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21. März 2019

Intelligente Prozesse zur Effizienzsteigerung für FM-Dienstleister

Etwa um diese Zeit im vergangenen Jahr hat mein Kollege Geert van Offeren darüber geschrieben, wie wichtig es ist, entsprechende Use Cases und den zu erwartenden Mehrwert für das Geschäft zu kennen, bevor man IoT-Projekte startet.

White Paper - Der Leitfaden für künstliche Intelligenz im Facility Management

Erforschung der KI-Entwicklung – vom Science-Fiction-Traum zum praktischen Alltagswerkzeug für Facility-Management-Dienstleister.

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Da künstliche Intelligenz (KI) ein weiteres häufiges Schlagwort in der Facility-Management-Branche ist, möchte ich seine Hinweise auch zu dieser Technologie wiederholen:

Für Unternehmen und FM-Dienstleister ist es wichtig und entscheidend, zu untersuchen, welche Anwendungsfälle für ihr Unternehmen relevant und wertvoll sind. Nach welchen spezifischen intelligenten Lösungen sucht das Unternehmen? Darüber hinaus müssen Unternehmen für jeden relevanten Anwendungsfall sowohl aus quantitativer (Kosten) als auch aus qualitativer (Nutzererfahrung, Gebäudeleistung) Perspektive den spezifischen Business Case bestimmen. Was ist der wahre Wert des Anwendungsfalles und der dazugehörigen intelligenten Lösung? Bei der Definition der Use Cases beginnt die Reise hin zu einem echten Mehrwert.

Prozesseffizienz

Ein überzeugender KI-Use Case für einen FM-Dienstleister wäre beispielsweise die Unterstützung der Prozesseffizienz, um die Profitabilität zu steigern. Wie unsere Forschung gezeigt hat, liegt die durchschnittliche Gewinnmarge aus der Erbringung von Hard Services zwischen 5% und 6%, während die Marge aus Soft Services mit 2% bis 3% noch niedriger ist. Fast jede Technologieinvestition sollte dementsprechend zu einer Verbesserung in diesem Punkt nachweislich beitragen.

Service Level Agreements (SLAs) können je nach Kunde variieren; genauso Bonus-/Malusvereinbarungen. Und stark variieren können auch die angebotenen Dienstleistungen. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, jeden eingehenden Arbeitsauftrag anhand dieser Vertragsparameter zu bewerten.

Der Prozess der Abstimmung von Dienstleistungen auf individuelle Kundenverträge ist eine der größten Herausforderungen für Dienstleister bei der Gestaltung effizienter Geschäftsprozesse. Wenn dieser Prozess automatisiert werden kann, sehen Sie einen direkten Einfluss auf die Rentabilität. Eine Möglichkeit dazu bietet beispielsweise die intelligente Kapazitätsplanung und das intelligente Dispatching, das sowohl Ihre organisatorischen Ressourcen als auch die SLAs Ihrer Kunden berücksichtigt. Die künstliche Intelligenz kann dabei mehrere Schritte unterstützen.

Intelligentes Process Mining

Ein Prozess kann als eine Reihe von Aktivitäten betrachtet werden, die in einer vordefinierten Reihenfolge mit vordefinierten Optionen ausgeführt werden. Die Prozesse werden in wiederholter Folge durchgeführt. Änderungen am Standardprozess werden in der Regel von Personen vorgenommen. In einigen Fällen basiert das Ergebnis der Aktivitäten selbst auch auf Entscheidungen von Menschen.

In klar definierten Prozessen treffen Menschen Entscheidungen auf der Grundlage von Daten, die im Rahmen des Prozesses verfügbar sind. Wenn die richtigen Daten verfügbar sind und eine künstliche Intelligenz den Kontext verstehen kann, können Systeme einige der Entscheidungen, die bis dahin Menschen getroffen wurden, automatisch treffen, was das Potenzial für schnellere Betriebsabläufe schafft.

Prädiktive und präskriptive Prozesse

Wenn maschinelles Lernen auf die Datenanalyse angewendet wird, erzeugt es Fähigkeiten in diesen Systemen, Korrelationen zu identifizieren, die bisher von Menschen nicht identifiziert wurden. Hier kommt der wahre Geschäftswert ins Spiel.

Diese Art von KI kann potenziell Probleme in Prozessen lösen, von denen wir bisher gar nicht wussten, dass sie existieren. Die Anwendung dieser Art von Lernfähigkeiten wird allgemein als prädiktive Analytik bezeichnet, die Ereignisse während deren Entwicklung voraussagt und präskriptive Analytik, die angemessene Reaktionen auf Entwicklungen beschreibt.

Auf diese Weise kann ein Dienstleister Alarmierungen und Benachrichtigungen erhalten, wenn das System davon ausgeht, dass ein einzelner Vertrag profitabler sein könnte, wenn bestimmte Maßnahmen ergriffen werden. Zum Beispiel, wenn eine bestimmte Anlage jetzt ersetzt wird, würde man später Geld sparen. Oder ob der Personaleinsatz optimiert werden könnte. Oder wenn es Maßnahmen gibt, die die Durchlaufzeit verkürzen und die Prozesse effizienter machen würden.

Dies sind die Use Cases, bei denen die künstliche Intelligenz in der Welt des Facility Managements eingesetzt wird. An welchen Anwendungsfällen arbeiten Sie? Sehen Sie die Vorteile von KI? Lassen Sie es uns in unserer Umfrage wissen.

Marc Wetzelaer
General Manager Service providers