First-Time-Fix-Rate steigern

Jeder vermeidbare Folgeeinsatz verursacht zusätzliche Kosten.

Noch wichtiger ist häufig der Effekt beim Kunden. Wenn eine Maschine, Anlage oder ein medizinisches Gerät nicht verfügbar ist, kann ein weiterer Tag Ausfall deutlich höhere Kosten verursachen als der eigentliche Serviceeinsatz.

Eine hohe First-Time-Fix-Rate unterstützt deshalb mehrere Ziele gleichzeitig: niedrigere Servicekosten, höhere Technikerproduktivität, kürzere Ausfallzeiten und eine bessere Customer Experience.

Sie kann darüber hinaus direkten Einfluss auf die Profitabilität des Servicegeschäfts haben. Weniger Wiederholungsbesuche schaffen Kapazität für weitere Serviceaufträge und reduzieren ungeplante Kosten innerhalb von Serviceverträgen.

In vielen Diskussionen wird die Verbesserung der First-Time-Fix-Rate sehr schnell mit einer Field-Service-Management-Lösung verbunden.

Das ist richtig – aber nur ein Teil der Antwort.

Eine leistungsfähige Field-Service-Lösung ist ein wesentlicher Baustein. Sie unterstützt insbesondere Planung, Disposition und Ausführung. Die dafür notwendigen Informationen entstehen jedoch an vielen anderen Stellen des Serviceprozesses.

Serviceanfrage → Qualifizierung → Diagnose → Serviceauftrag → Teileplanung → Dispatch → Field Execution → Rückmeldung → Abrechnung → Analyse

An praktisch jedem dieser Punkte kann etwas passieren, das später einen zweiten Einsatz erforderlich macht. Die nachhaltige Verbesserung der First-Time-Fix-Rate erfordert deshalb einen digitalen und integrierten End-to-End-Prozess.

Der erste Hebel liegt häufig bereits im Customer Interaction. Eine Meldung wie „Maschine funktioniert nicht“ reicht für eine gute Einsatzvorbereitung kaum aus.

Idealerweise werden bereits bei der Serviceanfrage relevante Informationen strukturiert erfasst:

Digitale Customer-Service- und Self-Service-Prozesse können hier einen erheblichen Unterschied machen.

Je besser ein Servicefall bereits beim Eingang qualifiziert wird, desto besser können nachgelagerte Prozesse entscheiden, ob ein Vor-Ort-Einsatz notwendig ist und wie dieser vorbereitet werden sollte.

Und manchmal ist der beste First-Time-Fix sogar der Einsatz, der gar nicht stattfinden muss: wenn das Problem beispielsweise über Self-Service, Remote Support oder eine gezielte Anleitung gelöst werden kann.

Für die Vorbereitung eines Einsatzes reicht der aktuelle Fehler allein häufig nicht aus. Relevant können beispielsweise sein:

Viele dieser Informationen liegen nicht im Field-Service-System selbst, sondern beispielsweise im ERP-, Service-, Asset-, Dokumentations- oder Knowledge-System. Gerade in SAP-zentrierten Landschaften spielt deshalb das Backend eine entscheidende Rolle.

Ein Techniker kann nur mit den Informationen arbeiten, die ihm zur Verfügung stehen. Und auch ein hochoptimierter Dispatch-Prozess wird keine optimale Entscheidung treffen, wenn wichtige Equipment-, Teile- oder Historieninformationen fehlen.

Ein perfekter Dispatch auf Basis unvollständiger Daten bleibt ein schlechter Dispatch.

Daten in verschiedenen Systemen zu besitzen ist nicht dasselbe wie einen integrierten Serviceprozess zu haben.

Stehen die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt im richtigen Prozessschritt zur Verfügung?

Ein Field-Service-System benötigt beispielsweise Informationen aus dem Backend. Gleichzeitig müssen Rückmeldungen des Technikers wieder in nachgelagerte Prozesse zurückfließen.

Dazu gehören beispielsweise:

Integration ist deshalb kein rein technisches Thema im Hintergrund. Sie beeinflusst unmittelbar die operative Servicequalität.

Wenn der Techniker eine veraltete Anlagenkonfiguration sieht, der Teilebestand nicht aktuell ist oder wichtige Servicehistorien nicht verfügbar sind, steigt das Risiko eines Folgeeinsatzes.

Eine durchgängige Integration zwischen Service, ERP und Field Service schafft daher eine wesentliche Voraussetzung für eine hohe First-Time-Fix-Rate.

Einer der offensichtlichsten Gründe für einen zweiten Besuch ist ein fehlendes Ersatzteil. Der Techniker kennt das Problem möglicherweise genau – kann es aber trotzdem nicht lösen.

Deshalb müssen Diagnose, Teileplanung, Logistik und Field Service eng zusammenspielen. Vor dem Einsatz sollte möglichst beantwortet werden können:

Field Service kennt den geplanten Einsatz. Das Backend und die Logistik kennen Materialien und Bestände. Eine durchgängige Prozessintegration bringt beides zusammen.

Erst auf dieser Grundlage kann eine moderne Field-Service-Lösung ihre volle Stärke ausspielen.

SAP Field Service & Asset Management beispielsweise unterstützt Unternehmen dabei, Serviceaufträge, Techniker, Skills, Termine und verfügbare Kapazitäten intelligent zu koordinieren. Die zentrale Frage lautet nicht nur: Welcher Techniker ist verfügbar?

Welcher Techniker hat für genau diesen Servicefall die beste Ausgangslage für eine erfolgreiche Lösung?

Dabei können unter anderem berücksichtigt werden:

Eine gute Disposition optimiert deshalb nicht nur Fahrzeiten und Auslastung. Sie erhöht die Wahrscheinlichkeit, beim ersten Einsatz die richtige Person mit den richtigen Ressourcen zum Kunden zu schicken.

Auch die beste Vorbereitung kann nicht jedes Problem vollständig vorhersehen. Deshalb benötigt der Techniker während des Einsatzes Zugriff auf den relevanten Servicekontext.

Dazu gehören beispielsweise:

Besonders bei komplexen Anlagen wird aus der Servicehistorie damit ein aktives Werkzeug für die Problemlösung.

Gleichzeitig sollten neue Erkenntnisse direkt vor Ort digital erfasst werden. Werden Informationen erst später aus Notizen übertragen oder bleiben sie vollständig beim einzelnen Techniker, geht wertvolles Wissen für den nächsten Servicefall verloren.

Digitalisierung bedeutet nicht nur, Papier durch eine mobile App zu ersetzen. Digitalisierung bedeutet, den gesamten Serviceprozess mit einem durchgängigen Informationsfluss zu verbinden.

Der nächste Schritt besteht darin, die verfügbaren Informationen nicht nur bereitzustellen, sondern intelligent zu nutzen. Hier kann Artificial Intelligence einen erheblichen Beitrag leisten.

Dabei sollte AI nicht als separater Zusatz zum Serviceprozess betrachtet werden. Der größte Nutzen entsteht, wenn sie genau dort eingebettet ist, wo im Prozess Entscheidungen getroffen werden.

AI kann beispielsweise:

Damit kann bereits vor dem Dispatch eine deutlich bessere Ausgangslage geschaffen werden.

AI kann Planungsentscheidungen unterstützen und mehr Kontext berücksichtigen als klassische regelbasierte Prozesse.

Neben Entfernung und Verfügbarkeit könnten beispielsweise Erfolgswahrscheinlichkeit, Erfahrung mit bestimmten Fehlerbildern, Skill-Level oder Teileverfügbarkeit in die Entscheidung einfließen.

Der optimale Techniker ist dann nicht zwangsläufig der nächstgelegene – sondern derjenige, der den Fall mit der höchsten Wahrscheinlichkeit beim ersten Besuch lösen kann.

Auch vor Ort kann AI den Techniker unterstützen.

Statt umfangreiche Dokumentationen manuell durchsuchen zu müssen, kann er beispielsweise Fragen zum konkreten Equipment stellen:

Damit kann bereits vor dem Dispatch eine deutlich bessere Ausgangslage geschaffen werden.

Auch hier endet der Nutzen nicht.

AI kann beispielsweise bei der Dokumentation helfen, technische Rückmeldungen strukturieren, wiederkehrende Fehlerbilder erkennen und analysieren, warum bestimmte Fälle nicht beim ersten Einsatz gelöst wurden.

Aus jedem abgeschlossenen Serviceauftrag kann damit neues Wissen für den nächsten entstehen.

Understand → Prepare → Execute → Learn → Improve

Genau an diesem Punkt wird die technologische Architektur relevant. In einer SAP-zentrierten Serviceorganisation müssen unterschiedliche Plattformen und Anwendungen zusammenspielen.

Im Seamless-Service-Ansatz von proaxia betrachten wir deshalb nicht nur den eigentlichen Field-Service-Einsatz, sondern den gesamten Prozess – von der Customer Interaction bis zurück ins Backend.

Digitale Kundenportale und Customer-Service-Prozesse helfen dabei, Anfragen strukturiert aufzunehmen, Serviceinformationen bereitzustellen und Kunden aktiv in den Prozess einzubeziehen.

Hier liegen wesentliche Business- und Stammdaten rund um Kunden, Equipment, Verträge, Serviceaufträge, Materialien, Bestände und Abrechnung.

FSA bildet Planung, Dispatch und mobile Field Execution ab und verbindet Serviceorganisation und Techniker.

Der proaxia FSA Cloud Connector verbindet Field Service mit SAP-Backend-Prozessen und sorgt dafür, dass relevante Geschäfts- und Servicedaten durchgängig zwischen den Systemen verfügbar sind.

Mit dem Field Service Component Manager lassen sich Komponenten und Materialbedarfe stärker in die Einsatzvorbereitung und Planung integrieren.

Die proaxia Customer Service Suite erweitert den Prozess um digitale Self-Service- und Kundenservice-Szenarien.

AI, Agents und Assistants können auf diesen Prozessen und Daten aufsetzen, um einzelne Entscheidungen und zunehmend auch Prozessketten intelligent zu unterstützen.

Entscheidend ist dabei nicht, möglichst viele Systeme einzusetzen.

Entscheidend ist, dass daraus ein durchgängiger Serviceprozess entsteht.

Eine First-Time-Fix-Rate von beispielsweise 78 Prozent sagt zunächst nur, dass 22 Prozent der relevanten Einsätze nicht beim ersten Besuch abgeschlossen werden konnten.

Interessanter ist die nächste Frage: Warum?

Mögliche Ursachen können sein:

Erst wenn diese Ursachen systematisch analysiert werden, wird aus der KPI ein Instrument zur Prozessverbesserung.

Dabei lohnt sich eine differenzierte Betrachtung nach beispielsweise:

So lässt sich erkennen, an welcher Stelle des End-to-End-Prozesses die größten Verbesserungshebel liegen.

Eine hohe First-Time-Fix-Rate entsteht nicht durch eine einzelne Softwarelösung.

Sie ist das Ergebnis eines Serviceprozesses, in dem Customer Interaction, Diagnose, Backend, Daten, Ersatzteile, Planung, Field Execution und Dokumentation konsequent zusammenspielen.

Field Service Management ist dabei ein zentraler Baustein – aber seine volle Wirkung entsteht erst, wenn es mit den vor- und nachgelagerten Prozessen verbunden ist.

Und genau hier eröffnet AI die nächste Entwicklungsstufe.

Wenn Serviceanfragen bereits intelligent qualifiziert, Fehlerbilder früher erkannt, Teilebedarfe besser vorhergesagt, Planungsentscheidungen optimiert und Techniker kontextbezogen unterstützt werden, entsteht aus einem digitalisierten Prozess ein intelligenter Serviceprozess.

Digital und AI-enabled – vom ersten Kundenkontakt bis zur abgeschlossenen Lösung und zurück in den kontinuierlichen Verbesserungsprozess.

Seit 2004 begleitet Sebastian Behne Unternehmen bei der Digitalisierung von Service-, Vertriebs- und Asset-Management-Prozessen im SAP-Umfeld. Sein Fokus liegt auf internationalen Service-Transformationen in asset-intensiven Industrien. In enger Zusammenarbeit mit SAP treibt Sebastian Behne die Weiterentwicklung der proaxia Seamless Service Solutions und Industry Add-ons für End-to-End Serviceprozesse voran – von Customer Engagement über Service Operations bis hin zu Field Service & Asset Management.