Identifikation von Nutzer- und Maschinenclustern zur verbesserten Auswertbarkeit, Ableitungen für die Entwicklung und Erschließung neuer Geschäftsmodelle.

Die Lösung für dieses Problem besteht darin, Clustering-Algorithmen auf die Nutzungsdaten der Industriemaschinen anzuwenden. Diese Algorithmen ermöglichen es, Maschinen basierend auf ähnlichen Nutzungsverhaltensweisen in Cluster zu gruppieren. Diese Cluster repräsentieren typische Nutzungsprofile, die eine tiefere Analyse ermöglichen.

Die so gewonnenen Erkenntnisse können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden:

1. Designoptimierung: Durch das Verständnis der tatsächlichen Nutzung der Maschinen in verschiedenen Kundensegmenten kann die Forschung und Entwicklung zukünftige Maschinenmodelle an realen Anforderungen ausrichten. Zum Beispiel können häufig genutzte Komponenten verstärkt oder selten genutzte Funktionen überarbeitet oder entfernt werden.

2. Predictive Maintenance und Fehlererkennung: Clustering hilft dabei, nutzungsbezogene Fehlermuster zu identifizieren. Wenn ein bestimmter Cluster anfällig für eine spezifische Art von Ausfall ist, können gezielte Wartungsempfehlungen entwickelt werden, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen und Ausfallzeiten zu reduzieren.

3. Kundenvergleich und operative Unterstützung: Kunden können sehen, wie sich die Nutzung ihrer Maschinen im Vergleich zu anderen innerhalb ihres Clusters verhält. Zum Beispiel können sie erfahren, dass ihre Maschine 15 % weniger effizient arbeitet als der Durchschnitt in ihrer Gruppe und wie sie die Leistung durch Anpassung bestimmter Parameter verbessern können.

Zusätzlich können Clustering-Ergebnisse in erweiterten Anwendungen genutzt werden, wie z.B. maßgeschneiderte Produkt-als-Dienstleistungsangebote, personalisierte Benutzeroberflächen oder die Erkennung von Anomalien, die auf Fehlgebrauch oder bevorstehende Störungen hinweisen könnten.

Die Anwendung von Clustering-Algorithmen auf Maschinennutzungsdaten schafft erheblichen Mehrwert, indem sie aus fragmentierten Daten strukturierte Erkenntnisse generiert. Dies ermöglicht konkrete Vorteile:

1. Verbesserte Produktentwicklung: Durch die Identifizierung von Nutzungsmustern in verschiedenen Kundensegmenten kann die Forschung und Entwicklung gezielter auf die tatsächlichen Bedürfnisse der Kunden eingehen. Dies führt zu effizienteren, langlebigeren und besser auf die Anforderungen zugeschnittenen Maschinen. Entwicklungskosten werden reduziert und die Produktqualität verbessert.

2. Reduzierte Betriebskosten: Die Fähigkeit, spezifische Fehlermuster zu erkennen, die auf bestimmte Kundengruppen oder Maschinentypen zutreffen, ermöglicht eine präzisere Predictive Maintenance. Dies minimiert ungeplante Ausfallzeiten, reduziert Wartungskosten und optimiert die Gesamtbetriebskosten.

3. Erhöhte Kundenzufriedenheit und -bindung: Durch die Bereitstellung von personalisierten Einblicken in die Maschinennutzung – beispielsweise durch den Vergleich mit Peer-Gruppen – können Kunden ihre Leistung besser verstehen und gezielte Verbesserungen vornehmen. Dies fördert die Eigenverantwortung und stärkt die Kundenbeziehung.

4. Neue Geschäftsmodelle: Die gewonnenen Cluster-Daten bieten die Möglichkeit, innovative Produkt-als-Dienstleistungsangebote zu entwickeln, die auf dem Nutzungsverhalten der Kunden basieren. Dies ermöglicht eine flexible Preisgestaltung und eine höhere Kundenbindung.

5. Datengetriebene Beratung: Die Erkenntnisse aus dem Clustering dienen als Grundlage für eine datenbasierte Beratung der Kunden. Diese hilft ihnen, ihre Maschinennutzung zu optimieren und ihre betrieblichen Ziele zu erreichen.