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11. Juli 2022
4 Minuten
Ingenieur bei einem Qualitätscheck.

Aus futsch mach flutsch!

Unsere top Tipps für mehr Kundenzufriedenheit in Ihrem Ersatzteil-Shop. Ganz am Ende des Marketing-Funnels, wenn der Verkauf getätigt ist, beginnt die längste Zeit des Verkaufszyklus. Eine oft unterschätzte Zeit, eine unliebsame Zeit; die Zeit der Nutzung, des Verschleißes und des Service. Heute teilen Gerhard Heinzerling, unser Experte für Künstliche Intelligenz, und Patrick Hey, unser Customer Experience Spezialist, ihre Best Practices für mehr Zufriedenheit im Ersatzteilgeschäft.

Niemand mag Ersatzteile! Alle wünschen sich doch reibungslos funktionierende Produkte

Patrick Hey: Ja, genau – aber Verschleiß gehört nun Mal zum Leben dazu, ob ich das mag oder nicht. Aber entscheidend ist, wie mit dem Thema umgegangen wird – auf Kunden- wie auf Herstellerseite. Viele unserer Kunden sind im Bereich der industriellen Fertigung tätig. Sie produzieren Maschinen, die anderswo Konsumgüter herstellen. Und da ist der Service ein elementarer Bestandteil der Kundenbindung. Schließlich ersetzt man solche schweren Maschinen nicht einfach so wie eine Privatperson ihren Toaster.

 

Wie muss ich mir das vorstellen: Maschine kaputt, Produktionsstraße steht still. Was nun?

Patrick Hey: Grundsätzlich wäre es natürlich schöner, wenn durch die Anbindung der Maschine an die IT-Systeme erkannt würde, dass die Maschine bald ausfällt, bevor sie das tut. Stichwort vorausschauende Wartung – oder Neudeutsch: predictive maintenance.

Gerhard Heinzerling: Genau, und dabei können schlaue Algorithmen sehr gute Dienste leisten. Der Algorithmus lernt aus den Daten, die ihm die Maschinensensoren zuspielen. Nach und nach erkennt er Muster, die auf einen baldigen Ausfall hindeuten. Das können besondere Schwingungen sein, kleinste Abweichungen von der Norm, die Menschen nie auffallen würden – weil sie im Gegensatz zu den Sensoren auch nicht in der Maschine verweilen.

Patrick Hey: Konkret geht das dann so: Der Algorithmus erkennt Hinweise auf einen baldigen Ausfall und legt automatisiert ein Service-Ticket an. Darauf basierend kann der Service-Einsatz so abgestimmt werden, dass die Produktion möglichst nicht beeinträchtigt wird. Ein weiterer Vorteil: Alle notwendigen Ersatzteile und das passende Werkzeug können gleich eingeplant werden. Durch den Gewinn an Effizienz rentieren sich solche Systeme schnell.

 

Ich meine, dass ihr auch im Bereich der Ersatzteilbestellung mit KI arbeitet?

Patrick Hey: Ja, das stimmt. Oft muss die Artikelnummer bei der Bestellung eines Ersatzteils angegeben werden. Doch wer hat diese schon immer zur Hand? Dann gibt es Programme, die eine CAD-Zeichnung der Maschine abbilden. In diese Zeichnung kann man immer weiter hineinnavigieren, bis man das Ersatzteil gefunden hat, das benötigt wird. Einen alternativen Weg hat Gerhard mit seinem Team entwickelt.

Gerhard Heinzerling: Wir nutzen dafür einen auf Bilderkennung spezialisierten Algorithmus. Den trainieren wir mit Fotos der Ersatzteile so lange, bis er diese mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit erkennt. Das vereinfacht die Bestellung eines Ersatzteils massiv: Kaputtes Teil fotografieren, hochladen und schon landet das Ersatzteil im Warenkorb.

Patrick Hey: Ist der Algorithmus sich nicht ganz sicher, bittet er den Anwender das Teil aus den gefundenen Möglichkeiten auszuwählen. Durch die Kombination aus künstlicher Intelligenz und dem Fachwissen des Nutzers kann effizient und mit vertretbaren Kosten das richtige Ersatzteil identifiziert werden. Mit einem falschen Ersatzteil ist schließlich auch niemandem geholfen!

 

Was sind die größten Herausforderungen in der Ersatzteil-Erkennung mit KI?

Gerhard Heinzerling: Zum einen können defekte Teile ziemlich ramponiert aussehen. Es ist nicht einfach, an solche Bilder zu kommen, um den Algorithmus zu trainieren. Zum anderen kann die Erkennung von sehr ähnlichen Objekten wie zum Beispiel eine 5mm Schraube und eine 6mm Schraube ziemlich knifflig sein – wie für Menschen auch. Da müssen wir mit Referenzobjekten arbeiten, die mit auf das Bild müssen. Das kennen wir alle aus Krimis, wo ein Maßstab zum Objekt gelegt wird.

Patrick Hey: Und da sind wir wieder beim Thema Usability. Wenn ich an der Maschine aufwändig den Maßstab zum defekten Objekt positionieren muss, ist mir auch nicht geholfen. Darum empfehle ich in solchen Fällen gerne die Kombination aus der Stückliste, ggf. der CAD-Zeichnung und Bild-Upload. So kann der Algorithmus prüfen, welches Teil aus der Maschine dem fotografierten Teil am ehesten entspricht und eine entsprechende Vorschlagsliste – gegebenenfalls mit Verweis auf den Einbauort – erstellen. Aus dieser Liste kann dann das richtige Teil ausgewählt werden. Im Endeffekt muss die Ersatzteilbestellung einfach nur möglichst einfach sein.

Eines möchte ich nicht unerwähnt lassen. Oft bekomme ich die Rückmeldung, dass zwei Systeme in einem Ersatzteil-Shop doch viel Aufwand seien. Da ist meine Gegenfrage immer: was ist die Alternative? Kunden vergraulen durch nicht optimalen Service? Die Zeit des Service ist die wichtigste Zeit für die Kundenbindung. Zufriedene Kunden kommen zurück und empfehlen das Unternehmen weiter. Eigentlich ist das die effektivste Marketing-Maßnahme, die es gibt. Es ist doch viel günstiger, zufriedene Kunden zu halten, als neue zu suchen. Und angenehmer für alle Beteiligten noch dazu.

 

Patrick und Gerhard, danke für das Gespräch.