Wie generative KI den Aftermarket-Service transformiert

In einem sich schnell wandelnden Aftermarket-Umfeld können OEMs mit gezielten Investitionen in generative KI neuen Kundenwert erschließen.

Erinnern Sie sich, als Hersteller von Baumaschinen und Industrieanlagen den Aftermarket-Service noch als reines Kostenzentrum betrachteten, das sich auf Reparatur- und Instandhaltungsdienstleistungen konzentrierte? Diese Zeiten sind vorbei. Heute sichern sich OEMs einen Wettbewerbsvorteil, indem sie Betreibern umfassende Lifecycle-Lösungen bieten, um den Mehrwert ihrer Maschinen zu maximieren und die Lebensdauer zu optimieren. Dieser Wandel wird durch fortschrittliche Analysen und generative KI-Copiloten vorangetrieben – und schafft eine Win-Win-Situation: Betreiber profitieren von einer durchgängigen, verbesserten Nutzererfahrung, von der Anschaffung bis zum Lebensende eines Produkts.

Laut dem Gen AI Report von HFS und Genpact haben bereits 61 % der Führungskräfte und Serviceverantwortlichen bis zu 10 % ihres Technologie-Budgets für generative KI reserviert. Und die Investitionen steigen weiter: Im nächsten Jahr erwarten sie eine durchschnittliche Erhöhung um 30 %.

Doch wie lassen sich diese Investitionen gezielt nutzen, um den Aftermarket-Service neu zu gestalten?

Hier sind sechs Möglichkeiten, wie generative KI kommerzielle Innovationen fördern, Geschäftsziele unterstützen und die Kundenbindung stärken kann:

1. Kommerzielle Innovationen fördern: Während Hersteller versuchen, wiederkehrende Einnahmequellen aus ihrer installierten Basis zu steigern, bietet generative KI eine Möglichkeit, Echtzeit-Daten von Geräten und Kundeninteraktionen zu nutzen, um intelligente Angebote und Preismodelle zu entwickeln. Stellen Sie sich vor, Sie bieten ein monatliches Abonnement für den Gesundheitsbericht einer Maschine oder führen eine neue Vertragsstufe ein, die einen 24/7-Service-Chatbot umfasst. Diese Zusatzangebote können helfen, Ausfallzeiten zu minimieren und Folgegeschäfte zu steigern. Noch wichtiger ist, dass die neuen Tools profitablere Geschäftsmodelle wie „Power by the Hour“ (PBH) fördern, bei denen der Kunde einen festen Stundenpreis für die Nutzung von Geräten zahlt.
2. Erlebnis personalisieren: Generative KI eröffnet neue Möglichkeiten, um Service-Interaktionen zwischen OEMs und Betreibern über den gesamten Lebenszyklus der Geräte hinweg neu zu gestalten. Unternehmen können diese Technologie nutzen, um personalisierte Marketingkampagnen und Kundenbindungsinitiativen mit minimalem Aufwand zu erstellen. Sie kann auch Service-Interventionen verbessern, indem sie eine 360-Grad-Kundensicht durch prägnante Zusammenfassungen und Handlungsempfehlungen für Service-Interaktionen bietet, was das Erlebnis erheblich steigert und die Kundenbindung stärkt.
3. Techniker unterstützen: Suboptimale Technikerproduktivität und Qualifikationslücken behindern häufig ein reibungsloses Service-Erlebnis. Doch mit generativer KI können Arbeitsanweisungen für Techniker in Echtzeit und in der bevorzugten Sprache der Techniker angepasst werden. So können Außendiensttechniker mit dem notwendigen Wissen ausgestattet und der Fachkräftemangel durch eine alternde Belegschaft ausgeglichen werden. Generative KI unterstützt bereits dabei, technische Protokolle umfassender zu dokumentieren. Sie steigert nicht nur die Produktivität der Techniker, sondern hilft auch beim Aufbau einer Wissensdatenbank, die Algorithmen zur proaktiven Verwaltung von Ausfallzeiten trainiert. Zudem trägt die Technologie zur Verbesserung der Sicherheitsvorkehrungen bei, wodurch Sicherheitsvorfälle reduziert und die Mitarbeiterzufriedenheit sowie -sicherheit erhöht werden.
4. Supply-Chain-Entscheidungen optimieren: Führungskräfte in der Ersatzteilversorgungskette stehen oft vor Herausforderungen bei der dynamischen Planung und Entscheidungsfindung in Bezug auf Refurbishment- und Reparaturprozesse, um optimale Service- und Bestandsniveaus zu erreichen. Statische Dashboards und eingeschränkte Sichtbarkeit können diese Entscheidungen erschweren. Die Fähigkeit der generativen KI, natürliche Sprache zu verarbeiten und adaptive Visualisierungen bereitzustellen, unterstützt Supply-Chain-Führungskräfte dabei, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, um unerwartete Ereignisse zu bewältigen. In Zukunft werden wir in der Lage sein, Ressourcen proaktiv zuzuweisen, um Ausfälle zu verhindern, Kosten zu minimieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.
5. Selbstbedienungsunterstützung integrieren: Selbstbedienung hat sich im Laufe der Jahre zu einem effektiven Werkzeug entwickelt, um das Kundenerlebnis, insbesondere für Hersteller, zu verbessern. Sie können Selbstbedienungsmodule – unterstützt von generativen KI-Bots und Suchalgorithmen – in bestehende, kundenorientierte Plattformen wie Webshops und Kundenportale integrieren, um Wartezeiten zu reduzieren. Diese Module können in Bereichen wie Teileempfehlungen und Echtzeit-Garantieprüfung eingesetzt werden, um den Kundenservice zu optimieren.
6. Compliance-Anforderungen effizienter erfüllen: Viele Hersteller arbeiten in hochregulierten Umfeldern und müssen strenge post-marketing Qualitätspflichten einhalten. Sie müssen Compliance-Standards erfüllen und über Produktsicherheit berichten. Die Kombination von generativer KI mit traditioneller KI hilft, diese strengen Berichtsvorgaben zu erfüllen, umfassende regulatorische Berichte zu erstellen und den Aufwand sowie die Zykluszeit erheblich zu reduzieren. Eine verbesserte Bilanz in Bezug auf Sicherheit und Produktqualität fördert eine höhere Servicevertragspenetration und steigert den Lebenszeitwert des Kunden.

Hersteller erkennen zunehmend die Bedeutung des Aftermarkets, da generative KI Service-Innovationen vorantreibt und überlegene Kundenerlebnisse schafft. Doch um in der heutigen AI-first-Welt erfolgreich zu sein, müssen Führungskräfte einen Wandel im Mindset fördern.

Generative KI verändert schnell unsere Welt und unser persönliches Leben. Auch wenn Bedenken hinsichtlich der Arbeitsplatzverlagerung nach wie vor bestehen und zu Zynismus führen, liegt der Schlüssel im Fokus auf Wachstumschancen. Unternehmen müssen eine positive Einstellung fördern und einen objektiveren sowie anpassungsfähigeren Ansatz verankern, um ihren Teams zu ermöglichen, auf diesen Technologiewandel zu reagieren. Aber wie?

Indem sie in Programme zur Umschulung und Weiterbildung investieren, die den Mitarbeitern die notwendigen Fähigkeiten für den sich wandelnden Arbeitsmarkt vermitteln. Es ist genauso wichtig, Ihre Teams weiterzubilden, wie sie auf die langfristigen Vorteile statt auf kurzfristige Erfolge hinzuweisen. Wenn Führungskräfte einen skalierbaren Ansatz verfolgen, können die Erträge aus Investitionen in KI erheblich sein.

Während die Vorteile von generativer KI im Aftermarket-Sektor erheblich sind, ist es entscheidend, sich auch der potenziellen Nachteile bewusst zu sein. Gen AI erfordert den sorgfältigen Umgang mit großen Mengen sensibler Daten, was Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit aufwirft. Sie kann auch teuer sein. Die anfängliche Investition in die Einführung von Gen AI-Lösungen umfasst Kosten für Infrastruktur, Schulung, laufende Wartung und Integration in bestehende Systeme. Möglicherweise sind auch Investitionen in Daten erforderlich, da mangelhafte Daten zu fehlerhaften Vorhersagen führen können.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert den Einsatz digitaler Lösungen, ethischer Rahmenwerke und regulatorischer Richtlinien. Doch der Aufwand lohnt sich, da die Vorteile greifbar werden, wenn man Gen AI über Funktionen hinweg skaliert und durch neue Geschäftsmodelle kreativere und personalisierte Aftermarket-Erlebnisse freisetzt.

Der Artikel erschien zuerst in Industry Today. Peter Anderson, unser globaler Supply-Chain-Leiter, und Kunal Kumar, unser globaler Fertigungsleiter, verfassten diese Gastbeitrags