Der Maschinenbau, insbesondere die KI im Service and KI im After-Sales, steht unter großem wirtschaftlichem Druck. Besonders der After-Sales-Bereich, der bis zu 65% des Umsatzes ausmacht, rückt dabei immer stärker ins Rampenlicht. Gleichzeitig kämpfen die Unternehmen mit stark unterbesetzten Serviceteams, mangelnder Automatisierung und schleppenden Bearbeitungsprozessen. Wir sehen KI in der Industrie als Instrument zur Linderung des Fachkräftemangels und zur Optimierung der Prozesse im Mechanical engineering.

Wie kann der After-Sales-Service diese Herausforderungen meistern und zugleich die Wettbewerbsfähigkeit des Herstellers stärken?

Ungehobenes Potenzial im Ersatzteilgeschäft durch KI Agenten?

Maschinenbauunternehmen stehen vor erheblichen Herausforderungen: Kundenanfragen sind oft unstrukturiert und unvollständig, was zu Verzögerungen und Missverständnissen führt. Der Mangel an qualifizierten Technikern verschärft diese Probleme und erhöht die Belastung des vorhandenen Personals. Die hohe Komplexität bei der Verwaltung umfangreicher Stücklisten und technischer Dokumente sorgt für zusätzliche Ineffizienzen. Zudem verhindern Schwierigkeiten bei der Integration von Informationen aus verschiedenen Systemen eine nahtlose und schnelle Bearbeitung von Serviceanfragen.

Diese Herausforderungen resultieren in langen Bearbeitungszeiten, schlechter Servicequalität und letztlich Umsatzeinbußen.

 

Was wäre, wenn es für jede Maschine eine KI im Service gäbe?

Mit KI-Agenten lassen sich ungeahnte Prozessdichten schaffen, die durch den Mangel an verfügbaren Fachkräften und den Kostendruck bisher nicht realisierbar waren. Die Einführung von KI-Agenten im Service und After-Sales-Bereich ermöglicht die Schaffung hyper-dichter Prozesse, die durch hohe Effizienz und Präzision gekennzeichnet sind. Dies bedeutet:

• Schnellere Bearbeitungszeiten: Durch die Automatisierung können Anfragen schneller und effizienter bearbeitet werden.
• Reduzierte Kosten: Automatisierte Prozesse senken die Betriebskosten, indem sie den Bedarf an menschlicher Arbeitskraft reduzieren und Fehler minimieren.
• Erhöhte Kundenzufriedenheit: Kunden profitieren von schnelleren und präziseren Antworten auf ihre Anfragen, was die Gesamtzufriedenheit erhöht.

 

Ein Praxisbeispiel für KI im Maschinenbau: Ende-zu-Ende KI-Unterstützung von der Anfrage bis zur Bestellung

Dieses Praxisbeispiel zeigt, wie KI-Agenten eine effiziente und präzise Bearbeitung von Ersatzteilanfragen im Mechanical engineering ermöglichen. Der gesamte Prozess wird durch die Integration von KI-Technologien automatisiert und optimiert, was zu schnelleren Bearbeitungszeiten, reduzierten Kosten und erhöhter Kundenzufriedenheit führt.

1. Eingang der Anfrage: Eine unstrukturierte Ersatzteilanfrage trifft per E-Mail ein.
2. Weiterleitung der Anfrage: Die E-Mail wird manuell oder automatisch an eine spezielle Service-E-Mail weitergeleitet, die von einem KI-Agenten überwacht wird.
3. Zentrale Ablage und Analyse: Der AI-Agent empfängt die Anfrage, legt sie zentral ab und analysiert sie. Die Qualität der Anfrage und die Dringlichkeit werden bewertet.
4. Klärung offener Rückfragen: Der AI-Agent quittiert den Eingang der Anfrage und klärt gegebenenfalls offene Rückfragen, um sicherzustellen, dass alle notwendigen Informationen vorliegen.
5. Informationsabgleich: Der AI-Agent gleicht alle relevanten Informationen mit internen Handbüchern und Stücklisten ab. Er stellt sicher, dass das angefragte Ersatzteil korrekt identifiziert wurde und erstellt die entsprechende Bestellung oder eskaliert die Anfrage an einen Mitarbeiter, falls notwendig.
6. Bestellaufgabe und Nachverfolgung: Die Bestellung wird in das ERP-System integriert und automatisch erstellt. Der Prozess wird vollständig nachverfolgt, und der Kunde erhält eine E-Mail-Benachrichtigung zur Auftragsverfolgung.

 

Fazit “Become a hyper dense company”

Die Implementierung von KI-Agenten im Maschinenbau, insbesondere im Service- und After-Sales-Bereich, eröffnet eine neue Ära der Effizienz und Prozessdichte. Unternehmen können dadurch nicht nur Kosten senken und die Kundenzufriedenheit steigern, sondern auch ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig verbessern.

Der Einsatz von Lösungen wie shopfloorGPT zeigt, wie KI-Technologien genutzt werden können, um bestehende Herausforderungen im Mechanical engineering zu meistern und gleichzeitig den Weg für zukünftige Innovationen zu ebnen.