Reklamationsprognose für Konsumgüterhersteller.
Echtzeitprognosen eingehender Servicereklamationen — passend besetzte Serviceteams, messbare Wirkung von Produktänderungen und keine Feuerwehreinsätze mehr zum Monatsende.
Die Herausforderung
Warum Teams in der Branche Konsumgüter nicht weiterkommen.
Serviceplanung nach Bauchgefühl
Contact Center und Außendienst planen nach den Zahlen des letzten Quartals. Zu wenig Personal, und das SLA reißt. Zu viel, und die Marge schrumpft. Niemand hat einen rollierenden Blick nach vorn.
Produktänderungen tauchen in den Reklamationstrends nicht auf
Die Entwicklung behebt einen Fehler, liefert eine neue Charge — und sechs Monate lang weiß niemand, ob sich die Reklamationsquote dieser Charge verändert hat. Der Rückkopplungskreis ist unterbrochen.
Reklamations- und Produktionsdaten liegen getrennt
Reklamationen in einem System, Produktionsläufe in einem anderen, Gewährleistung in einem dritten. Niemand kann Reklamationen nach Charge, Werk, Lieferant oder Bauteilversion auswerten — genau die Analysen, die die Zahlen erklären würden.
Der Ansatz
Wie Initium das auf SAP BAIP umsetzen würde.
Ein konkretes Lösungsmuster, das unsere SAP-BAIP-Architekten für Sie entwerfen und umsetzen würden. Keine Foliensammlung — eine umsetzbare Referenzarchitektur.
Einheitliches Datenmodell aus Reklamationen und Produktion
Reklamationen aus den Servicesystemen landen in HANA Cloud neben den Produktionsdaten (Charge, Werk, Lieferant, Version). Ein semantisches Modell verknüpft sie zum ersten Mal.
Rollierende Prognosen nach Produktfamilie, Region und Kanal
HANA-native Zeitreihenmodelle erstellen wöchentliche Prognosen des erwarteten Reklamationsvolumens je Segment. Konfidenzbänder zeigen das Risiko, nicht nur den Mittelwert.
Was-wäre-wenn-Szenarien für Produktänderungen
Die Entwicklung will ein Bauteil ändern. Wie wirkt sich das voraussichtlich auf die Reklamationsquote aus? Das Modell liefert ein Szenario mit Konfidenzgrenzen — bevor die Änderung ausgeliefert wird.
Dashboard für die Serviceplanung
Leitungen im Contact Center sehen die Prognose für die nächsten 4 Wochen, aufgeschlüsselt nach erwarteter Reklamationsart, Volumen und Personalbedarf. Planung ist keine Kunst mehr.
Der SAP-BAIP-Stack
Die Komponenten, die wir nutzen würden — und warum.
Daten & Analytics
SAP HANA Cloud
Einheitliches Datenmodell aus Reklamationen und Produktion
KI & ML
SAP HANA-ML
Zeitreihenprognosen mit Szenarioanalyse direkt in der Datenbank
Daten & Analytics
SAP Analytics Cloud
Dashboards für Serviceplanung und Szenarien zu Produktänderungen
Integration
SAP Integration Suite
Datenübernahme aus Reklamationssystemen + Produktionsdatenflüsse
Daten & Analytics
SAP Datasphere
Domänenübergreifende Föderation für Lieferanten- und Kanaldaten
Der Nutzen
Wie die Zahlen aussehen.
Richtwerte auf Basis vergleichbarer SAP-BAIP-Projekte mit diesem Muster. Ihre Ausgangslage bestimmt die tatsächliche Veränderung.
Passend
besetzter Service
Rollierende 4-Wochen-Prognosen lassen den Betrieb nach Bedarf planen, nicht nach Durchschnitten.
Messbarer
Nutzen von Produktänderungen
Jede Konstruktionsänderung erhält eine belastbare Antwort auf die Frage: „Was hat sie an der Reklamationsquote verändert?“
Eine
gemeinsame Sicht von Entwicklung und Service
Dieselben Zahlen auf beiden Seiten. Kein Streit mehr darüber, wessen Daten stimmen.
Wie wir liefern würden
Von der Analyse in den Produktivbetrieb — ohne sechsmonatige Ausschreibung.
Phase 01
3 WochenAnalyse
Reklamations- und Produktionsdatenquellen erfassen, das semantische Modell abstimmen, Pilot-Produktfamilien auswählen.
Phase 02
10–12 WochenPilot
Das einheitliche Modell aufbauen, Prognose und Serviceplanungs-Dashboard für eine Produktfamilie liefern, Szenariotests durchführen.
Phase 03
3–6 MonateSkalierung
Auf weitere Produktfamilien und Kanäle ausweiten. Rückmeldungen aus Produktänderungen einbinden. Management-KPIs veröffentlichen.
Möchten Sie sehen, wie das in
Ihrer Landschaft aussieht?
30-minütiges Erstgespräch. Wir gehen die Referenzarchitektur mit Ihrem Team durch, dimensionieren den Pilot für Ihre Datenmengen und nennen einen Festpreisumfang für die erste Phase.
Verwandte Anwendungsfälle
Bereit, Intelligenz in Ihre SAP-Landschaft zu bringen?
Sprechen Sie mit unseren Spezialistinnen und Spezialisten für SAP BAIP und KI. Die meisten Projekte gehen in vier Wochen von der Analyse bis zum ersten Deployment.