Analysten-Berichte
Im vergangenen Jahr führte das unabhängige Forschungs- und Beratungsunternehmen Verdantix eine Untersuchung über den Einsatz von Technologien beim Outsourcing von Facility Management-Leistungen durch. Eine der Empfehlungen an FM-Dienstleister lautete, Technologien zu nutzen, um die Servicequalität zu verbessern und die Kundenbindung zu erhöhen.
Das Researchunternehmen Gartner nannte Hyperautomatisierung als einen der wichtigsten strategischen Technologietrends für das Jahr 2021. Andere Analysten und Berater nennen diesen Trend auch „intelligente Prozessautomatisierung“. Hyperautomatisierung kombiniert mehrere disruptive Technologien in einer Unternehmens-IT-Strategie, um End-to-End-Geschäftsprozesse zu identifizieren, zu analysieren und zu verbessern.
Diese Strategie hilft bei der Entscheidungsfindung, reduziert fehlerbedingte Risiken, verbessert die betriebliche Effizienz und ermöglicht eine bessere Mitarbeiterleistung. Hyperautomatisierung macht Menschen innerhalb des Prozesses nicht zwangsläufig überflüssig – sie gibt den Mitarbeitern die Möglichkeit, sich auf die Kundenerfahrung und komplexe, wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren. Im Grunde hilft diese Strategie FM-Dienstleistern, sich auf die wichtigsten Dinge zu konzentrieren und die Ressourcenkapazität zu verbessern.
Hyperautomatisierung setzt auf Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI) und Process Mining, um Geschäftsabläufe zu verbessern. Vor der Implementierung dieser Technologien sollten Sie sich folgende Fragen stellen:
- Wie werden diese Technologien dazu beitragen, die Unternehmensziele zu erreichen?
- Nach welchen spezifischen intelligenten Lösungen sucht Ihr Unternehmen?
- Welchen Mehrwert wird die Technologie Ihrem Unternehmen bringen?
Die Implementierung dieser Technologien und die Frage, in welchen Business-Apps sie zum Einsatz kommen sollen, müssen aus einer unternehmensweiten Perspektive und nicht von Fall zu Fall betrachtet werden. Darüber hinaus müssen Unternehmen die quantitativen (Kosten) und qualitativen (Benutzererfahrung) Aspekte relevanter Anwendungsfälle untersuchen, um einen erfolgreichen Business Case zu erstellen.
Auf welche Anwendungsfälle sollte sich ein FM-Dienstleister nun konzentrieren?
Process Mining
Process Mining ist eine Technologie, die mit Data Science und Prozessmanagement verwandt ist. Sie unterstützt die Analyse von Betriebsprozessen auf Basis von Ereignisprotokollen und wird von Gartner als Teilmenge der Hyperautomatisierung gesehen. Wenn ein FM-Dienstleister eine einzige Plattform für alle Serviceabläufe verwendet, kann ein Process-Mining-Tool auf einfache Weise Prozessineffizienzen ermitteln und sogar neue Prozesse entdecken, während diese entstehen. Anhand dieser Informationen kann ermittelt werden, wie Prozesse durch Automatisierung optimiert oder mithilfe anderer intelligenter Technologien wie der Stimmungsanalyse verbessert werden können. Process Mining hilft bei der Ermittlung, wo KI oder andere Technologien den größten Mehrwert bei der Unterstützung von Betriebsprozessen haben können.
Auftragsgesteuerte Prozesseffizienz
Ein überzeugender KI-Anwendungsfall für FM-Dienstleister wäre einer, der die Prozesseffizienz unterstützt, um die operativen Margen und die Kundenbindung zu erhöhen. Laut dem Beratungsunternehmen Panorama – das seinen Fokus auf den Facility-Management Bereich ausrichtet - liegt die durchschnittliche Gewinnmarge aus „Hard Services“ bei 5-6 %, während die Marge aus „Soft Services“ mit 2-3 % noch niedriger ist. Bei derart knappen Margen sollten potenzielle Technologieinvestitionen entweder Umsatzsteigerungs- oder Kostensenkungsstrategien unterstützen, um eine bestmögliche Wirkung zu erzielen.
Ein perfektes Beispiel dafür, wo Sie den Nutzen und Mehrwert von KI nachweisen können, ist die Verwaltung von Service Level Agreements (SLAs), die je nach Kunde unterschiedlich sind. Jeder Vertrag ist anders und hat vertragsspezifische Bonus- und Malus-Performance-Sätze sowie eine vielfältige Palette an angebotenen Dienstleistungen. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, jede eingehende Arbeitsanforderung anhand dieser vertraglichen Parameter zu bewerten. Untersuchungen von Verdantix belegen, dass 56 % der FM-Dienstleister aufgrund von Lücken bei der Leistungsüberwachung Probleme haben, die Einhaltung von Verträgen nachzuweisen.
Die Abstimmung von erbrachten Dienstleistungen mit individuellen Kundenverträgen ist eine der primären Herausforderungen für FM-Dienstleister bei der Schaffung effizienter Geschäftsprozesse. Wenn dieser Prozess automatisiert werden kann, wirkt sich das direkt auf die Rentabilität aus. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist zum Beispiel eine intelligente Kapazitätsplanung und ein intelligentes Dispatching, das sowohl Ihre organisatorischen Ressourcen als auch die SLAs Ihrer Kunden berücksichtigt. Künstliche Intelligenz kann diesen Prozess unterstützen, indem sie Planungsszenarien liefert, die hinsichtlich Rentabilität, Servicequalität oder Kundenerfahrung optimiert sind.
Prädiktive und präskriptive Analytik
Wenn maschinelles Lernen in der Datenanalyse eingesetzt wird, ermöglicht es die Identifizierung von Korrelationen, die zuvor von Menschen nicht erkannt wurden. Hier kommt der wahre Geschäftswert des maschinellen Lernens ins Spiel. Maschinelles Lernen kann Schlupflöcher in Prozessen identifizieren, die Mitarbeitern nicht bewusst waren. Dies wird häufig für die prädiktive Analytik, die Entwicklungen vorhersagt, und die präskriptive Analytik, die angemessene Reaktionen auf Entwicklungen beschreibt, verwendet.
So kann ein FM-Dienstleister Warnmeldungen und Benachrichtigungen erhalten, wenn das System vorhersagt, dass ein einzelner Auftrag profitabler sein könnte, wenn bestimmte Maßnahmen ergriffen werden, oder wenn der Austausch einer Anlage Kosten sparen würde, wenn der Personaleinsatz optimiert werden könnte oder wenn es Maßnahmen gibt, die die Durchlaufzeit verringern und die Prozesse effizienter machen würden.
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