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iOS-App für Außendienst und Pannenservice mit der SAP Leonardo Plattform

iOS-App für Außendienst und Pannenservice, die sich dank IoT und Machine Learning mit jedem Anwendungsfall weiterentwickelt
02.11.2017 - 13:30 von Manuel Pistner

Im Rahmen eines SAP Hackathons hat sich unser App-Team mit dem Thema "Verbesserung der Problemlösungskompetenz von Fieldservice Mitarbeitern durch IoT und Machine-Learning" befasst. Entstanden ist ein funktionsfähiger Prototyp mit Integration in die SAP Cloud und SAP Leonardo zur schnelleren und effizienteren Abwicklung eines Pannenservices.

Der nachfolgend vorgestellte Use Case lässt sich auf weitere Szenarien im Außendienst, wie z.B. auf den Außendienst zur Wartung von Anlagen, anpassen.

 

Autopannen: Täglich auf unseren Straßen

 

die iOS App sorgt für schnelle Hilfe bei einer Autopanne

Fast jeder kennt das mulmige Gefühl, bei einer Autopanne am Straßenrand zu stehen und auf Hilfe zu warten. Nicht selten – gerade bei Pannen auf der Autobahn – befindet man sich in einer gefährlichen Situation und ist auf einen schnellen Service angewiesen. Schneller Service kann aber nur dann geleistet werden, wenn am richtigen Ort alle Informationen über den Vorfall zur Verfügung stehen und somit Mitarbeiter, Ersatzteile und Einsatzfahrzeuge bestmöglich disponiert werden können. Auch der Zugriff auf eine Knowledge-Base auf der Basis vergangener Pannen-Vorfälle sorgt dafür, die Problemlösungszeit zu verkürzen.

 

Digitaler Pannenservice per App

 

Die Pannendienst App übermittelt alle relevanten Daten automatisch an die Zentrale.

Unser Team entwickelte eine iOS-App, mit der ein Fahrer eine Panne direkt per App melden kann. Durch die Bluetooth-Unterstützung und einen OBD2 Adapter ist es direkt möglich, Fahrzeugtyp, Fehlercodes und weitere relevante Daten aus dem Fahrzeug auszulesen. Diese Daten werden, angereichert durch den aktuellen Standort des Fahrzeugs, als Ticket im SAP System des Pannenservice eröffnet. Durch die am Ticket hinterlegten Informationen können Mitarbeiter des Pannenservices, die am nächsten am Standort des Fahrzeugs sitzen, für den Einsatz vorbereitet werden.

Unser Prototyp: Homescreen

Service-Mitarbeiter in der Nähe des Pannenfahrzeugs sehen das offene Ticket und können schnell auf alle wichtigen Daten und Informationen zugreifen.

 

App für Pannendienst_Startscreen

 

Das System lernt dank Machine Learning

Die Service-App für Außendienstmitarbeiter ermöglicht ihnen den Zugriff auf den Fehlercode, die Wartungshistorie des Fahrzeugs und den Standort des Fahrzeugs. Durch die Anbindung an die SAP Leonardo Plattform werden Machine Learning Algorithmen dazu genutzt, um automatisch ähnliche Tickets und somit vergangene Lösungswege sowie den Bearbeiter anzuzeigen. Der eingesetzte Mitarbeiter kann somit aus vergangenen Vorfällen lernen und durch den direkten Kontakt zu anderen Mitarbeitern Probleme vor Ort schneller lösen. So lernt das System mit jedem Pannenvorfall und unterstützt den Außendienst bei der Problemlösung.

Unser Prototyp: Detailsansicht eines Tickets

In der Detailsansicht werden dem Service-Mitarbeiter die automatisch ausgelesenen Fehlercodes sowie die Angaben des Fahrers angezeigt. Die Anzeige "Related Tickets" ermöglicht dem Service-Mitarbeiter, auf die Lösung ähnlicher Tickets zuzugreifen und so von vorhandenem Wissen von Kollegen zu profitieren.

 

App für Pannendienst_Ticketdetails

 

Schnell und optimal vorbereitet zur Panne

Die App zeigt dem eingesetzten Service-Mitarbeiter auch die beste Route für seine Anfahrt zum Kunden. Meldet das System zum Beispiel ein defektes Teil, das ersetzt werden muss und nicht im Service-Fahrzeug vorhanden ist, wird dem Mitarbeiter die Route über seine Werkstatt angezeigt. So spart der Service-Mitarbeiter wertvolle Zeit.

 

Einfache Sales Order durch Integration mit der SAP Cloud

 

Um auch die Abwicklung zu vereinfachen, kann durch die Integration mit der SAP Cloud direkt eine Sales Order für Ersatzteile abgesetzt werden, was den Mitarbeiter um administrative Prozesse deutlich entlastet. Die Dokumentation des Vorfalls findet direkt in der App des Außendienstmitarbeiters statt. Somit wird das Gesamtsystem durch eine dynamische und intelligent Knowledge-Base mit jeder Panne schlauer. Je nach Standort des Außendienstmitarbeiters können diesem weitere Pannen-Tickets zugewiesen werden, die er somit mobil einsehen und abwickeln kann.


Ausblick: Ecosystem für Pannenservice

Denkt man heute an Uber und MyTaxi, ist ein ähnliches Szenario auch für den Pannendienst denkbar. Gerade kleine Pannendienste könnten durch eine zentrale Plattform von neuen Aufträgen profitieren.

Der Ablauf könnte dabei wie folgt sein:

  • Ein Fahrer meldet per App eine Panne.
  • Das Ticket wird im zentralen System eröffnet und dem Pannenservice-Mitarbeiter auf dem iPad angezeigt, der sich am nächsten am Ort der Pannen befindet.
  • Der Mitarbeiter hat direkt alle Informationen, die er benötigt, um Ersatzteile über seine App direkt zu beschaffen.
  • Kann der Mitarbeiter den Service annehmen, akzeptiert er das Ticket und beginnt mit der Abwicklung.
  • Andernfalls wird das Ticket im Rotationsverfahren dem örtlich am nächsten gelegenen Pannendienst-Mitarbeiter zugewiesen.
  • Dies geschieht solange, bis ein Mitarbeiter das Ticket annimmt und den Service-Auftrag abwickelt.

 

Ecosystem für Pannendienste: Ein Fahrer erstellt ein Ticket und ein Service Mitarbeiter in der Nähe kann die Bearbeitung beginnen.


Ein ähnliches Plattform-Szenario haben wir im Projekt MyFoam.net umgesetzt. Auf diesem Marktplatz werden Kunden und Verpackungsunternehmen zusammengebracht. Durch die Unterstützung von mobile-Technologien, Computer Vision und Machine Learning Algorithmen können reale Gegenstände schnell und einfach digitalisiert werden, um für diese Objekte direkt online eine Verpackung zu modellieren. Sowohl große als auch kleine Verpackungsunternehmen können dann fertig konstruierte Aufträge annehmen und diese direkt in die Produktion überführen.


Chancen im Fieldservice durch IoT, mobile Apps und Machine Learning

Auch bei der Wartung von Anlagen und Maschinen kann IoT und Machine Learning einen deutlichen Mehrwert bieten. Durch die Machine Learning Algorithmen und die IoT Platform von SAP Leonardo lassen sich z.B. defekte Teile per Foto erfassen und damit Ersatzteile automatisch erkennen. Diese erkannten Ersatzteile können per App im SAP System direkt nachbestellt werden. Durch die Anpassung der Pannen-Service App auf das Warten von Anlagen können die folgenden Herausforderungen effizienter und einfacher als zuvor bewältigt werden:

  • Real-time Informationen sorgen für weniger Rückfragen und beschleunigen den Wartungsprozess (First-Time-Fix-Rate)
     
  • Der Zugriff auf die Dokumentation komplexer Anlagen und der direkte Kontakt zu erfahrenen Ansprechpartnern ermöglicht die schnelle Einarbeitung neuer Service-Mitarbeiter
     
  • Die Einsatzplanung von Service-Mitarbeitern kann durch Optimierungsalgorithmen und Machine-Learning deutlich verbessert werden
     
  • Durch die Anbindung einzelner Equipments der Anlage an die IoT Plattform kann der Servicetechniker den Status direkt auslesen und so schneller Entscheidungen über den bevorzugten Lösungsweg treffen (analog zum Auslesen des Fehlercodes am Fahrzeug)


In einem aktuellen vom BMBF geförderten Forschungsprojekt entwickeln wir gemeinsam mit der TU Darmstadt, der Uni Kassel und weiteren Partnern Lösungskonzepte, um Mitarbeitern in der Montage durch digitale Assistenzsysteme am Arbeitsplatz die gleichen Vorteile zu bieten: jobbegleitendes Lernen, eine menschengerechte Gestaltung der Arbeit und die Erhöhung der eigenen Problemlösungskompetenz. Auch hierzu werden wir in Kürze weitere Einblicke veröffentlichen.

 

Ideen und Praxisbeispiele für Apps im Vertrieb und Außendienst

iPad App für Außendienstmitarbeit für Leuchtwerbung

In unserem Beitrag Mobile Apps für Vertrieb und Außendienst zeigen wir, wie Unternehmen mit Mobile-Apps erfolgreich auf die Anforderungen Schnelligkeit, Agilität und Individualität im Kundenservice reagieren können.

Haben Sie Fragen oder Ideen zum Einsatz von Mobile-Apps in Ihrem Fieldservice oder für Ihren Außendienst? Dann sprechen Sie uns gerne direkt an: telefonisch, im Chat oder per E-Mail.

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