Wissenssilos kosten Zeit und Geld
Für Anbieter von Service-Leistungen kann schon die nächste Fehlermeldung den Start eines Rennens gegen die Zeit bedeuten. Fallen etwa Komponenten einer Maschine aus, droht schnell der Stillstand ganzer Produktionslinien. Die Folgen: Finanzielle Verluste, unzufriedene Kunden und ein hoher Druck auf die Techniker im Außendienst. Das zentrale Problem für die Service-Center der Hersteller liegt dabei nicht nur im fehlenden Know-how oder der Expertise, sondern darin, dass das erforderliche Wissen um Fehlerquellen und Lösungen im entscheidenden Moment schlicht nicht verfügbar ist. Während Mitarbeiter Diagnosedaten anfordern, nach ähnlichen Problemstellungen aus der Vergangenheit suchen oder Techniker auf gut Glück mit möglichen Ersatzteilen zum Kunden fahren, vergeht wertvolle Zeit.
Demografischer Wandel und Effizienzvorgaben verstärken den Handlungsdruck im Service
Erschwerend kommt hinzu, dass Wettbewerbsdruck und Fachkräftemangel ein „weiter so“ unmöglich machen. Nicht wenige Herausforderungen also, die die Branche aktuell auf die Probe stellen. Die gute Nachricht: Es gibt bereits Lösungen, um das geballte Wissen und die gesamte Expertise von Unternehmen zugänglich zu machen. Ein Grund für langwierige Prozesse und Verzögerungen im Service liegt in der oftmals stark fragmentierten Datenlandschaft und isolierten Arbeitsweisen. Wichtige Informationen sind in verschiedenen Systemen gespeichert, viele Daten sind unstrukturiert oder nur innerhalb einzelner Abteilungen und Silos verfügbar. Ähnliche Fehler werden dabei unterschiedlich beschrieben, und wertvolle Muster bleiben unsichtbar. Hier entsteht ein Bruch zwischen Wissen und Praxisanwendung. Genau hier setzen auf Agenten basierende, lernende AI-Lösungen an.
Wie Lösungen mit Agentic AI im Service Wissenslücken schließen und Silos verbinden
Agentic AI beschreibt KI-Systeme, die nicht nur Antworten generieren, sondern in einem vorher definierten Rahmen auch aktiv und autonom handeln. Dafür führen sie Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen, erkennen Muster, können Diagnosen ableiten und konkrete Vorschläge machen. Bei neuen Servicefällen kann ein KI-Agent zum Beispiel automatisch prüfen, ob ähnliche Fälle in der Vergangenheit aufgetreten sind. Er analysiert Freitextberichte der Techniker, Materialbuchungen, Diagnosedaten aus dem Data Lake und Expertenwissen sowie Lösungen, etwa aus alten Tickets. Moderne Sprachmodelle helfen auch dabei, unterschiedliche Formulierungen zu harmonisieren: Ein „Bremsfehler Achse 6“ ist damit erkennbar das gleiche Muster wie „Fehler 306 an der Achsbremse“.
Mehr über die Bedeutung sauber strukturierter Servicedaten, den praktischen Einsatz von Agentic AI und die Rolle solider Governance erfahren Sie im vollständigen Blogbeitrag unseres IoT-Spezialisten Device Insight:
