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Data Analytics und Zuverlässigkeit – Wie Sie Servicemaßnahmen beim Kunden simulieren

Mit steigender Produktkomplexität und neuen Technologien passiert es leider immer häufiger, dass Fehler lange unerkannt bleiben und erst beim Kunden bemerkt werden. Tritt der Fehler erst mit großer Zeitverzögerung auf, so können schon große Mengen fehlerhafter Teile ausgeliefert sein, bis überhaupt erste Hinweise auf ein Problem den Hersteller erreichen – eine Katstrophe.

Reklamationsprognosen sind in solchen Fällen das Werkzeug der Wahl um quantitative Entscheidungshilfen zu geben. Durch die Simulation von unterschiedlichen Zukunftsszenarien kann die Auswirkungen von Maßnahmen auf Reklamationszahlen und Kosten vorhergesagt werden.

Eine prominente mögliche Maßnahme ist die Servicemaßnahme beim Kunden; gleichermaßen wirksam und unbeliebt bei Kunden und Herstellern, ist sie eine der Handlungsoptionen, die besonders gut überlegt werden wollen. Hier lohnt es sich, besonders genau hinzuschauen und dafür entschlossen in die Werkzeugkiste der Data-Analytics zu greifen. Wie das geht, zeigt in diesem Webinar Dr. Gregor Bartsch mit einer neuen Beispielrechnung zur Reklamationsprognose für eine Servicemaßnahme beim Kunden. Freuen Sie sich auf eine lebhafte Geschichte mit Praxisbezug und nutzen Sie die außergewöhnliche Chance für den direkten Austausch.

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