Ausgangslage: Herausforderungen & Probleme
- Der Kunde bot Mobilfunkkonnektivität für das Internet of Things (Internet der Dinge) an und suchte – aufgrund von zunehmendem Preisdruck – nach Möglichkeiten zur Differenzierung von seinen Wettbewerbern, indem er zusätzliche Dienste mit der Konnektivität an sich zu bündeln versuchte.
- Hierzu wurde eine Plattform zur Verwaltung von IoT Geräten und zur Speicherung und Visualisierung von Maschinendaten lizensiert und zusammen mit bzw. als Zusatzangebot zu den Konnektivitätsprodukten vertrieben.
- Der Fokus der Plattform hinsichtlich der erfassten Maschinendaten lag primär in der Speicherung und Visualisierung der Daten – die Kunden wurden hinsichtlich der Ableitung von Erkenntnissen lediglich durch „Widgets“ unterstützt, die sie selbst gemäß ihren Anforderungen konfigurieren mussten, um anschließend über mögliche Maßnahmen zu entscheiden.
- Die Kunden waren somit stark gefordert sich selbst Gedanken darüber zu machen, wie und mit welchen Informationen sie welche Erkenntnisse aus ihren Maschinendaten generieren möchten – was für viele Kunden eine Adoptionshürde darstellte, da dieses Wissen nicht unbedingt bereits vorhanden war.
- Die Kundenakzeptanz blieb so hinter den in die Plattform gesetzten Erwartungen zurück und führte nicht zum zunächst erhofften positiven Effekt auf die Absätze der IoT Konnektivitätsprodukte.
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Welche negativen Konsequenzen hätte das Unternehmen erlitten?
- Die Nachfrage von Kunden nach „Machine Learning“, „Anomalieerkennung“ und in diesem Zusammenhang „Vorausschaueneder Wartung“ wurden kontinuierlich stärker und ein treibender Aspekt für, oder gegen, eine IoT Lösung.
- Die Plattform des Kunden konnte „out of the box“ nicht mit solchen Funktionen aufwarten und der Hersteller selbst hatte keine unmittelbaren Ambitionen eine derartige Funktionalität anzubieten.
- Dem Unternehmen drohte, weitere Marktanteile an „no frills“ Anbieter zu verlieren, die den Kunden zunehmend unter Preis- und Wettbewerbsdruck setzten und die Kunden des Unternehmens in die Lage versetzten, mit günstiger Konnektivität ihre Geräte mit beliebigen IoT Plattform-Produkten von Wettbewerbern zu verbinden, die teilweise bereits mit maßgeschneiderten Lösungen zur Anomalieerkennung aufwarten konnten.
Wie konnte 4-advice helfen?
- Die Idee entstand eine prototypische Lösung für auf Machine Learning basierende Anomalieerkennung als Zusatzmodul innerhalb der eigenen IoT Plattform zu entwickeln.
- Ein Partner des Kunden hatte einen geeigneten Anwendungsfall für vorausschauende Wartung aufgrund von erkannten Anomalien in den Maschinen-Betriebsdaten an den Kunden herangetragen und sich bereit erklärt, sich an der Entwicklung, eines an seiner individuellen Problemstellung orientierenden Prototypen, zu beteiligen.
- Ein 4-advice Berater war bereits in einem angrenzenden Bereich seit einiger Zeit tätig und so bereits mit der IoT Plattform und den Konnektivitätsprodukten vertraut
- Ein in der Entwicklung und im Anlernen von Machine Learning Algorithmen erfahrener Dienstleister und die in-house vorhandene Expertise konnte zusätzlich bei der Entwicklung des Prototyps eingebunden bzw. zu Rate gezogen werden.
Unser Ergebnis
- 4-advice konnte sowohl bei der Dokumentation der Anforderungen als auch im Austausch und in der Koordination mit dem Kunden, dem externen Entwicklungspartner und dem in-house Expertenteam unterstützen
- Der Kunde erhielt wertvolles Feedback und Erfahrungswerte in der Entwicklung innerhalb der von ihm lizensierten und vermarkteten IoT Plattform
- Der Partner des Kunden, mit dem der Prototyp gemeinsam entwickelt wurde, bekam eine auf ihn zugeschnittene, prototypische Lösung zur Analyse seiner Maschinendaten
- Die Kundenbeziehung zwischen dem Kunden und dem Partner, der an der Entwicklung teilnahm, konnte weiter vertieft werden
- Das Projekt konnte in 9 Monaten zum Abschluss gebracht werden
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