Die moderne Käufermentalität trägt zu erheblicher Verschwendung bei, weil es an Klarheit über Produktreparaturen und Ersatzteilaustausch mangelt. Selbst wenn Informationen verfügbar sind, sind die Servicehandbücher oft zu technisch, was den Reparaturprozess komplex, zeitaufwendig und ineffizient macht. Infolgedessen haben sowohl Maschinenhersteller als auch -betreiber mit längeren Ausfallzeiten, unnötigem Austausch von Teilen und steigenden Kosten zu kämpfen.
Um diese Herausforderung zu bewältigen, müssen wir die Kluft zwischen Herstellern und Betreibern überbrücken, indem wir eine ganzheitliche Sichtbarkeit des Produktlebenszyklus und ein ganzheitliches Produktdatenmanagement ermöglichen. Ein wissensgraphengestütztes Engineering Intelligence Network bietet einen zentralisierten, datengesteuerten Ansatz, der es allen Beteiligten ermöglicht, nahtlos auf genaue Reparaturinformationen, ein intuitives Ersatzteilmanagement und Echtzeitdokumentation zuzugreifen. Durch die Strukturierung und Verknüpfung von Produktdaten können Hersteller den Betreibern bei Bedarf Einblicke gewähren, die Reparaturen effizienter machen und unnötige Verschwendung im Aftermarket reduzieren.
Möchten Sie sehen, wie dies in der Praxis funktioniert? Sehen Sie sich die Demo an, die während der Google Cloud Learning Expedition im SPREAD-Office aufgezeichnet wurde. Darin zeigt Frederik Günther, wie Maschinenhersteller und -betreiber Ausfallzeiten reduzieren können, indem sie Engineering Intelligence für ein intelligenteres Ersatzteilmanagement, einen schnellen Zugriff auf die Reparaturdokumentation und einen optimierten Online-Bestellprozess nutzen.