KI im industriellen Service
Vom Pilotprojekt zur produktiven Lösung
Maschinen werden komplexer, Kunden erwarten schnellere Reaktionszeiten, und qualifizierte Servicetechniker sind schwer zu finden. Gleichzeitig schlummert in vielen Serviceorganisationen ein riesiger Wissensschatz – in den Köpfen erfahrener Mitarbeitender, in ungezählten Serviceberichten und Fehlerdokumentationen. Doch wenn dieses Wissen gebraucht wird, ist es oft nicht verfügbar.
Künstliche Intelligenz verspricht Abhilfe: automatisierte Ticketbearbeitung, intelligente Assistenzsysteme für Techniker, vorausschauende Wartung. Doch die Realität sieht anders aus. Branchenexperten berichten, dass bis zu 80 Prozent aller KI-Projekte scheitern oder in der Pilotphase stecken bleiben. Was unterscheidet erfolgreiche von gescheiterten KI-Initiativen im Service?
Die Herausforderungen im Service sind besonders komplex. Serviceprozesse sind weniger standardisiert als etwa die Produktion, jeder Kundenfall kann einzigartig sein, und die Qualität der Lösung hängt stark vom verfügbaren Erfahrungswissen ab.
Das Hauptproblem: Die Datengrundlage ist fragmentiert. Serviceberichte liegen in unterschiedlichen Formaten vor, Fehlerdiagnosen werden inkonsistent dokumentiert, kritisches Wissen existiert nur in den Köpfen einzelner Spezialisten. Auf dieser Basis kann selbst die beste KI keine zuverlässigen Ergebnisse liefern.
Hinzu kommt: Viele KI-Initiativen werden als IT-Projekte isoliert von den eigentlichen Serviceprozessen entwickelt. Die Systeme funktionieren im Labor, scheitern aber an der Realität im Feld. Und erfahrene Servicetechniker haben oft wenig Vertrauen in Systeme, deren Entscheidungslogik nicht nachvollziehbar ist.
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