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Erfolgsratgeber für Predictive Maintenance

Ungeplante Ausfallzeiten sind das größte Hindernis für einen effizienten Service. Wenn Techniker reagieren müssen (statt Prognosen zu erstellen), ist der daraus resultierende Service teuer, ineffizient, auf Dauer nicht tragbar – und er schadet den Kundenbeziehungen. Predictive Maintenance liefert umsetzbare Erkenntnisse zur Prognose und Behebung von Anlagenproblemen, bevor diese zu kostspieligen Ausfallzeiten führen. Die Herausforderungen in den Bereichen Data Science und KI können eine Predictive Maintenance-Lösung jedoch für Service-Organisationen schwierig machen. Wie können Sie den schlechten Ruf der KI überwinden und diese nutzen, um echte, greifbare Ergebnisse zu erzielen?


Diagramm zum Erfolgsratgeber

Wenn Sie mit einem erfahrenen Partner für das Internet der Dinge (IoT) die richtigen Schritte beachten, können Sie Predictive Maintenance implementieren, um ungeplante Ausfallzeiten um bis zu 30 % zu reduzieren, bis zu 83 % schnellere Service-Lösungen zu erreichen und bis zu 75 % weniger Zeit vor Ort aufzuwenden.1

Vorbereitung auf die Implementierung

Bevor Sie und Ihr Team mit der Implementierung einer IoT-basierten Predictive Maintenance-Strategie beginnen, müssen Sie wahrscheinlich zunächst eine gemeinsame Basis finden, für Einheitlichkeit sorgen und eventuell sogar virtuelle Teams bilden. So können Sie den Erfolg sicherstellen. Um eine unternehmensweite Transparenz und Zustimmung zu erreichen, müssen Ihre Kollegen ein klares Bild davon bekommen, wie Predictive Maintenance die Verfügbarkeit der Anlagen, die Service-Effizienz und die Kundenbeziehungen unmittelbar verbessert.