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Die Implementierung einer probabilitätsbasierten Vorhersagemethode zur Prognose von Ausfällen im Feldservice bietet eine transformative Lösung für die Herausforderungen, die durch reaktive Wartungsstrategien entstehen. Durch die Nutzung von Maschinennutzungsdaten, kombiniert mit Telemetrieinformationen wie:
ermöglicht diese Methode die Erstellung probabilistischer Ausfallmodelle, inspiriert von der Versicherungsmathematik. Diese Modelle basieren auf Methoden wie der Überlebensanalyse und der Weibull-Verteilung. Sie generieren Ausfallwahrscheinlichkeitskurven für kritische Komponenten, wodurch es möglich wird:
Dies führt zu einer deutlichen Reduzierung ungeplanter Stillstandzeiten, optimiert den Ressourceneinsatz und verbessert die Kundenzufriedenheit. Zudem eröffnet es neue Einnahmequellen durch datengestützte Serviceverträge. Die resultierenden Erkenntnisse fördern ein effektives Risikomanagement und eine datengesteuerte Entscheidungsfindung, was letztlich die Maschinenverfügbarkeit erhöht und eine kundenorientierte, risikobasierte Service-Strategie etabliert.
Die Herausforderung liegt darin, dass Feldserviceoperationen häufig reaktiv statt proaktiv erfolgen. Unerwartete Ausfälle führen zu:
Die momentan vorhandenen Maschinennutzungsdaten werden nicht genutzt, um vorherzusagen, wann Komponenten oder Systeme wahrscheinlich ausfallen werden. Dies resultiert in:
Die Lösung für die Herausforderung liegt in der Implementierung einer probabilitätsbasierten Vorhersagemethode zur Prognose von Ausfällen im Feldservice. Diese Methode nutzt bestehende Maschinennutzungsdaten, um proaktiv zu vorhersagen, wann bestimmte Komponenten oder Systeme mit hoher Wahrscheinlichkeit ausfallen werden. So wird eine effiziente und vorausschauende Wartungsstrategie ermöglicht.
Das Verfahren basiert auf einem auf Versicherungsmathematik basierenden Modell, das historische Service-Daten und Maschinentelemetrie analysiert. Die Telemetriedaten umfassen:
Diese Daten werden genutzt, um probabilistische Ausfallmodelle zu erstellen, die kontinuierlich mit neuen Daten aktualisiert werden.
Ein Beispiel: Ein Getriebe hat nach 2.000 Betriebsstunden eine Ausfallwahrscheinlichkeit von 2% und nach 12.000 Betriebsstunden eine Wahrscheinlichkeit von 80%. Diese Wahrscheinlichkeiten werden mithilfe von Überlebensanalyse oder Zuverlässigkeitsmodellen wie der Weibull-Verteilung oder dem Kaplan-Meier-Schätzer berechnet.
Die erstellten Modelle liefern Ausfallwahrscheinlichkeitskurven für jede wichtige Komponente. Diese Kurven ermöglichen es:
Zusammengefasst ermöglicht die probabilitätsbasierte Ausfallvorhersage eine deutliche Reduktion ungeplanter Stillstandzeiten, optimierte Wartungsstrategien und eine verbesserte Maschinenverfügbarkeit für die Kunden. Dies führt zu einer effizienteren Ressourcennutzung und einer stärkeren Service-basierten Einnahmequelle für das Unternehmen.
Der Mehrwert dieser Lösung liegt in der Transformation des Feldservices von einer reaktiven zu einer proaktiven und datengesteuerten Strategie. Durch die Anwendung probabilistischer Modelle, inspiriert von der Versicherungsbranche, wird ein tiefgreifender Nutzen generiert. Konkret bedeutet dies:
Reduzierte Betriebskosten: Durch die präzise Vorhersage von Ausfällen wird gezielte Wartung ermöglicht, wodurch ungeplante Stillstandzeiten minimiert und teure Notfallreparaturen vermieden werden. Dies führt zu erheblichen Kosteneinsparungen.
Optimierter Ressourceneinsatz: Die Planung von Wartungsarbeiten im Voraus ermöglicht eine effizientere Nutzung der Ressourcen, insbesondere der Feldtechniker. Routenoptimierung und die gezielte Zuweisung von Fachkräften basierend auf dem Risiko steigern die Produktivität.
Verbesserte Kundenzufriedenheit: Durch die proaktive Vorhersage von Problemen und die rechtzeitige Koordination von Wartungsarbeiten wird die Kundenzufriedenheit erheblich gesteigert. Kunden profitieren von einer höheren Maschinenverfügbarkeit und einer verbesserten Servicequalität.
Erhöhte Einnahmequellen: Die Möglichkeit, Serviceverträge basierend auf dem Risiko und der Wahrscheinlichkeit von Ausfällen zu verkaufen, eröffnet neue Einnahmequellen und stärkt das Service-basierte Geschäftsmodell. Datengestützte Beratung und proaktive Kundebetreuung bieten zudem die Grundlage für Upselling-Möglichkeiten.
Datengetriebene Entscheidungsfindung: Die generierten Modelle und Dashboards liefern wertvolle Einblicke in die Maschinenperformance und die damit verbundenen Risiken. Diese Informationen ermöglichen die Entwicklung langfristiger Wartungsstrategien und die Verlängerung der Maschinenlebensdauer.
Risikomanagement: Die Quantifizierung und Priorisierung von Ausfällen ermöglicht ein effektiveres Risikomanagement und eine bessere Planung der Ersatzteilbestände.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Lösung nicht nur die Effizienz des Feldservices verbessert, sondern auch die Grundlage für eine datengesteuerte, risikobasierte und kundenorientierte Service-Strategie schafft.
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