Wie eine vorausschauende Analyse die Einsatzplanung verbessert

Daten, Analyse von Daten durch Software und Big Data sind heutzutage in aller Munde. Es geht hier nicht um einen schlichten Mode-Effekt. Im Gegenteil, die Informationstechnologie hat in den letzten Jahren einen Meilenstein in den Bereichen Kraft und Rechenleistung geknackt. Damit öffnen sich in vielen Branchen ganz neue Möglichkeiten.
 
Die Gallionsfiguren dieser digitalen Revolution sind die berühmten Global Player aus Amerika, die GAFA (Google, Amazon, Facebook und Apple). Aber sie sind bei weitem nicht die einzigen. Heute müssen sich alle Unternehmen der digitalen Herausforderung stellen, der Bereich der Einsatz- und Tourenplanung bildet da keine Ausnahme.

Was heißt vorausschauende Analyse?

Die Digitalisierung von Aktivitäten führt zu einem exponentiellen Wachstum des Datenvolumens. Mit leistungsstarker Software können Daten aus der Vergangenheit so analysiert werden, dass Muster und Strukturen erkannt werden, um zukünftige Ereignisse vorhersagen zu können. Hier spricht man von einer vorausschauenden Analyse. Vor allem für Dienstleistungsunternehmen kann diese Analyse sehr nützlich sein. Aber um welche Typen von Vorhersagen gibt es?
 

Die Zukunft auf der Basis der Vergangenheit vorhersagen

Hier handelt es sich um Vorhersagen von Entwicklungen wie die des Lagerbestandes von Ersatzteilen, die von durchzuführenden Wartungseinsätzen, die von Einsatzplänen von Technikern im Außendienst oder die Entwicklung der Kundenzufriedenheit. Aber für solche Vorhersagen braucht man natürlich aussagekräftige Daten und geeignete Analyse-Tools.
 

Eine statistische Analyse historischer Daten

Die Technologien zur vorausschauenden Analyse basieren auf statistischen Daten, die von perfektionierten Algorithmen analysiert werden. Sie sieben Tonnen von Daten bereits durchgeführter Aktivitäten durch und bringen Tendenzen zum Vorschein, die sich nicht unbedingt auf den ersten Blick dem menschlichen Auge gezeigt hätten. Abgesehen von diesen statistischen Analysen berechnen diese Algorithmen die Wahrscheinlichkeiten zukünftiger Entwicklungen. So kann zum Beispiel das zukünftige Verhalten von Kunden vorhergesagt werden oder Defekte von Geräten, die Leistung von Technikern im Außendienst, der Lagerbestand von bestimmten Ersatzteilen usw.
 
Die vorausschauende Analyse ermöglicht es also, in der Einsatz- und Tourenplanung Daten aus historischen Einsätzen zu analysieren, um statistische Modelle zu erstellen. Mit Hilfe dieser Modelle können Vorhersagen darüber gemacht werden, was sich in der nahen und fernen Zukunft ereignen wird.

Warum ist die vorausschauende Analyse für die Einsatz- und Tourenplanung nützlich?

Wie in allen anderen Bereichen auch hat die Digitalisierung im Dienstleistungssektor das Kräfteverhältnis zwischen Dienstleistern und ihren Kunden verschoben. Der Kunde ist König! Das ist heute keine leere Floskel mehr. Der Kunde hat alle Informationen über den Dienstleister sowie über seine Konkurrenten. Seine Ansprüche an die Dienstleistung wachsen schnell und kontinuierlich: umgehende Reaktionen, Mobilität, Transparenz, Servicequalität usw. Die Dienstleister haben nur eine Wahl: Sie müssen sich dieser unumkehrbaren Entwicklung anpassen und immer leistungsstärker werden.
 

Ein notwendiges Tool, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen

Das geschieht natürlich nicht ganz ohne Anstrengung. Wir wollen hier nicht lange um den heißen Brei reden. Der Dienstleistungssektor ist nicht unbedingt begeistert on Modernisierung. Aber seit einigen Jahren kann man die Vorteile dieser Entwicklung beobachten. Amerikanische Dienstleistungsunternehmen haben sich bereits den modernen Technologien geöffnet und gezeigt, welchen Nutzen man aus der Digitalisierung in der Einsatz- und Tourenplanung für Techniker im Außendienst ziehen kann. In Europa haben sich Unternehmen wie Praxedo vor ungefähr zwölf Jahren ebenfalls auf diesen Weg gemacht. Die Entwicklung ist nicht mehr aufzuhalten.
 
Heutzutage werden auf dem Markt Technologien zur vorausschauenden Analyse angeboten, die Profis eine flüssige und bahnbrechende Einsatz- und Tourenplanung ermöglicht, die die Erwartungen der Kunden sogar übertrifft. Das alles ist möglich geworden, weil große Datenmengen aus den Einsätzen im Außendienst intelligent genutzt werden können.
 
In der nahen Zukunft wird die vorausschauende Analyse ein essentielles und unumgängliches Tool, um den Ansprüchen der Kunden schnell und zufriedenstellend gerecht zu werden.

Wie baut man die vorausschauende Analyse in die Einsatz- und Tourenplanung ein?

Wenn man die vorausschauende Analyse erfolgreich in die Einsatz- und Tourenplanung integrieren will, muss man zunächst eine gewisse Anzahl von Schritten unternehmen.
 

Zu Big Data übergehen

Im Zeitalter der digitalen Revolution kann man Daten fast überall und jederzeit sammeln. So können die Smartphones von Technikern im Außendienst Daten zu ihren durchgeführten Einsätzen sammeln und in Echtzeit übermitteln. Aber auch die Geräte selbst können Daten über ihren Zustand senden oder im Störfall Alarm schlagen. Hier sprechen wir von verbundenen Objekten oder vom Internet der Dinge. Und schließlich bietet auch jeder Kontakt mit dem Kunden eine Gelegenheit, um Daten zu sammeln: Call Center, Webportal, E-Mails usw.
 
Dienstleister mit Einsätzen im Außendienst müssen zu Big Data übergehen und Tools nutzen, um Daten zu sammeln und im IT-System zentral zu speichern. Diese Zentralisierung verschafft den Dienstleistern sowohl einen globalen Überblick als auch Einblicke in jedes gewünschte Detail ihrer Aktivitäten und ihrer Performance gegenüber den Kunden.
 

Aussagekräftige Metrik für Ihre Einsatz- und Tourenplanung

Aber Achtung: Eine große Datenmenge birgt auch die Gefahr, sich darin zu verlieren. Es ist absolut wichtig, sich vor der Sammlung von Big Data eine klare und verständliche Strategie zu erarbeiten, die auf ausgesuchter Metrik basiert. Diese Metrik muss die Aktivitäten des Unternehmens abbilden und die Bewertung seiner Leistung ermöglichen. Es nützt nichts, Indikatoren zu multiplizieren. Man muss die richtigen aussuchen.
 

Zukünftige Leistungen vorhersehen

Durch Technologien zur vorausschauenden Analyse, dazu gehören künstliche Intelligenz und machine learning, können statistische Modelle aus historischen Einsatzdaten definiert werden. Das gilt für Daten, die von Technikern in Wartungseinsätzen oder bei der Installation von Geräten gesammelt wurden.
 
Diese statistischen Modelle produzieren Analysen, die zukünftige Tendenzen vorhersagen und antizipieren können. So zum Beispiel die Verwaltung des Lagerbestandes von Ersatzteilen oder das Auftreten von Pannen bei einem spezifischen Gerätetyp. Vorkonfigurierte Modelle von machine learning versetzen das Unternehmen in die Lage, schneller auf für die Analyse nützliche Daten zugreifen zu können.
 
Dienstleistungsunternehmen müssen sich also näher mit den neuen Technologien zur vorausschauenden Analyse befassen. Nur so können sie im zunehmenden Wettbewerb um mehr Leistungsfähigkeit bestehen.