Ein Grund, warum Maschinen- und Anlagenbauer auf Künstliche Intelligenz setzen, ist die Verbesserung ihrer Produktivität. Damit die Effizienz von After-Sales- und Serviceteams steigt, muss KI zum Navigator durch komplexe Service- und Ersatzteilinformationen werden. Mit den richtigen KI-Funktionen erreichen Verantwortliche dieses Ziel und sichern die Wettbewerbsfähigkeit ihres Unternehmens.
In Deutschland nutzen einer Studie der Universität Konstanz zufolge bereits 35 Prozent der Unternehmen Künstliche Intelligenz – auch im Kundenservice. Die Stanford University und das Massachusetts Institute of Technology fanden heraus, dass dadurch die Produktivität bei erfahrenen Servicemitarbeitern um 14 Prozent und bei weniger erfahrenen Mitarbeitern sogar um 35 Prozent steigt.
So profitiert auch der After-Sales-Service von KI
Damit Künstliche Intelligenz auch die Serviceprozesse von Maschinebauern sinnvoll unterstützen kann, müssen Verantwortliche die passenden Tools finden. Im Fokus sollte stets die Frage stehen: Welchen konkreten Mehrwert bringt der Einsatz Künstlicher Intelligenz?
Um den Nutzen von KI besser greifbar zu machen, arbeitet der KVD Executive Partner Quanos mit drei Metaphern: Für den auf Maschinen- und Anlagenbau spezialisierten Software-Anbieter kann KI unterstützend wie ein E-Bike oder disruptiv wie die Dampfmaschine wirken. Den größten Impact hat KI jedoch, wenn sie vorhandenes Wissen verknüpft und so strukturiert, dass Informationen leichter auffindbar und nutzbar sind. Dann wirkt KI wie ein Griff in die Datenschatzkiste und gibt Serviceteams die nötige Freiheit, um effizienter zu arbeiten und neue Geschäftsmodelle und Umsatzquellen zu realisieren.
Welche konkreten KI-Funktionen unterstützen den After-Sales-Service in der Praxis?
Die wichtigste Ressource, die Supportmitarbeiter und Techniker für das Bearbeiten von Kundenanfragen benötigen, ist Wissen – über Maschinen, Ersatzteile, Wartungsintervalle und Reparaturen. KI führt After-Sales-Mitarbeiter zielsicher zu Informationsquellen wie Stücklisten, Bedienungsanleitungen oder Serviceberichten und stellt Zusammenhänge her.
Die folgenden drei Beispiele zeigen, wie KI Servicemitarbeiter unterstützt und wie Quanos die Möglichkeiten von KI für seine Kunden ausschöpft:
- KI sorgt für aufgeräumte Metadaten und Durchblick: Mit präzisen Metadaten identifizieren Serviceteams benötigte Ersatzteile und Informationen schneller. Der AI Connector von Quanos unterstützt dabei. Er vergibt saubere Metadaten für Dokumente aus der Technischen Redaktion oder von Zulieferern, füllt Lücken und verknüpft Daten intelligent, damit Servicetechniker direkt vom Maschinendatensatz in die relevante Anleitung gelangen.
- KI macht komplexe Zusammenhänge leichter verständlich: Bei der Beantwortung von Kundenanfragen zählt jede Minute. Um nicht nur die schnellste, sondern auch die beste Antwort zu erhalten, brauchen Servicetechniker und Kunden schnelle Orientierung innerhalb komplexer Servicedaten. Dabei hilft der AI Assistant: Er versteht Fragen zu Komponenten oder technischen Details, analysiert relevante Inhalte aus unterschiedlichen Datenquellen und fasst sie unter Nennung der Quelle präzise zusammen.
- KI kürzt die Suche nach Ersatzteilen ab: Künstliche Intelligenz findet nicht nur in Dokumenten die passenden Antworten, sondern erkennt auch Ersatzteile. Gemeinsam mit Technologiepartnern entwickelt Quanos eine KI-gestützte Bilderkennung, die Fotos defekter oder verschmutzter Bauteile analysiert und das passende Ersatzteil mit Artikelnummer und Dokumentation im Katalog findet.
Lösen Sie das Produktivitätsversprechen ein und starten Sie mit KI durch
Der AI Connector und der AI Assistant sind in der Serviceplattform Quanos InfoTwin bereits heute verfügbar. Die KI-Lösungen verbinden die Maschinenbaukompetenz von Quanos und die KI-Expertise des Technologiepartners plusmeta. Unternehmen mit eigenem Large Language Modell können ihr LLM direkt mit der plusmeta Plattform verbinden.
Mit KI bleiben After-Sales- und Service-Teams wettbewerbsfähig und sichern sich Effizienzvorteile. Wichtig ist, Lösungen zu finden, die speziell für den Maschinenbau optimiert sind und einen echten Mehrwert für Mitarbeiter und Kunden bringen.
Quellen:
https://kops.uni-konstanz.de/handle/123456789/73799
https://www.nber.org/papers/w31161
