Wartungsservices - Versionsgeschichte

Therese: /* Anwendungsbeispiele */

2021-12-29T20:04:13Z

Anwendungsbeispiele

Therese am 29. Dezember 2021 um 20:03 Uhr

2021-12-29T20:03:50Z

Rupert am 20. Dezember 2021 um 12:05 Uhr

2021-12-20T12:05:02Z

Therese: /* Vorbedingungen, Grundanforderungen */

2021-12-12T06:49:18Z

Vorbedingungen, Grundanforderungen

Therese: /* Konkreter Nutzen */

2021-12-12T06:49:10Z

Konkreter Nutzen

Therese: /* Betroffene Dimensionen und Ebenen, Zusammenhang zu anderen Szenarien */

2021-12-12T06:49:02Z

Betroffene Dimensionen und Ebenen, Zusammenhang zu anderen Szenarien

Therese: /* Typischer Aufwand */

2021-12-12T06:48:47Z

Typischer Aufwand

Therese: Die Seite wurde neu angelegt: „===Bezeichnung=== Wartungsservices anbieten ===Kurzbeschreibung=== Unterscheide dich vom Mitbewerb durch proaktive Wartungsangebote für dein Angebot. Die Inf…“

2021-11-25T20:04:40Z

Die Seite wurde neu angelegt: „===Bezeichnung=== Wartungsservices anbieten ===Kurzbeschreibung=== Unterscheide dich vom Mitbewerb durch proaktive Wartungsangebote für dein Angebot. Die Inf…“

Neue Seite

===Bezeichnung===
Wartungsservices anbieten

===Kurzbeschreibung===
Unterscheide dich vom Mitbewerb durch proaktive Wartungsangebote für dein Angebot. Die Informationen welcher Kunden, wann welches Produkt oder Service in Anspruch genommen hat wird es geben, wenn vielleicht auch noch nicht gut auswertbar. So kann darauf geschlossen werden, wann der Kunde sein Produkt gewartet, ersetzt, aufgefrischt bräuchte um ein einwandfreies Kundenerlebnis zu genießen. Eine Erinnerung an den Kunden kann als Service angeboten werden, festigt die Kundenbeziehung und fördert den Umsatz.

===Betroffene Dimensionen und Ebenen, Zusammenhang zu anderen Szenarien===
Kernebene: Technologie 
Kerndimension: Produkte und Dienstleistungen 
===Konkreter Nutzen===
Durch Predictive Maintenance kannst Du ungeplante Ausfälle Deines Produktes vermeiden, was die "wahrgenommene Qualität" Deiner Produkte erhöht und Dich vor Imageschaden durch ausgefallene Produkte bewahrt. Durch die elektronische Verbindung zum Kunden bist Du über den Zustand der Produkte Deiner Kunden stets im Bild und weißt auch wenn eine Ersatzinvestition ansteht und kannst somit als Erster ein Angebot schicken.

 

===Vorbedingungen, Grundanforderungen===

Um Predictive-Maintenance betreiben zu können, ist eine gute Kenntnis der Stärken und Schwächen Deiner Produkte nötig. Dazu braucht es Zuverlässigkeitsdaten und -modelle, die es Dir erlauben Ausfallwahrscheinlichkeiten und -zeitpunkte mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Am besten bist Du online mit Deinen Produkten verbunden und kannst kontinuierlich Betriebsdaten empfangen, um diese dann für die Prognose der optimalen Wartungszeitpunkte statistisch auszuwerten.

 

===Typischer Aufwand===

Je nach Ausbaustufe, kann der Aufwand überschaubar (bei einfacher statischer Ausfallsprognose)bis sehr aufwändig (bei betriebsdatenabhängiger, dynamischer Betrachtung) sein.

 

===Typische Vorgehensweise===
 
====Einrichten einer Basis für die Anwendung====
 
====Sinnvolle Ausbaustufe 1====
 
====Sinnvolle Ausbaustufe 2====
 

===Herausforderungen, Risiken===
 
===Anwendungsbeispiele===
 
===Mögliche Anbieter===
 
===Weiterführende Quellen===

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 ===Anwendungsbeispiele===
 Ohne Sensordaten:<br>
-Stehen dir keine Sensordaten von deinem Produkt zur Verfügung, kannst du an Hand deiner Verkaufsdaten ein Erinnerungsservice anbieten und nach einer geplanten Lebensdauer auf Inspektionen und Wartungsservices aufmerksam machen. Das könnte auch als eine Art von [E-Mail-Marketing]] gesehen werden und automatisiert versendet werden.<br>
+Stehen dir keine Sensordaten von deinem Produkt zur Verfügung, kannst du an Hand deiner Verkaufsdaten ein Erinnerungsservice anbieten und nach einer geplanten Lebensdauer auf Inspektionen und Wartungsservices aufmerksam machen. Das könnte auch als eine Art von [[E-Mail-Marketing]] gesehen werden und automatisiert versendet werden.<br>
 Mit Sensordaten:<br>

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 Wartungsservices anbieten
 ===Kurzbeschreibung===
-Unterscheide dich vom Mitbewerb durch proaktive Wartungsangebote für dein Angebot. Die Informationen welcher Kunden, wann welches Produkt oder Service in Anspruch genommen hat wird es geben, wenn vielleicht auch noch nicht gut auswertbar. So kann darauf geschlossen werden, wann der Kunde sein Produkt gewartet, ersetzt, aufgefrischt bräuchte um ein einwandfreies Kundenerlebnis zu genießen. Eine Erinnerung an den Kunden kann als Service angeboten werden, festigt die Kundenbeziehung und fördert den Umsatz.
+Unterscheide dich vom Mitbewerb durch proaktive Wartungsangebote für dein Angebot, noch bevor Fehler oder Störungen auftreten. Die Informationen welche KundInnen, wann, welches Produkt erworben oder Service von dir in Anspruch genommen haben liegen dir vor. So kann darauf geschlossen werden, wann der Kunde sein Produkt gewartet, ersetzt oder aufgefrischt bräuchte um ein einwandfreies Kundenerlebnis zu genießen. Eine Erinnerung an den Kunden kann als Service angeboten werden, festigt die Kundenbeziehung und fördert den Umsatz. Aussagekräftiger wird deine Prognose wann ein Wartungsservice fällig werden könnte wenn dir Nutzungszeiten oder andere [[Sensorik|Sensordaten]] vorliegen die auf den Zustand von Verschleißteilen schließen lassen.
 ===Anwendungsbeispiele===
-<br>
+Ohne Sensordaten:<br>
-===Betroffene Dimensionen und Ebenen===
+Mit Sensordaten:<br>
-Kernebene: Technologie <br>
+In der Automobilindustrie wird die sogenannte Predictive Maintenance angewendet in dem Sensoren den Zustand von verschleißanfälligen Teilen misst und so noch bevor es zu einem Ausfall des Teils kommt meldet, dass es Wartungsbedarf gibt. Das hat auch den Vorteil, dass nicht lagernde Ersatzteile zeitgerecht organisiert werden können.<br>
 ===Konkreter Nutzen===
-Durch Predictive Maintenance kannst Du ungeplante Ausfälle Deines Produktes vermeiden, was die "wahrgenommene Qualität" Deiner Produkte erhöht und Dich vor Imageschaden durch ausgefallene Produkte bewahrt. Durch die elektronische Verbindung zum Kunden bist Du über den Zustand der Produkte Deiner Kunden stets im Bild und weißt auch wenn eine Ersatzinvestition ansteht und kannst somit als Erster ein Angebot schicken.
+Durch Predictive Maintenance kannst du ungeplante Ausfälle deines Produktes vermeiden, was die "wahrgenommene Qualität" deiner Produkte erhöht und dich vor Imageschäden durch ausgefallene Produkte bewahrt. Durch die elektronische Verbindung zum Kunden bist du über den Zustand der Produkte deiner Kunden stets im Bild und weißt auch wenn eine Ersatzinvestition ansteht und kannst somit als Erster ein Angebot schicken. Über Sensordaten deiner Produkte bist du länger mit deinem Produkt verbunden und hast die Möglichkeit aus den gesammelten Daten auf Verbesserungspotenziale deines Produkts zu schließen.
 <br>
 ===Vorbedingungen, Grundanforderungen===
+Eine Vorbedingung sind [[Digitale-Kundendaten]] oder eine [[Zentrale-Anwendung]], welche Aufschluss über Kunden und Produkte geben. Je kostspieliger ein Ausfall deines Produktes für deine KundInnen ist, desto interessanter ist dein Erinnerungs- oder Prognoseservice für deine KundInnen. Das kann somit ein Richtwert für dich sein, was ein solches Service für deine KundInnen kosten darf und somit welchen Aufwand das Service auf deiner Seite verursachen darf.
 ===Typische Vorgehensweise===
-<br>
+Nach der ersten Einschätzung welche Art von Service deine KundInnen brauchen, vielleicht untermauert durch eine Kundenumfrage, kannst du dich an die Planung deines [[Projektmanagement|Projekts]] machen.<br>
 ====Einrichten einer Basis für die Anwendung====
-<br>
+Wissen über die Lebensdauer diverser Teile deines Produkts helfen wir dieses weiterzuentwickeln und Verschleißteile zu erkennen. Daher ist eine Sensorunterstützte Beobachtung einige deiner Produkte essenziell. Ausgewählte Kunden oder durch deine eigene Verwendung kannst du so erste Daten sammeln und erste Schlüsse ziehen.<br>
 ====Sinnvolle Ausbaustufe 1====
-<br>
+Durch deine Erfahrungen welche du aus den ersten Daten-Auswertungen gewonnen hast kannst du auf die Lebensdauer einzelner Komponenten schließen. Somit kannst du Ersatzteile rechtzeitig bestellen oder produzieren und deinen KundInnen Wartungsservices anbieten um die Lebensdauer des gesamten Produkts zu verlängern.<br>
 ====Sinnvolle Ausbaustufe 2====
-<br>
+Um Predictive-Maintenance betreiben zu können, ist eine gute Kenntnis der Stärken und Schwächen deiner Produkte nötig. Dazu braucht es Zuverlässigkeitsdaten und -modelle, die es dir erlauben Ausfallwahrscheinlichkeiten und -zeitpunkte mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Am besten bist Du online mit deinen Produkten verbunden und kannst kontinuierlich Betriebsdaten empfangen, um diese dann für die Prognose der optimalen Wartungszeitpunkte statistisch auszuwerten.<br>
 ===Herausforderungen, Risiken===
-<br>
+Die Herausforderung besteht in der Erhebung und Auswertung riesiger Datenmengen um den optimalen Wartungszeitpunkt über Sensordaten zu errechnen. Das verbraucht viel Speicherkapazität, Rechenleistung und entsprechendes Know-How.<br>
 ===Mögliche Anbieter===
-<br>
+[https://de.mathworks.com/solutions/predictive-maintenance.html mathworks.com] bietet Predictive-Maintenance-Lösungen an.<br>
 ===Weiterführende Quellen===
-<br>
+[https://de.mathworks.com/campaigns/offers/predictive-maintenance-with-matlab.html?gclid=Cj0KCQiAq7COBhC2ARIsANsPATFP32ltm09Z1dPY_56HDg48DMtFzFoAls91Z4wZTAEGCApenvVfEf4aAuVDEALw_wcB&ef_id=Cj0KCQiAq7COBhC2ARIsANsPATFP32ltm09Z1dPY_56HDg48DMtFzFoAls91Z4wZTAEGCApenvVfEf4aAuVDEALw_wcB:G:s&s_kwcid=AL!8664!3!338728913926!p!!g!!predictive%20maintenance&s_eid=psn_67600426465&q=predictive+maintenance Predictive-Maintenance mit matlab]<br>

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	Um Predictive-Maintenance betreiben zu können, ist eine gute Kenntnis der Stärken und Schwächen Deiner Produkte nötig. Dazu braucht es Zuverlässigkeitsdaten und -modelle, die es Dir erlauben Ausfallwahrscheinlichkeiten und -zeitpunkte mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Am besten bist Du online mit Deinen Produkten verbunden und kannst kontinuierlich Betriebsdaten empfangen, um diese dann für die Prognose der optimalen Wartungszeitpunkte statistisch auszuwerten.		Um Predictive-Maintenance betreiben zu können, ist eine gute Kenntnis der Stärken und Schwächen Deiner Produkte nötig. Dazu braucht es Zuverlässigkeitsdaten und -modelle, die es Dir erlauben Ausfallwahrscheinlichkeiten und -zeitpunkte mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Am besten bist Du online mit Deinen Produkten verbunden und kannst kontinuierlich Betriebsdaten empfangen, um diese dann für die Prognose der optimalen Wartungszeitpunkte statistisch auszuwerten.
−
	<br>		<br>

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 ===Typischer Aufwand===
+Je nach Ausbaustufe, kann der Aufwand überschaubar (bei einfacher statischer Ausfallsprognose)bis sehr aufwändig (bei betriebsdatenabhängiger, dynamischer Betrachtung) sein.<br>
-Je nach Ausbaustufe, kann der Aufwand überschaubar (bei einfacher statischer Ausfallsprognose)bis sehr aufwändig (bei betriebsdatenabhängiger, dynamischer Betrachtung) sein.
+Um den typischen Aufwand zu schätzen, braucht es einen konkreten Umsetzungsplan. Wo bist du jetzt und wo möchtest du wann sein? Wenn diese Eckpfeiler geklärt sind, kann der Aufwand abgeschätzt werden. Um einen Richtwert zu errechnen was die Kosten sind um die spezifische IT-Anwendung zu betreiben steht dir der Glossar-Eintrag zu [[IT-Kosten]] zur Verfügung.<br>
 ===Typische Vorgehensweise===