Wartungsservices: Unterschied zwischen den Versionen
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| + | 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. | ||
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| + | 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> | ||
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| − | + | 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> | |
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===Konkreter Nutzen=== | ===Konkreter Nutzen=== | ||
| − | Durch Predictive Maintenance kannst | + | 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. |
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===Vorbedingungen, Grundanforderungen=== | ===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. | |
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===Typische Vorgehensweise=== | ===Typische Vorgehensweise=== | ||
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====Einrichten einer Basis für die Anwendung==== | ====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==== | ====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==== | ====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=== | ===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> |
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| − | <br> | + | Je nach Ausbaustufe, kann der Aufwand überschaubar (bei einfacher statischer Ausfallsprognose)bis sehr aufwändig (bei betriebsdatenabhängiger, dynamischer Betrachtung) sein.<br> |
| + | 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 für die Kosten zu errechnen und um die spezifische IT-Anwendung zu betreiben, steht dir der Glossar-Eintrag zu [[IT-Kosten]] zur Verfügung.<br> | ||
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===Mögliche Anbieter=== | ===Mögliche Anbieter=== | ||
| − | <br> | + | [https://de.mathworks.com/solutions/predictive-maintenance.html mathworks.com] bietet Predictive-Maintenance-Lösungen an.<br> |
| + | [https://ccc-industriesoftware.de/instandhaltungssoftware/ ccc-industriesoftware.de] bietet Instandhaltungssoftware an.<br> | ||
| + | ===Betroffene Dimensionen und Ebenen=== | ||
| + | Kernebene: Technologie <br> | ||
| + | Kerndimension: Produkte und Dienstleistungen <br> | ||
===Weiterführende Quellen=== | ===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> |
Aktuelle Version vom 29. Dezember 2021, 21:04 Uhr
Empfehlung
Wartungsservices anbieten
Kurzbeschreibung
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 Sensordaten vorliegen die auf den Zustand von Verschleißteilen schließen lassen.
Anwendungsbeispiele
Ohne Sensordaten:
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.
Mit Sensordaten:
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.
Konkreter Nutzen
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.
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
Nach der ersten Einschätzung welche Art von Service deine KundInnen brauchen, vielleicht untermauert durch eine Kundenumfrage, kannst du dich an die Planung deines Projekts machen.
Einrichten einer Basis für die Anwendung
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.
Sinnvolle Ausbaustufe 1
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.
Sinnvolle Ausbaustufe 2
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.
Herausforderungen, Risiken
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.
Typischer Aufwand
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 für die Kosten zu errechnen und um die spezifische IT-Anwendung zu betreiben, steht dir der Glossar-Eintrag zu IT-Kosten zur Verfügung.
Mögliche Anbieter
mathworks.com bietet Predictive-Maintenance-Lösungen an.
ccc-industriesoftware.de bietet Instandhaltungssoftware an.
Betroffene Dimensionen und Ebenen
Kernebene: Technologie
Kerndimension: Produkte und Dienstleistungen