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Unterschätzter Umsatzmotor: So erschließt der deutsche Maschinenbau verborgene Potenziale im Kundendienst

Viele Jahre war der deutsche Maschinenbau Garant für Erfolgsmeldungen. Doch für 2019 erwartet der Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau (VDMA) für die exportorientierte Branche erstmals ein nur geringes Produktionsplus von zwei Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Wie der Kundendienst hier aushelfen kann, lesen sie hier.

Unterschätzter Umsatzmotor: So erschließt der deutsche Maschinenbau verborgene Potenziale im Kundendienst

Manuel Grenacher, General Manager für Field Service Management bei SAP, erklärt in diesem Zusammenhang, warum ein effizienter und durchdachter Kundendienst in Zeiten wachsenden Wettbewerbs immer wichtiger wird. So sorgen der drohende Brexit und internationale Handelskonflikte dafür, dass sich Firmen im Maschinenbau neu aufstellen und dem Thema Customer Service als Profitcenter mehr Aufmerksamkeit schenken sollten.

Mit einer Exportquote von fast 80 Prozent ist der deutsche Maschinenbau auf starke Ausfuhren angewiesen. Kommt es hier zu Schwierigkeiten, müssen neue Umsatzfelder erschlossen werden. Der Kundendienst und mit dem Customer Service verbundene Aspekte und Geschäftsfelder eröffnen hierbei Möglichkeiten, das schwache Exportwachstum abzufedern. Unternehmen, die den Service als Umsatzgenerator in ihre Geschäftsstrategie aufnehmen, sollten diesen Bereich dabei nicht auf Installationen, Reparaturen oder Wartungsaufträge reduzieren. Zusätzlich lassen sich durch einen gut strukturierten und effizienten Außen- und Kundendienst Leads generieren, Kunden binden und neue Umsatzfelder erschließen. Wichtige Unterstützung leistet hierbei eine funktions- und anpassungsstarke Field Service Management-Software, die alle Prozesse nahtlos zusammenführt.

Etablierung neuer Geschäftsmodelle

Zunehmend werden nicht mehr alleinig Maschinen, sondern ihre Leistung gekauft. Fällt die Maschine aus, muss der Endkunde nicht zahlen – das Investitionsrisiko verlagert sich auf den Hersteller. Verfügt dieser aber über einen erstklassigen Service mit Möglichkeiten zur vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance), kann der Hersteller via Abo-Modell mehr Umsatz erzielen. Da Techniker persönlich vor Ort beim Kunden sind und die Maschinen genau kontrollieren, können sie auch Zusatz- und Querverkäufe von Produkten und Services vorschlagen und dem Kunden beratend zur Seite zu stehen.

Eine Field Service Management-Software gibt Außendiensttechnikern unter anderem Zugriff auf die Kundenhistorie, die ihnen bei der Wartung der Maschine hilft. Einige Fehler lassen sich hier bereits anhand der Kunden- und Produktdaten ausschließen. Ein Blick ins Vertragsmanagementsystem verrät zudem, ob der benötigte Service inklusive ist oder ob im Nachgang eine Rechnung ausgestellt werden müsste. Haben die Mitarbeiter auch Zugriff aufs ERP-System, können sie Kunden beraten und Anleitungen und Tipps für eine längere Produktivitätszeit der Anlagen geben. Lernen Kunden diese Möglichkeiten kennen, die ihnen neue Automatisierungstechnologien bieten, werden sie im Idealfall auch ihre eigenen Produkte um dieses technologische Ökosystem herum bauen wollen – dies stärkt die Kundenpartnerschaft zusätzlich.

Differenzierung vom Wettbewerb

Ein Beispiel aus der Praxis, das die zunehmende Bedeutung des Außen- und Kundendienstes untermauert, bietet der Druckweiterverarbeitungsspezialist Müller Martini AG. Da der Papierverarbeitungsbereich kein großes Wachstumspotenzial mehr aufweist, begann das Unternehmen, die globalen Geschäftsstrukturen zu restrukturieren, um die Wirtschaftlichkeit zu verbessern und Prozesse zu beschleunigen. Das zentrale Ziel: Müller Martini möchte sich innerhalb der Druckindustrie als Top-Anbieter im Bereich After Sales Services etablieren, um so auch Neuinvestitionen zu steigern.

Manuel Grenacher resümiert:

„Lange stand der Außendienst im Maschinenbau und anderen Branchen in dem Ruf, lediglich Kosten zu verursachen. Um heutigen Herausforderungen zu begegnen, ist es aber essentiell, dieses Denken zu ändern und Customer Service-Abläufe als vielfältige Umsatzchancen zu sehen. Der Export im deutschen Maschinenbau schwächelt. Es wird Zeit, dem Customer Service die Chance zu geben, sein Potenzial zu zeigen. Die Automatisierung des Außendienstes hilft Unternehmen Geld zu sparen, die Kundenansprache zu verbessern und Gewinne zu erhöhen.“

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Predictive Maintenance

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist eine Strategie, die in Unternehmenssoftware genutzt wird, um den optimalen Wartungszeitpunkt für Maschinen und Anlagen vorherzusagen. Durch die Analyse von Echtzeitdaten aus Sensoren, Maschinendaten und historischen Wartungsinformationen ermöglicht Predictive Maintenance die Identifizierung von potenziellen Ausfällen, bevor diese auftreten. Diese Methode verwendet Algorithmen und maschinelles Lernen, um Muster und Anomalien zu erkennen. Unternehmen profitieren von einer Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten, einer Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen und einer Senkung der Wartungskosten, da Wartungsarbeiten effizienter und gezielter durchgeführt werden können.

Automatisierung

Automatisieurng bezieht sich auf die Nutzung von Technologie, um repetitive und manuelle Aufgaben zu minimieren oder vollständig zu eliminieren. Dies geschieht durch den Einsatz von Software-Tools und Systemen, die Arbeitsabläufe effizienter gestalten und menschliche Eingriffe reduzieren. Automatisierung in Unternehmenssoftware umfasst Bereiche wie Buchhaltung, Kundenservice, Datenverarbeitung und Bestandsmanagement. Sie verbessert die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Konsistenz von Prozessen, während sie die Kosten senkt und die Produktivität steigert. Automatisierung ermöglicht es Mitarbeitern, sich auf strategische und kreative Aufgaben zu konzentrieren. Sie unterstützt die digitale Transformation und hilft Unternehmen, wettbewerbsfähig zu bleiben, indem sie schnell auf Marktveränderungen reagieren können.

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist eine Strategie im Bereich der Unternehmenssoftware, die darauf abzielt, den Zustand von Maschinen und Anlagen kontinuierlich zu überwachen, um Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen und Ausfälle zu verhindern. Mithilfe von Sensoren und Datenanalysen werden Betriebsdaten gesammelt und analysiert, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über den optimalen Wartungszeitpunkt zu treffen. Dies reduziert ungeplante Ausfallzeiten, verlängert die Lebensdauer von Anlagen und senkt Wartungskosten. Predictive Maintenance nutzt Technologien wie das Internet der Dinge (IoT) und maschinelles Lernen, um die Effizienz von Produktionsprozessen zu verbessern und die betriebliche Leistung zu optimieren, indem Wartungsaktivitäten gezielt geplant werden.

 
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