AI-Guided Troubleshooting: Service als strategische Chance

Die Folgen von manuellen, fragmentierten und isolierten Prozessen liegen auf der Hand: es drohen Vertragsstrafen, Kunden sind zunehmend unzufrieden mit dem Service-Angebot und die Techniker stehen im Außendienst unter hohem Druck, denn schließlich kostet jede Minute Downtime bares Geld. Für Hersteller, die auch den Betrieb übernehmen, kommt erschwerend hinzu, dass sie das Risiko für den laufenden Betrieb ihrer Anlagen oft ganz oder zumindest teilweise tragen. Instandhaltungskosten sind damit ausschlaggebend für Margen und die Wirtschaftlichkeit von Unternehmen im Aftermarket-Geschäft.

Aktuelle Probleme des Field Service Managements sind vielfältig, aber vermeidbar. Denn: Die meisten Unternehmen besitzen bereits häufig die relevanten Daten, es hapert allerdings an der Zusammenführung. Informationen liegen verteilt in IoT-Systemen, Tickets, Servicedokumentationen, ERP-Systemen, und ja, Excel-Dateien, oder in den Köpfen erfahrener Techniker. Hier kommt KI ins Spiel und schafft mit der Unterstützung von agentischen Systemen enorme Erleichterung und Mehrwert. Ein Beispiel ist der Anwendungsbereich AI-Guided Troubleshooting, das Informationen miteinander verknüpft und am Einsatzort verfügbar macht.

Der Begriff AI-Guided Troubleshooting meint den gezielten Einsatz von KI-basierten Anwendungen, die Servicetechniker bei der effizienten Lösung von Störungsfällen unterstützen. KI-Agenten verknüpfen und befragen dafür die grundlegende Datenlandschaft, von der Anlagendokumentation über die Servicehistorie bis zu Informationen über den bisherigen Teileeinsatz und ergänzen diese Informationen mit aktuellen Betriebsdaten, etwa aus IoT-Systemen. Auf Basis dieser verbundenen Daten analysieren die Agenten selbstständig und proaktiv mögliche Fehlerquellen und erzeugen daraus konkrete, kontextbezogene Handlungsvorschläge.