Präzise Kostenprognosen: Diebold Nixdorf verbessert dank Datenanalyse sein Servicemanagement
Die genaue Schätzung von Servicekosten stellt viele Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. Ein unzureichender Überblick über Ausfallraten und die damit verbundenen Servicekosten kann zu erheblichen Fehleinschätzungen führen. Dies resultiert oft in überhöhten Kostenansätzen oder Verträgen mit enttäuschenden Servicemargen. Das it’s OWL Projekt ‚Datenbasiertes Produktmanagement (product.intelligence)‘ setzt hier an. Durch eine faktenbasierte Ermittlung von Ausfallraten auf Grundlage historischer Serviceeinsatz- und Nutzungsdaten entwickelt Diebold Nixdorf, Anbieter von IT-Lösungen und Dienstleistungen für Finanzinstitute und den Handel, in dem Projekt eine transparente Kostenanalyse. Diese Analyse soll eine genauere Prognose der zu erwartenden Servicekosten und eine präzisere Preisfindung gewährleisten, sowie Verbesserungen im Produktdesign aufzeigen.
„Ein fehlender Überblick über Ausfallraten und damit Servicekosten auf Modul- und Komponentenebene kann zu falschen Annahmen bei der Servicekostenschätzung führen“, sagt Dr. Andre Kolle, Senior Manager Process Automation and Data Analytics bei Diebold Nixdorf.
Dies könne wiederum dazu führen, dass zu hohe Kosten angesetzt werden und der Auftrag an einen Mitbewerber vergeben werde oder die zukünftige Servicemarge bei Vertragsabschluss unter den Erwartungen liege.
Das Problem soll im it’s OWL Projekt durch eine faktenbasierte Ermittlung von Ausfallraten auf Basis historischer Serviceeinsatzdaten sowie Nutzungsdaten gelöst werden. „Dazu müssen unter anderem die Einsatzdaten aus unserem Ticketsystem auf Modul- und Komponentenebene heruntergebrochen und die dabei entstandenen Ersatzteil- und Reparaturkosten ermittelt werden“, sagt Kolle. „Durch die Umsetzung der Datenanalyse soll zunächst eine Transparenz der Servicekosten auf Komponentenebene geschaffen werden.“
Genaue Prognose der Servicekosten
Auf dieser Basis könne Diebold Nixdorf eine genauere Prognose der zu erwartenden Servicekosten und damit eine genauere Preisfindung auf Basis der Gerätekonfiguration vornehmen, was die Quote der Produktverkäufe mit begleitendem Servicevertrag erhöhen und Verträge mit geringen Servicemargen minimieren soll.
„Zum anderen lassen sich aus diesen Erkenntnissen auch Ansatzpunkte für Verbesserungsmaßnahmen unter anderem im Produktdesign ableiten“, ergänzt Kolle.
Vor diesen Herausforderungen steht Diebold Nixdorf
Die weltweite Zusammenführung der Daten bringe verschiedene Herausforderungen mit sich, wie zum Beispiel die Verknüpfung und Harmonisierung von Daten aus unterschiedlichen Ticketsystemen, verschiedene Stammdatenprobleme wie uneinheitliche Produktbeschreibungen sowie die Identifizierung der betroffenen Komponente einer Störung auf Basis des Techniker-Debriefings.
„Darüber hinaus müssen Techniker- und Ersatzteilkosten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und die Servicekosten mit der Auslastung eines Gerätes in Beziehung gesetzt werden“, sagt Kolle.
