KI-gestütztes Service-Engineering
Die Herausforderung: Muster in den Maschinendaten werden nur anhand einfacher Regeln möglichen Defekten zugeordnet, ohne Ableitung präziser Handlungsempfehlungen für den Service-Mitarbeiter.
Die Lösung: Entwicklung einer KI-Lösung anhand existierender Maschinen- und Servicedaten.
Der Mehrwert: Unterstützung der Service-Mitarbeiter durch weiterführende Informationen, wodurch Servicefälle effizienter bearbeitet werden können.
KI spart Zeit im Servicefall
Diebold Nixdorf ist ein führender Anbieter von IT-Lösungen und Dienstleistungen für Retailbanken und Handelsunternehmen. Das Produktportfolio reicht von Geldautomaten über Software bis hin zu Dienstleistungen. Im Rahmen des AI Marketplace werden nun KI-Verfahren im Bereich der Bargeldautomatisierung entwickelt und trainiert, die auf historischen Automatendaten sowie Informationen über sogenannte Service Calls basieren.
Geldautomaten durch Daten verstehen
Geldautomaten sind hochkomplexe mechatronische Systeme, deren Verhalten durch eine Vielzahl von Aktor- und Sensordaten überwacht wird. Ergänzt werden diese Daten durch Informationen einer Serviceplattform, die ein vollständiges Bild des Automaten liefert. Bislang werden Muster in den Maschinendaten nur durch einfache Regeln auf mögliche Defekte abgebildet, ohne dem Servicetechniker differenzierte Reparaturanweisungen zu geben und ohne die Serviceanweisungen durch Arbeitsergebnisse des Technikers zu verifizieren. Sie verwenden auch keine ausgefeilten KI-Algorithmen. Daher erforscht Diebold Nixdorf nun gemeinsam mit dem Fraunhofer IOSB-INA Anwendungsfälle, um auf Basis vorhandener Maschinen- und Servicedaten eine geeignete KI-Lösung zu entwickeln. Ziel ist es, die Servicemitarbeiter des Unternehmens mit weiteren Informationen zu Reparaturen bei Serviceeinsätzen zu unterstützen. Derzeit werden diese Informationen aus Datenpools wie Serviceabrufen, Serviceverträgen oder Maschinendaten gewonnen. Das Produktportfolio soll nun mit neuen Services abgerundet werden.
KI spart Zeit im Servicefall
Mit dem Projekt will Diebold Nixdorf die Bearbeitungszeit von Servicefällen bei Technikereinsätzen deutlich reduzieren. So kann zum Beispiel die Ursache einer Störung im Servicefall lokalisiert werden, bevor der Techniker am Gerät eintrifft. Außerdem kann der Prozess dazu beitragen, die Serviceanrufquote zu senken. Darüber hinaus werden Schnittstellen zur KI-Marktplatz-Plattform entwickelt, wobei die Validität und Aussagekraft der Datenbank und die Gestaltung von KI-Anwendungen für die Produkterstellung berücksichtigt werden.
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