu begegnen, ist Predictive Maintenance ein wegweisender Lösungsansatz. Erfahren Sie in dieser Case Study, wie ein führendes Maschinenbauunternehmen durch die Implementierung von Predictive Maintenance seinen Aftermarket-Service optimiert hat.
After-Sales-Service im Fokus: Herausforderungen und Chancen für den Maschinen- und Anlagenbau
In einer Zeit, in der Hersteller mit steigenden Kosten, unterbrochenen Lieferketten, knappen Rohstoffen, sinkenden Absatzzahlen und schrumpfenden Margen zu kämpfen haben, stellt sich die Frage: Wie können Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus diese Herausforderungen meistern und ihr Geschäft ausbauen?
Die Antwort liegt im After-Sales-Bereich. Dazu gehören Produkte und Dienstleistungen, die die Kund:innen nach dem Kauf einer Maschine oder Anlage erwerben, wie Ersatz- und Verschleißteile, Nachrüstungen und Serviceleistungen.
Maschinen- und Anlagenbauer stehen vor der anspruchsvollen Aufgabe, ihren After-Sales-Service zu verbessern, um die Kundenbindung zu stärken und ihre Wettbewerbsposition in einem hart umkämpften Markt zu festigen.
Die Herausforderung besteht darin
ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren
ineffiziente Wartungsprozesse zu optimieren und
die hohen Lagerkosten für teure Ersatzteile zu reduzieren.
Bisherige Instandhaltungsansätze wie reaktive Wartung oder vorbeugende Instandhaltung sind nicht optimal und verursachen unnötige Kosten. Die Digitalisierung bietet hier spannende Möglichkeiten, die Kund:innen mit After-Sales-Services ans Unternehmen zu binden und den Umsatz zu steigern.
Digitale Transformation im After-Sales-Service mit Predictive Maintenance
Die digitale Transformation im Aftermarket-Service ist entscheidend, um die Kundenbindung zu stärken und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. In dieser Case Study zeigen wir Ihnen anhand eines Best-Practice-Beispiels, wie ein führendes Maschinenbauunternehmen mit Predictive Maintenance seinen Aftermarket-Service optimiert hat.
Predictive Maintenance mit Daten und KI: Effiziente Wartung von Maschinen und Anlagen
Mit dem klaren Ziel, die Wartung der verkauften Maschinen und Anlagen vorausschauend zu gestalten, hat das Unternehmen einen wegweisenden Schritt getan. Durch die Integration fortschrittlicher IIoT-Technologie und intelligenter Sensoren in die Maschinen werden kontinuierlich relevante Betriebsdaten wie Vibrationen, Temperatur und Drehzahl erfasst. Diese wertvollen Informationen werden in einem leistungsfähigen IIoT-Hub gespeichert und mit leistungsstarken Machine-Learning-Algorithmen analysiert.
Proaktives Handeln und maßgeschneiderte Instandhaltungspläne
Durch die Auswertung dieser Daten erkennt das Unternehmen frühzeitig mögliche Anomalien und Abweichungen von der Norm. So können potenzielle Probleme und drohende Ausfälle vorhergesagt werden, noch bevor sie tatsächlich auftreten. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, proaktiv zu handeln und den optimalen Zeitpunkt für die Wartung oder den Austausch von Komponenten genau zu bestimmen.
Kundenportal: Transparenz und einfacher Bestellvorgang
Die gewonnenen Erkenntnisse und Informationen werden über ein benutzerfreundliches Kundenportal zugänglich gemacht. Hier haben die Kund:innen des Maschinenbauers einen klaren Überblick über den Zustand ihrer Maschinen, da diese als digitale Zwillinge im Portal abgebildet sind. Die Kund:innen können die Leistungsdaten ihrer Maschinen einsehen und potenziell problematische Komponenten erkennen.
Effiziente Ersatzteilbeschaffung und reibungslose Prozesse
Steht eine Wartung an oder werden Ersatzteile benötigt, können Kund:innen diese direkt über das Kundenportal bestellen. Die nahtlose Integration von Predictive Maintenance und E-Commerce ermöglicht einen effizienten Bestellprozess, der Ausfallzeiten minimiert und eine schnelle Lieferung der benötigten Teile sicherstellt.
Nachhaltige Ergebnisse: Kundenbindung gestärkt und Kosten gesenkt
Durch die Einführung von Predictive Maintenance konnte das Maschinenbauunternehmen seinen Kundendienst deutlich verbessern. Die Kundenbindung wurde gestärkt, da sich die Kund:innen auf einen zuverlässigen und proaktiven Service verlassen können. Gleichzeitig konnten die Betriebskosten durch die Vermeidung unnötiger Wartungen und die Optimierung der Ersatzteilbeschaffung deutlich gesenkt werden.
Ein Blick in die Zukunft: Die Evolution des After-Sales-Service im Maschinenbau
Das Beispiel zeigt, wie Predictive Maintenance im Aftermarket Service praxisnah eingesetzt werden kann, um die Effizienz zu steigern und einen erstklassigen Kundenservice zu bieten. Die Kombination von IIoT-Sensoren, Machine-Learning-Analysen und einem benutzerfreundlichen Kundenportal ermöglicht es, die Zukunft der Instandhaltung im Maschinenbau zu gestalten und den Aftermarket-Service auf ein neues Niveau zu heben.