Machine Learning, im Deutschen maschinelles Lernen, ist ein Teilgebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Durch das Erkennen von Mustern in vorliegenden Datenbest\u00e4nden sind Systeme in der Lage, eigenst\u00e4ndig L\u00f6sungen f\u00fcr Probleme zu entwickeln.<\/p>\n
In den letzten Jahren hat der Einsatz von Machine Learning in der Gesch\u00e4ftswelt zugenommen. Gerade im Au\u00dfendienstes wird diese Technologie zur Verbesserung der Prognosef\u00e4higkeiten des Unternehmens eingesetzt.<\/p>\n
Durch die vorausschauenden M\u00f6glichkeiten, die Machine Learning dem Au\u00dfendienst bietet, k\u00f6nnen die Managementprozesse von Mensch und Maschine optimiert werden. Einige der Vorteile dieser Technologie sind:<\/p>\n
Automatisierte und verbesserte Zeitplanung. Immer der richtige Techniker zur richtigen Zeit am richtigen Ort.<\/p>\n
Durch die Vernetzung von Au\u00dfendienst und Technikern k\u00f6nnen Probleme vorzeitig erkannt und per Fernzugriff identifiziert und behoben werden.<\/p>\n
Die Echtzeitaktualisierung der Lagerdaten erm\u00f6glicht es den Servicemitarbeitern, Ersatzteilbest\u00e4nde besser zu verwalten und genauere Prognosen zur Wiederbeschaffung zu erstellen.<\/p>\n
Wenn die Machine Learning Technologie effizient eingesetzt wird, k\u00f6nnen Unternehmen die Ressourcenplanung optimieren und Techniker dazu bringen, ihre Fahrzeiten zu reduzieren, mit dem Ziel, mehr Einnahmen zu erzielen.<\/p>\n
Auf der anderen Seite kann der Einsatz von Ressourcen genauso geplant werden wie die Zeit der Techniker.<\/p>\n
Auch die Ressourcenoptimierung kann zur Entwicklung des Unternehmens beitragen, basierend auf der Analyse der Ergebnisse und mit dem Ziel einer vorausschauenden Entscheidungsfindung.<\/p>\n
Im Falle eines gro\u00dfen Maschinenbauunternehmens k\u00f6nnen beispielsweise die spezifischen Nutzungsanforderungen eines Baggers mit Hilfe einer Ressourcenplanungssoftware auf der Grundlage von Machine Learning optimiert werden. Durch diese Technologie ist das Unternehmen in der Lage, die beste Route f\u00fcr diesen Bagger zu bestimmen, die gefahrenen Kilometer zu minimieren und einen \u00dcberblick zu erhalten, der die Priorisierung bestimmter Aufgaben erm\u00f6glicht.<\/p>\n
Die neuen Technologien haben v\u00f6llig neue Umsatzm\u00f6glichkeiten f\u00fcr Au\u00dfendienst-Anbieter er\u00f6ffnet. Vernetzte Ger\u00e4te melden ihren Wartungsbedarf, indem sie Daten zur\u00fccksenden. Pr\u00e4diktive Algorithmen informieren Au\u00dfendienstmitarbeiter mithilfe von KI-Tools \u00fcber geeignete Wartungszyklen. Das sorgt daf\u00fcr, das Unternehmen sowohl ihren Umsatz als auch die Kundenzufriedenheit steigern, einen ausgezeichneten Service bieten und gleichzeitig die Kosten reduzieren k\u00f6nnen.<\/p>\n
Machine Learning spielt hier eine gro\u00dfe Rolle, da Unternehmen immer effektivere Gesch\u00e4ftsmodelle anstreben, bei denen der Kunde im Mittelpunkt steht. Die Technologie erm\u00f6glicht es die Bed\u00fcrfnisse der Kunden vorherzusagen und die Verf\u00fcgbarkeit von Ressourcen an diese Bed\u00fcrfnisse anzupassen.<\/p>\n