{"id":4062,"date":"2023-09-25T09:03:26","date_gmt":"2023-09-25T09:03:26","guid":{"rendered":"https:\/\/change2target.io\/?post_type=case_study&#038;p=4062"},"modified":"2025-04-24T18:00:46","modified_gmt":"2025-04-24T18:00:46","slug":"transformation-in-after-sales","status":"publish","type":"case_study","link":"https:\/\/change2target.ai\/de\/case-study\/transformation-in-after-sales\/","title":{"rendered":"Transformation in After Sales"},"content":{"rendered":"<h3>Hintergrund<\/h3>\n<p>Unser Kunde, ein f\u00fchrender Hersteller von schweren Lastkraftwagen, hat ein umfangreiches Transformationsprogramm eingeleitet, um die Effizienz und Kundenorientierung zu verbessern. Ein wichtiger Bestandteil dieser Umstrukturierung war die Automatisierung von Verwaltungsaufgaben, um Prozesse zu rationalisieren und die Reaktionsf\u00e4higkeit zu verbessern.<\/p>\n<p>In seiner Garantieabteilung verwendete der Kunde einen manuellen Prozess zur Priorisierung und Pr\u00fcfung von Garantieantr\u00e4gen. Dies war zeitaufw\u00e4ndig und fehleranf\u00e4llig. Infolgedessen wurden h\u00e4ufig die falschen Antr\u00e4ge priorisiert, und viele der manuell gepr\u00fcften Antr\u00e4ge wurden genehmigt. Dies f\u00fchrte zu h\u00f6heren Kosten und geringerer Kundenzufriedenheit.<\/p>\n<p>change2target AI wurde beauftragt, den Kunden bei der Automatisierung dieses Prozesses zur Pr\u00fcfung von Garantieantr\u00e4gen zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n<h3>Ziele<\/h3>\n<p>Das Ziel unseres Auftrags bestand darin, den Kunden haupts\u00e4chlich in zwei Bereichen zu unterst\u00fctzen:<\/p>\n<ul>\n<li>Automatisierung der Pr\u00fcfung von Gew\u00e4hrleistungsantr\u00e4gen: Der Hauptfokus lag darauf, die Pr\u00fcfung von Garantie- und Serviceantr\u00e4gen zu automatisieren, um manuelle und zeitaufw\u00e4ndige Prozesse zu eliminieren.<\/li>\n<li>Zentralisierung der Pr\u00fcfung von Serviceantr\u00e4gen: Bis zum Projektstart wurden die Serviceantr\u00e4ge lokal in den nationalen Vertriebsgesellschaften gepr\u00fcft. Um die Pr\u00fcfung von Serviceantr\u00e4gen automatisieren zu k\u00f6nnen, mussten die Prozesse f\u00fcr diese Art von Antr\u00e4gen organisatorisch und prozesstechnisch zentralisiert werden.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>L\u00f6sung<\/h3>\n<p>Um die oben genannten Ziele zu erreichen, wurden Modelle f\u00fcr Maschinelles Lernen (ML) zur Priorisierung von Garantieantr\u00e4gen implementiert. Die ML-Modelle wurden anhand historischer Antragsdaten trainiert, darunter Informationen zu Anspruchsart, Fahrzeugmodell und -jahr sowie zur Servicehistorie des Kunden. Das ML-Modell war in der Lage, Muster in den Daten zu erkennen, die zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit der Genehmigung eines Antrags verwendet werden konnten. Ziel war es, die ML-Modelle in verschiedenen Stufen einzusetzen &#8211; von der Identifizierung der Risiken von Schadensf\u00e4llen (Stufe 1) \u00fcber Empfehlungen f\u00fcr die Genehmigung (Stufen 2 und 3) bis hin zu eigenen Entscheidungen in Abh\u00e4ngigkeit von dem durch die Modelle berechneten Konfidenzwert (Stufe 4).<\/p>\n<h3>Ansatz<\/h3>\n<p>change2target unterst\u00fctzte das \u00fcbergreifende Projektmanagement des Kunden, um das gesamte Transformationsprogramm zu \u00fcberwachen und die Ausrichtung an den strategischen Zielen des Kunden sicherzustellen. Unser Hauptaugenmerk lag jedoch auf vier wesentlichen Elementen des Programms:<\/p>\n<h3>Machine Learning-Integration<\/h3>\n<p>Unser DevOps-Team unterst\u00fctzte den Kunden bei der Koordination und Integration der Fachabteilungen und des IT-Teams, das mit der technischen Integration der ML-Modelle in die IT-Landschaft betraut war. Zus\u00e4tzlich haben wir die Qualit\u00e4t der Integration sichergestellt.<\/p>\n<p>Auch wenn der Proof of Concept f\u00fcr ein ML-Modell bereits vorlag, als wir hinzugezogen wurden, mussten Details und Ideen entwickelt werden, wie man von Stufe eins zu den Stufen zwei bis vier kommt. Mit unserer Erfahrung in den Bereichen maschinelles Lernen \/ KI und After-Sales-Prozesse und -Anforderungen waren wir in der Lage, den Kunden bei der Definition der Anforderungen f\u00fcr die verschiedenen Stufen des Automatisierungsprozesses zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n<h3>Integration der Pr\u00fcfung von Serviceantr\u00e4gen<\/h3>\n<p>W\u00e4hrend die Pr\u00fcfung von Gew\u00e4hrleistungsantr\u00e4gen bereits von einem zentralen Team durchgef\u00fchrt wurde, musste diese Zentralisierung f\u00fcr Servicevertr\u00e4ge noch umgesetzt werden. Sowohl die zentrale Organisation als auch die Vertriebsgesellschaften in den L\u00e4ndern mussten darauf vorbereitet werden. Unter anderem musste das Know-how der lokalen Gesellschaften an das zentrale Team weitergegeben werden. In Workshops und mehreren Online-Sitzungen kl\u00e4rten unsere Berater mit den verschiedenen Beteiligten, welche Rollen und Verantwortlichkeiten, Kompetenzen und strukturellen \u00c4nderungen erforderlich waren. Au\u00dferdem verbrachten wir viel Zeit damit, den Nutzern die unterschiedliche Funktionsweise der ML-Modelle bei der Pr\u00fcfung von Antr\u00e4gen zu erl\u00e4utern.<\/p>\n<h3>Verhaltens\u00e4nderung managen<\/h3>\n<p>Ein wesentlicher Teil des Projekts bestand darin, den organisatorischen Wandel zu begleiten. Sehr oft f\u00fchrt die Einf\u00fchrung von KI in etablierten Unternehmen zu \u00c4ngsten in der Belegschaft. Was wird mit meinem Arbeitsplatz passieren? Kann ich mit den Ver\u00e4nderungen Schritt halten? Muss ich meine Komfortzone verlassen und meine \u00fcber viele Jahre erworbene Routine aufgeben? All diese Fragen wurden auch in diesem Projekt gestellt, ohne dass sie in dieser Form offen formuliert wurden.<\/p>\n<p>Ein gro\u00dfer Teil des Projekts war gepr\u00e4gt von Kommunikation: Wir haben gezeigt, wie sich die Rollen und Verantwortlichkeiten \u00e4ndern werden. Die Sachbearbeiter wurden darauf vorbereitet, dass sie sich zu Pr\u00fcfern des maschinellen Lernwerkzeugs entwickeln mussten.<\/p>\n<p>Die Kundenteams wurden gecoacht, um Widerst\u00e4nde gegen Ver\u00e4nderungen zu \u00fcberwinden, Bedenken auszur\u00e4umen und Begeisterung f\u00fcr das neue System zu wecken. Sie wurden bei der Anpassung an ihre neuen Aufgaben und Zust\u00e4ndigkeiten laufend unterst\u00fctzt, um eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung zu f\u00f6rdern.<\/p>\n<h3>Sicherstellung operativer Ergebnisse<\/h3>\n<p>W\u00e4hrend des gesamten Projekts lag der Schwerpunkt auf der Erzielung operativer Ergebnisse im Rahmen des bestehenden Business Cases. Es wurden wichtige Leistungsindikatoren festgelegt, \u00fcberwacht und zur Entscheidungsfindung herangezogen. Regelm\u00e4\u00dfige \u00dcberpr\u00fcfungen und Anpassungen wurden vorgenommen, um sicherzustellen, dass das Projekt mit seinen Zielen und den Gesch\u00e4ftszielen des Kunden im Einklang stand.<\/p>\n<h3>Ergebnisse<\/h3>\n<p>Nach der Implementierung des ML-Modells konnte sich unser Kunde auf die risikoreichen Antr\u00e4ge konzentrieren, die am ehesten abgelehnt werden w\u00fcrden. Dies erm\u00f6glichte es dem Garantie-Team, effizienter und effektiver zu arbeiten, und es reduzierte auch das Gesamtrisiko des Unternehmens. Dar\u00fcber hinaus trug das ML-Modell zur Kostensenkung bei, da es mehr fehlerhafte Antr\u00e4ge identifizierte und ablehnte als der vorherige manuelle Prozess.<\/p>\n<p>Der ganzheitliche Ansatz von change2target AI in den Bereichen Projektmanagement, Prozessverbesserung und Verhaltens\u00e4nderung sorgte daf\u00fcr, dass die automatisierte Garantiepr\u00fcfung mit Machine Learning erfolgreich implementiert wurde und die Ziele des Kunden \u2013 h\u00f6here Effizienz und st\u00e4rkere Kundenorientierung \u2013 erreicht wurden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Effizienz freisetzen: Wie Automatisierung und Machine Learning die Bearbeitung von Garantieantr\u00e4gen bei einem Lkw-Hersteller ver\u00e4ndern.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":4133,"template":"","acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.3 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>KI-gest\u00fctzte Garantiepr\u00fcfung automatisiert \u2013 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