Diagnostics: Service im Zeitalter von Industrie 4.0 - Empolis Blog

Diagnostics: Service im Zeitalter von Industrie 4.0

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Alle Welt redet von Industrie 4.0 und Big Data: Immer mehr vernetzte Maschinen produzieren über immer mehr Sensoren immer mehr Daten.

Techniker und Servicemitarbeiter müssen bei Kundenanfragen und Reklamationen eine komplexe Informationsflut bewältigen.

Aber wie erkennt man in diesem Datendschungel die wirklich relevanten Daten und extrahiert daraus das benötigte Wissen?

Oftmals dauert es lange, bis Techniker oder der Kundendienst das Problem überhaupt erfassen und die richtige Lösung finden.

Die Folge sind Maschinenausfälle, fehlende oder falsche Ersatzteile, frustrierte Mitarbeiter und unzufriedene Kunden.

Empolis hat für diese Problematik mit Empolis Service Diagnostics eine innovative Lösung entwickelt, die wir als Lego-Modell veranschaulicht haben:

 

Deutsch:

Dauer: 04:49

 

Englisch:

Dauer: 04:49

 

Bei unserer kleinen Lego®-Anlage verladen und transportieren Roboter farbige Kugeln. Die Anlage bestehend aus einem Fließband, einem Bagger mit Greifarm sowie einem Kipp-Laster und ist dabei äußeren und inneren Einflüssen (Hindernisse, Batterieverbrauch, Verschleiß etc.) ausgesetzt. Wir simulieren so den tatsächlichen Betrieb einer industriellen Anlage und was dabei die Techniker alles so im Blick haben müssen (Soll-Ist-Werte, Trends oder potenzielle Störfaktoren) und wie er Probleme lösen kann. Auf einem Dashboard sieht er übersichtlich, was gerade passiert und das bei insgesamt bis zu einer Million Daten pro Minute!

Empolis Service Diagnostics ist eine wissensbasierte Softwareplattform, die Big Data beherrschbar und für den Servicebereich mittels innovativer und intelligenter Technologien nutzbar macht. Kunden können ihre Probleme selbstständig über eine  Self-Help-Webpage lösen. Der Agent im Call Center hat alle wichtigen Informationen zur Lösung der Kundenprobleme zur Hand. Der Techniker kann den Zustand von Maschinen und Anlagen auf jedem beliebigen Endgerät überwachen. Darüber hinaus kann er mit Hilfe der Plattform aus den Sensordaten sogar den zukünftigen Zustand der Anlage vorhersagen, sodass er rechtzeitig Ersatzteile anfordern kann, um Ausfälle zu vermeiden.

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